1面:电话面(35min) 1.自我介绍(常规的自我介绍,没啥出彩的地方) 2.描述一下你实习的经历: 这一部分将近花了25min左右,形式是我完整介绍所有的经历,然后他会在我讲的时候,随即提问,例如:我讲了我在字节制定风险识别策略时,面试官问我具体怎么制定、用了哪些指标、为什么这么做、还有其他方法吗等一系列延伸问题,所以大家一定要对自己的实习经历有一个很深入的认识,包括做的工作细节都要很了解。再
2面:视频面(35min-40min) 二面是在钉钉上,在完成一面后,第二天HR就联系我说要进行二面。 1.自我介绍 2.描述一段你收获最大的实习经历:描述完之后和一面一样,继续深挖,并且挖的更深了,从做的目的、意义、参与度、具体过程指标、产出等,全都问的非常详细。 3.你是如何在工作开始的时候学习业务的? 4.说一件你遇到挫折的事情,如何解决的,有什么收获 5.说一个你喜欢的产品,从产品和用户角
群面流程: 1、每人1分钟自我介绍 2、面试官展示考题,需要自己记录下来。我们一共有3道题,关于人工智能的 3、小组开始无领导讨论。有同学主动说话抢leader角色,有同学接着抢time keeper。但最后抢leader的同学逻辑不行,我们讨论过程中就把她的职责弱化了,建立了新leader 4、讨论时间结束,5分钟汇报时间 5、面试官额外提问,让大家抢答。我以为会每个人都给到说话机会,所以大家抢
3面:视频面HR(30min) HR面问题比较常规,没有特别奇怪的 1.自我介绍 2.介绍一个体现领导力的项目 3.阿里和你现在实习的公司相比,你会选择哪个?为什么? 4.别人是如何评价你的? 5.你做过的最失败的一件事情是什么? 6.你坚持最久的事情是什么? 7.你的职业规划是什么?未来想做产品经理还是产品运营? 8.你觉得在进入阿里后你会遇到什么困难?如何解决? 10.实习中如何给产品分层做运
一面(电话面),一共34分钟。 1、自我介绍 2、面试官介绍部门和具体岗位 3、让我说说自己在商业化这块有什么优势 4、深挖实习经历中与该岗位相关的内容(不用多想,我的内容肯定是商业化)。在这里讨论了好久,一直问我细节,以及如何思考。这部分大概占用了20分钟的时间。 5、反问环节。(这块你来我往,也差不多用了8分钟)面试官给我提了一些犀利的建议,但也夸了我。确实是我有地方做的不够好,所以很感谢面试
一面: 1、自我介绍一一 可以从教育背景、实习经历、校园经历、岗位意愿来说,不超过3分钟。 2、对刚才的群面做一个评价,你给自己打多少分?一我当时刚开始秋招,犯了很大的错,就是有一些吐槽同组人员了。 3、为什么露营会火? -- 是根据我的实习经历来问的。回答的时候要透过现象看本质,分清楚什么是原因什么是现象和结果。 4、给产品需要的3个技能排序一- -可以说 下为@什么这样排序,观点。不建议说产品
问题内容: 我正在设计一个简单的调谐器,所以我的目标是显示音符名称(A,B,F#)以及理论声音和实际输入之间的 距离( 以分为单位)。 我是音频和信号处理的新手,所以我做了一些研究,发现 了一个 叫做快速傅立叶变换 的东西 ,它可以分析字节并给我频率。另外,我发现了一些Java库,例如通用数学和JTransforms,所以我不会自己编写硬代码。 我相信就这样,因为每个范围的频率都可以以相同的气质直
面试高频题1: 题目:说一说数据分析流程 答案解析: 第一步: 与业务方沟通问题,明确分析目标; 第二步: 对目标进行拆解,可以采用两步分析法,也可以采用人货场分析法,通过数据定位问题源头; 这里可以通过计算各个维度该指标的变动系数=(指标异常前-指标异常后)/指标异常前,选出变动系数较大的前几个维度,对其进行分析 第三步:与产品、运营和技术沟通,找到问题原因。 面试高频题2: 题目:指标异动的分
面试高频题13: 题目:用户有目的的访问app(例如搜索女装),但是下单量较少怎么分析 答案解析: 漏斗分析。 下单转化漏斗:访问app--商品详情页--购买页面--支付页面--支付成功。 定位是哪个环节出现问题后,与技术人员和产品人员沟通,找到原因。 面试高频题14: 题目:如果近期贝壳二手房成交量下跌,怎么分析 答案解析: 首先,按照省市、价格区间等维度划分,找到是哪个维度下的二手房成交量下跌
面试高频题21: 题目:一家实体零售企业发现本月销售额同比下降30%,如何来分析销售额同比下滑的原因呢? 答案解析: 业务模型初步分析: 实体零售一般是以全国-大区-小区-单店的管理模型进行运营。 逻辑拆解: ①内外部大环境判断: 外部环境(PEST): 政策:如国家出台有关政策。 经济:如市场经济环境影响,竞品的影响。 社会:如社会上产生不利于舆论。 科技:如新技术出现并没有促进消费,反而产生不
面试高频题1: 题目:谈谈对短视频行业的理解 答案解析: 首先,该行业中长期来看会往哪个方向走: 短期和长期该行业都有着蓬勃向上的发展趋势,市场规模非常庞大,18年增长率超过了700%,虽然现在增长率放缓,但规模仍在增长。 其次,识别出这个行业的关键风险和成功的驱动因素: 内容生产者的质量,人们碎片化的时间等(本质上是内容行业,需要靠内容吸引用户) 最后,这个行业成功的企业和失败的企业大概都有哪些
面试高频题1: 题目:抖音的盈利模式 答案解析: 1. B2B 收入 抖音利用网红和品牌合作的伙伴关系盈利 2. 品牌滤镜 在抖音上,用户可以给短视频添加滤镜。一些品牌可能会为用户添加专属滤镜,让用户把品牌添加到他们的视频里面。然后,他们可能会请网红主播用这个滤镜拍摄短视频,其他用户看到之后就会跟着使用。一些品牌方可能会造势和滤镜搭配宣传。 在抖音上,用户可以创建音频并上传到平台供其他人使用。这个
面试高频题1: 题目:介绍一下k-means,你的数据如何处理,模型的输出是什么? 答案解析: 介绍kmeans: 第一步:数据归一化、离群点处理后,随机选择k个聚类质心 第二步:所有数据点关联划分到离自己最近的质心,形成k个簇; 第三步:重新计算每个簇的质心; 重复第二步、第三步,直到簇不发生变化或达到最大迭代次数; 数据如何处理: 为了防止均值和方差大的维度将对数据的聚类产生决定性影响,所以在
面试高频题1: 题目:了解决策树吗 答案解析: 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。 决策树的构造过程: 决策树的构造过程一般分为3个部分,分别是特征选择、决策树生产和决策树裁剪。 (1)特征选择: 特征选择表示从众多的特征中选择一个
面试高频题11: 题目:L1、L2的原理?两者区别? 答案解析: 原理: L1正则是基于L1范数和项,即参数的绝对值和参数的积项;L2正则是基于L2范数,即在目标函数后面加上参数的平方和与参数的积项。 区别: 1.鲁棒性:L1对异常点不敏感,L2对异常点有放大效果。 2.稳定性:对于新数据的调整,L1变动很大,L2整体变动不大。 答案解析 数据分析只需要简单知道原理和区别就行,公式推导不需要,面试