《数据分析工程师》专题

本文向大家介绍python数据分析:关键字提取方式，包括了python数据分析:关键字提取方式的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 TF-IDF TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指词频-逆文档频率，它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF，我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。 TF-IDF的概念 TF-IDF有两部

本文向大家介绍PostgreSQL数据库事务实现方法分析，包括了PostgreSQL数据库事务实现方法分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了PostgreSQL数据库事务实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 事务简介 事务管理器：有限状态机 日志管理器 CLOG：事务的执行结果 XLOG：undo/redo日志 锁管理器：实现并发控制，读阶段采用MVCC，写阶段采用锁控

我正在使用JDBC从查询结果中获取列。 例如： 我想在运行查询之前解析它们。本质上，我希望为列标签创建一个数组，该数组将与resultSet所期望的值相匹配。get**方法。出于说明的目的，我想用这个替换上面的循环，并得到相同的结果： 这看起来很简单。我可以用一个简单的正则表达式解析我的语句，该正则表达式接受SELECT和from之间的字符串，使用列分隔符创建组，并从组中构建arrayOf列。但是

本文向大家介绍如何进行探索性数据分析(EDA)？相关面试题，主要包含被问及如何进行探索性数据分析(EDA)？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 EDA的目的是去挖掘数据的一些重要信息。一般情况下会从粗到细的方式进行EDA探索。一开始我们可以去探索一些全局性的信息。观察一些不平衡的数据，计算一下各个类的方差和均值。看一下前几行数据的信息，包含什么特征等信息。使用Pandas中的df.info

本文向大家介绍R vs. Python 数据分析中谁与争锋？，包括了R vs. Python 数据分析中谁与争锋？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时，相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大、灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的。 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个。因此，为了使事情变得有趣，本文将介绍

本文向大家介绍ASP.NET数据库缓存依赖实例分析，包括了ASP.NET数据库缓存依赖实例分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了ASP.NET数据库缓存依赖，分享给大家供大家参考。具体如下： 一般在ASP.NET中，Cache类最酷的特点是它能根据各种依赖来良好的控制自己的行为。以文件为基础的依赖是最有用的，文件依赖项是通过使用 Cache.Insert 并提供引用文件的 C

本文向大家介绍实例分析ORACLE数据库性能优化，包括了实例分析ORACLE数据库性能优化的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 ORACLE数据库的优化方式和MYSQL等很大的区别，今天通过一个ORACLE数据库实例从表格、数据等各个方便分析了如何进行ORACLE数据库的优化。 tsfree.sql视图 这个sql语句迅速的对每一个表空间中的空间总量与每一个表空间中可用的空间的总量进行比较 表

我有一个场景，文件有不同的类型。文件分为页眉、正文和页脚三部分。标题可以是2类型dipend，根据标题大小，我需要使用标记器和范围来解析内容。 页脚也一样，这取决于正文大小和页脚长度，需要解析页脚内容。 我查看了PatternMatchingCompositeLineMapper和fixedlenghttokenizer，但没有找到为范围指定条件的方法，也没有找到在页脚中共享正文内容以检查长度的方

本文向大家介绍深入分析Mongodb数据的导入导出，包括了深入分析Mongodb数据的导入导出的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、Mongodb导出工具mongoexport Mongodb中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件。可以通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。 mongoexport具体用法 参数说明

顺丰-大数据挖掘与分析（2021秋招） 顺丰一面： 1.深挖实习，指标体系如何建立，各项指标的权重如何确定 2.逻辑回归算法的原理 3.谈谈对ABtest的认识 4.sql排序窗口函数的区别 顺丰二面： 1.深挖实习，预测为什么选用随机森林算法，如何调参 2.论文项目，简单介绍 3.了解哪些机器学习算法 4.反问 顺丰hr面 1.实习中遇到的困难，如何解决 2.过往经历中，你认为最困难的问题，你是

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

今天面了电商数据分析一面，来写写面经，感觉问的问题倒是不难可惜自己没准备好，还是蛮可惜的，emo中~ 面试下午五点开始，面试官胖胖的很可爱，像我的博士学长哈哈~但是还是很紧张，可能是第一次面大厂 SQL题： 1：dense_rank(),rank()和row_number()三个函数的区别 2：用户登录日期的最大间隔是多少     这个我当时有点慌，采用了计算用户连续登录天数的做法，当时也想到了用

一面 8.11 1.介绍上一份实习工作内容 2.介绍一个项目，背景 过程 产出 3.与业务沟通的流程是怎样的，指标如何定义的，看板如何设计的 4.再做一遍的话可以如何改进 5.除了刚才的项目，还有其他的产出吗？你是怎么说服其他人用你的这个产品的？ 6.SQL去重的几种方式？（答到了1.窗口函数用 主键+倒序时间戳row_number=1去重 2.distinct 3.union 4.final,但

一  选择题40分 10道单选                                         挺简单 ，都是简单的sql和数据分析基础知识 二  填空题20分 列举常见用户分析模型 三   答题 40分  两道sql 1 选出一个表中成绩最高的同学以及对应的字段       2 对表进行分组 四  时间 时间一个半小时 总结 : 考察知识不难 ，笔试应该不怎么筛人(答主还是可能挂

实习部门：商业产品 实习时间：2021/11 - 2022/02 一面：2021/10/22 自我介绍 SQL各种join的区别 比如抖音上有一个广告的收益下降了，从哪些角度分析下降原因？ 你的优点和缺点 二面：2021/10/27 自我介绍 问简历上的工作内容或者项目 熟悉哪些平台？使用XX发现哪些不满意的地方？假设你想看的数据应有尽有，如何分析用户流失是否是推送过于频繁导致的呢？ 三面：202