《数分面经》专题

自我介绍 介绍数模、实习的经历 问python，sql掌握情情况 5道sql，限时20min，现场使用做题窗口直接作答，非回答思路 1：row_number rank dense_rank区别——会 2-5：两个表格，主要考察时间函数（具体到年月日时分秒的时间列）、窗口函数、滑动窗口函数——比较欠缺 问数学模型的掌握情况 介绍随机森林 介绍降维方法——PCA...

自我介绍 3道sql：分性别求工资第二——排序窗口函数 行转列——sum+case...when或pivot+sum 忘了 python:查看df分布、df空值情况 统计：abtest的双总体比例的假设检验（方差公式，大样本n>30） 机器学习：kmeansk的选择 决策树（信息增益，信息增益率区别，基尼指数） 数据无量纲化（归一化，归一化的优点，什么时候需要归一化，决策树不需要归一化） 业务：销

标签用于绘制分数。 语法 (Syntax) 以下是使用此标记的简单语法 - <mfrac> numerator denominator </mfrac> 参数 (Parameters) 以下是此标记的所有参数的说明 - numerator - 分数的分子。 denominator - 分数的分母。 属性 (Attributes) 以下是此标记的所有属性的说明 - linethickness -

创建有理数实例 # fractions_create_integers.py import fractions for n, d in [(1, 2), (2, 4), (3, 6)]: f = fractions.Fraction(n, d) print('{}/{} = {}'.format(n, d, f)) # fractions_create_strings.py i

就做了自我介绍，然后问了实习经历，考了一个sql的题目和一个sql的运行顺序 就直接结束了，说了解的也了解完了，也没有工作经验，也不知道可以问什么了 两段实习已经不能算工作经验了吗

一面，50分钟 1. 自我介绍。 2. 为什么想转行？（量化转互联网。答：由于个人本身兴趣点是在于用统计分析解决问题，我本身量化的热爱本不在金融，转行其实核心并没有变，其次互联网可以真正创造价值，而金融只是在实体经济的基础上的资本博弈。 3. 推荐算法进行了一次迭代，怎么评价这次更新后的版本是不是比以前更好？答：AB实验，指标定为推荐视频的跳出率（核心），点赞率，关注率，session时长。 4.

一面 1. 自我介绍。 2. 深挖简历项目。 3. 如果抖音在东北地区发起了一个红包活动，怎么看效果？（答：AB实验） 4. 如果有一部分人收到红包，另一部分没有，会引起用户不好的反响，怎么办？（答：可以用DID方法，找个类似APP作对照，比如火山，面试官肯定了一下思路，说更好的方式是用两个地理位置较远的城市作对照） 5. 解释一下具体效果怎么算？（答：DID方法比较变化量的差值） 6. 如果两组

面试一，数据科学与智能部 一面，30分钟 1. 自我介绍。 2. where和having区别？left join，full join和union区别？where和on区别？ 3. SQL：三个排序函数区别，substring函数使用。 4. 两道SQL题：①求每科都高于平均分的学生。②求每科前两名的学生。 5. 指标异动分析（订单量成交额）。 6. 介绍自己熟悉的模型评价指标。 7. 通俗解释p

问题内容： 是否存在将数字分割成两个部分（即整数部分和小数部分）的有效方法？ 问题答案： 用途：

一面 面试官部门介绍 美团到店业务的收益管理和商业分析中心，专做用户侧的促销策略的收益评估。 自我介绍 实习时间地点 深挖简历：怎么做指标异动分析的？ 简历延申：在美团到店业务背景下，如何去做成交率的异动分析？ 怎么判断一个指标是否异常？ 实习中数分最有意思或者你做的最好的一个分析的结论是什么？ 多个指标异常的时候，怎么判断哪个指标影响大？ 回答了指标贡献率计算的问题，但并没有操作过。 什么场景下

腾讯前端开发岗位暑期实习一面4.15 面试岗位：软件开发 - 前端开发方向 面试部门：PCG - QQ浏览器 （面试官说我之前 CSIG 的两面面评成绩都很好，但不知道为什么会 hr 挂，说这里也没有写原因，他说可能操作有问题，我：？？？不懂哎 问题 ⬇️ ------ 60 min ------ 1. 自我介绍 2. 防抖和节流 3. 闭包是什么 4. js 原型链 5. 暂时性死区 6. as

笔试： 投递后很快就收到了hr的回复，发了一个word文档作为笔试题，24h内完成，不是很难 几道SQL题(窗口函数)，一道业务题(给了一个生活场景，问你的分析思路，我写了swot分析)，几道python题（关于数据处理和数据整理，主要考点是pandas） 一面20min： 1.自我介绍 2.在上一段实习中选一个能体现分析能力的项目的介绍，挖得很深，问了很多方法上的细节和原因 3.抖音和快手的区别

面试记录 3.18易车-数据分析一面 1、自我介绍 紧张，回答的很磕巴 2、研究方向是什么 机器学习在生物信息领域方面的应用 3、讲一种你熟悉的算法 项目用到的梯度下降法 4、参数怎么设定 项目相关 5、想做算法方向还是业务的分析？为什么 业务方面，原因没有回答好 6、你有什么问题吗？ 我问面试官最看重求职者的什么能力？回答说觉得我做数据分析有点浪费，应该做数据挖掘方向。 结果：加了微信，通过了简

8月2日投简历 8月3日电话约面 8月8日面试大概50分钟。 面试英文，但后续介绍项目的时候也用到了中文。 自我介绍  介绍项目-深挖项目 对discover的了解程度，具体工作业务 更喜欢做数据挖掘还是分析（想在技术方面还是业务方面有更多提升） 反问环节（工作时间8:30-5:30 时间比较灵活 不加班！） 总结公司背景和工作内容还是挺符合统计教育背景的同学，工作时间也很nice。 #数据分析#

一面： 1.简历深挖，两个实习经历➕一个项目经历 2.由简历项目中的问题延伸到业务问题，比如，DAU 在某一天下降，如何找原因；给项目中提到的小程序设立关键指标；小程序中某个功能点的优缺点 3.介绍具体AB test 的流程 4.在工作中，最不能接受的事 5.反问环节 二面： 1.介绍一个与数分相关的经验，借此深挖背景，过程，产出，待优化点 2.平时使用哪个产品；大概介绍下抖音的特点 3.抖音需要