《数据分析科学实习》专题

20道选择题一共60分，我怎么觉得第一题4个答案都不正确？ 算法题20分，核心代码模式不用自己操心输入： 有一个长度为n的数组，从中找到这样一个序列：1.子序列的第一项任意；2.子序列的后一项比前一项大1。要求返回满足上述条件的最大的子序列的元素和。 范例1：输入[1，3，2，4，3]，输出7 范例2：输入[4，6，2，5，3，4]，输出9 其实挺简单的题，用动态规划做超时了，只过了80% SQL

问题内容： 我想将分层的二维科学数据集存储在关系数据库（MySQL或SQLite）中。每个数据集都包含一个数值数据表，其中包含任意数量的列。另外，每个数据集可以具有一个或多个与其表的给定行关联的相同类型的子级。每个数据集通常具有1至100列和1至1.000.000行。数据库应该能够处理许多数据集（> 1000），并且数据的读/写应该相当快。 存储此类数据的最佳数据库模式将是什么？是否有一个“主”表

在牛客的第一条面经。菜鸟一枚，大佬轻喷 😥 单纯记录一下吧，既方便以后自己复盘，同时也希望能为以后投递元气的吴彦祖刘亦菲们做个参考8～ 背景：DS硕士在读，世界500强快消一年运营数据分析工作经历 一.hr约时间 二.业务一面（约36分钟） 1.自我介绍 2.工作经历中数据分析的指标有哪些？有哪些公式？ 3.熟悉哪些分析模型？能结合实际的工作展开讲一下吗？ 4.进销库存的管理优化是怎么实现的？（

一、笔试 SQL中having和where的区别是什么？ left join和 right join 和 full join的区别是什么？ union all 和 union 的区别是什么？ SQL题。老销量冠军了。 SQL题。两个表，表连接+窗口函数+两三层嵌套，稍有一点难度，整体还行。 附加题：对一个业务输出埋点文档。 二、业务一面 抠简历 业务题，下单率下降了，你会怎样做分析？ 思路： 1）

1、一个视频app，做周报，统计五个指标应该是什么：（新增视频比率，新增用户数，用户留存，用户点击率，人均消费时长） 2、人均消费时长下降，怎么判断是否异常，如果异常如何归因。（之前的人均消费市场有一个分布，判断这个点是否在这个分布上。归因：产品/运营 /外部三个大方面） 3、SQL题：用户全量表a （用户id，当日是否活跃，当日是否新增），求7.1日新增用户在七日内的活跃天数。 （忘记了要新增用

一面 凉 1.学校情况和后续安排 2.上一家实习公司是干啥的 3.日常工作内容有啥，有没有用啥模型之类 4.因为上家实习是电商公司，问：假如我是大boss想关注GMV，会设计哪些指标放到看板上去 5.假如有两个开屏页，现在发现 展现到的人群基本一致，但是ctr等一些指标会有明显不一样，问怎么分析 6.想看快手内容生产者的繁荣度，怎么设计指标 7.有啥想问的 分析题准备的太少，问到就是啊吧啊吧 :(

我面试了零售部数据分析岗，下面将问题整理一下： 一面 1.自我介绍 2.介绍一个实习中最深刻的项目1.这个项目的分析思路是什么样，有没有出现和预期不同的情况 2.如果应对这种预期与实际不符的情况 3.用户通过活动转化的行为路径会是怎样，怎么判断是哪个环节出现的问题 4.SQL：次日，三日，七日留存 5.SQL:：找各品类下gmv最高的商品 6.SQL的优化方法 7.几个join的区别 8.最后考核

二面（约35分钟） 1、自我介绍（在学校的课程上完了吗，可以实习多久等） 2、描述ABtest你所知道的全部内容 3、描述z统计量，t统计量，F统计量 4、z分布，t分布的区别是什么 5、两道SQL题目： （a）找到每个班的学生的数量 ；（b）每个班各科目平均成绩>80分的学生人数和比例 6、怎么分析抖音某个商品购买量下降 7、反问环节

接到电话第二天早上就要面试，用的飞书视频面。 因为时间原因没过，很荒谬啊，谁来告诉我大学生如何做到开学后还要五天全天线下实习的，，，好了，吐槽到此为止，面试官人很好，很温柔反正 1、自我介绍 2、介绍一个最有价值的项目经历 3、深度挖掘这个项目的一些提问 4、提问一个其他相关的项目经历 5、对公司产品的了解（我面试的是某项产品下面的数据分析岗位） 6、从数据的角度如何评价产品好坏，如何挖掘数据背后

报个面经攒人品 TL 3.21投递 4.3笔试 4.7约的面试，4.8面试，约40分钟 淘天的笔试感觉是我最近做的笔试中成绩最差的，没想到第一个拿到面试。 面试官先是介绍了团队的工作内容，然后要我做自我介绍。 之后是笔试部分，首先是sql题，给定use_id和ordercount，要求ordercount的90分位数，我当时太紧张忘了percentile_cont怎么拼写,用的是order by

Statistical learning Machine learning is a technique with a growing importance, as the size of the datasets experimental sciences are facing is rapidly growing. Problems it tackles range from building

笔试+3轮面试，笔试题比较开放，主要考察一些基本的概念，业务一面：首先自我介绍，面试官就简历提问，接着会跟你一个具体的案例让你回答如何识别黑产用户，附加口述一道智力测试题，最后是反问，整体面试很轻松，由于反问阶段表现得很好，所以一面后三分钟就通知结果了。 二面应该是部门leader面，更多的还是深挖简历的内容，真的很细很细，面完以后感觉表现一般，然后hr通知结果待定，基本没戏了。

9.20一面hr面 1.自我介绍 2.实习的收获 3.在校成绩以及相关情况 4.实习中有什么做的不足的地方 5.性格的优缺点 6.拉家常 7.反问 没想到一面竟然是hr面 #面经##4399##4399面经##数据分析师#

云端业务和数据已接入小米生态云的生态链企业，可以在和小米签署保密协议之后，派工程师入驻小米，以小米内部业务使用数据的流程、方式使用数据；生态链企业和小米join的数据在小米的环境里训练模型并搭建API服务，小米会协助完成生态链企业对小米数据的需求。 后续会在生态云上提供API自助服务。

Discover数据分析一面 - Phone Interview - 全英文 手机开了自动拦截垃圾电话，前面几个电话没接到之后才反应过来关了。（被假中国海关的诈骗电话骚扰无数次） 1. 自我介绍 2. 最喜欢的课程，为什么？ 3. 怎么知道Discover和这个工作的？ 4. 有在信用卡领域的工作经验吗？（没有，只知道刷卡😂） 5. 对简历一个项目详细介绍 6. SQL where和group