《数据分析科学实习》专题

SuperMap iClient for Leaflet 对接了 SuperMap iServer 的分布式分析服务，为用户提供大数据分析功能，主要包括： 密度分析 点聚合分析 单对象空间查询分析 区域汇总分析 矢量裁剪分析

现在，我们可以捕捉并过滤网络流量了，那就让我们学以致用，来做一个简单使用的程序吧。 在本讲中，我们将会利用上一讲的一些代码，来建立一个更实用的程序。 本程序的主要目标是展示如何解析所捕获的数据包的协议首部。这个程序可以称为UDPdump，打印一些网络上传输的UDP数据的信息。 我们选择分析和现实UDP协议而不是TCP等其它协议，是因为它比其它的协议更简单，作为一个入门程序范例，是很不错的选择。让我

当你检查一个商业活动并且发现了把它转换为软件应用程序的需求时，数据分析是软件开发早期的一个过程。这是一个官方的定义，当你，一个程序员，应该集中注意力在写别人设计的东西的代码时，这可能会让你相信数据分析是一种更应该归入系统分析的行为。如果我们严格遵循软件工程范式，这可能是正确的。有经验的程序员会成为设计者，最尖锐的设计者变成商业分析师，因此被冠名去思考所有数据需要，并且给你充分定义的任务去执行。这不

数据概览 1.数据概览 首页>报表>数据 查看时间范围内系统的关键数据指标。包括总会话量、总消息量、平均会话时长、平均响应时长、排队放弃会话量、平均满意度以及会话量、消息量、平均会话时长之间的变化趋势条形图、柱状图和饼状图。 2.客服报表 首页>报表>客服 客服工作量分析：查看人工客服的工作数据。包括接待总数、对话总数、对话总时长、在线总时长以及在线人工利用率。 客服工作效率/质量分析：查看人工客

1.简历 2.标准化和归一化 3.ab test 4.如何与非技术人员进行沟通

1轮面试 5.13下午三点面试 1.自我介绍 2.实习项目深挖，好像也没问很多 （实习的经历和数分并不是很相关，偏算法） 3.比赛项目深挖 数据有哪些特征，用了什么模型，xgboost原理和rf的优缺点 4.反问 总得来说好像并没有问很深很难的的问题 二轮面试 一面面完五分钟内就通知过了 四点半开始（效率感人😂） 1.自我介绍 2.base，投了哪些公司，有什么offer（可能比较关注意向度）

公司：顺丰速运集团（顺丰科技） 岗位：大数据挖掘与分析工程师 形式：视频面试 视频面试平台：赛码 初试 面试官：所在组的大数据挖掘与分析高级工程师 时长：15分钟 流程： 0、面试官自我介绍 1、自我介绍 2、看到你简历上写了很多个项目，你觉得哪个项目对你能力提升比较大？可以详细描述一下吗？包括但不限于项目背景、分析过程、最终目标、结果展示等。 3、讲一下机器学习模型和数据挖掘方法在这些项目中的具

工作地点：成都市天府软件园 1.自我介绍：无实习经历/计算机相关专业2.面试问题（45min）： -自我介绍 -你在竞赛中主要是负责leader还是执行者 -如果队员出现了矛盾你如何协调 -作为商业分析师，关注的数据指标 -估算双流机场每天航班数量 -估算全国大学生数量 -估算成都出租车数量 -销量下降会如何拆分 -x宝类电商软件最关心的数据指标 -SQL是自己学的还是学校教的，为什么自学 -如何

一家正在迅速发展的电商公司，两年竟然融资两轮（好夸张），Hr主打的就是一手能学到很多东西（因为涉及到供应链、商品、用户多个角度），入职后可能需要去一线学习。 一面：（1月31日，数据组同事） 实习中感觉最有趣的一件事 服务分实验的设计流程，实验结果，有没有使用到ABtest，以及ABtest的结果？ 实习中遇到的最难的一件事？ sql，连接有几种；聚合的方式有几种？ python，缺失值处理的方式

公司：快手 岗位：数据科学家 形式：视频面试 视频面试平台：轻雀 时长：60分钟 流程： 0、面试官自我介绍及面试流程介绍。 1、自我介绍。 2、对于样本和总体这两个概念，它们之间的关系是什么？它们的差异和相似点分别是什么？ 3、了解哪些抽样方法？不同抽样方法分别适用于什么场景？ 4、写一下随机

之前投了多模态方向泡池子泡了大半个月，16号转投数据科学当晚安排面试。 面试过程中感觉还不错，问题基本都答上了，但面试官提过几次说我的科研方向有点偏，还推荐我去另一家企业呃呃了属于是。 希望后续还能被捞上来

一、整体时间线 时间 阶段 备注 04.26 投递简历 先投递邮箱，后找寻内推 05.06 一轮面试 远程视频，45分钟，类似pretalk 05.16 二轮面试 远程视频，3小时，背靠背面试 05.18 HR通知 / 考虑到五一假期、个人期末季与原定二面时间（0513）冲突等影响，面试推进效率实质上要比时间线展示得要更高一些。另外，领英发offer很爽快。 二、面试简介 1.     一面：时长

TimeLine：一面20211102 当时的BG：北邮本硕，管理类专业，一段实习经历：美团商业分析师 写在前面的话：该文档记录日常实习面试的相关问题，面试时间为2021年。以下问题的答案可能存在错误，敬请读者批评指正 一面 1. 介绍一下假设检验 假设检验是用来判断样本与样本之间的差异究竟是抽样误差导致还是存在本质差别的统计推断方法，本质上是反证法（证实一个命题需要穷尽所有可能，证伪一个命题只需

面了大概一个小时，我自己生病了挺不舒服的，面完就睡了，所以面经有些地方可能记得不太全 1.自我介绍，边介绍边问 tableau中如何反转矩阵（行列交换），问这个是因为我写了我会tableau 我在介绍AB test和因果推断的时候，面试官说我们用不上这些，我们主要是做模型和算法 对实习中的ETL开发任务问了一下，然后问了一下Hive SQL熟练度 实习中是如何处理大规模的稀疏矩阵的 实习项目中的评

岗位JD看起来不像是数据科学家，而像算法工程师 一面： 深挖项目 介绍一下Bert模型 树形模型是如何计算每个特征的重要性的 对项目里用到的遗传算法深挖，问我是如何改进遗传算法的 特征选择中，前向选择和反向选择实现起来有什么区别，哪个效果更好 如何构建多模态模型 在多模态任务中，如果视觉模型的输出张量比语言模型的输出张量短很多，该进行什么操作 介绍一下transformer transformer