《数据分析这么卷的吗？》专题

面试官很好，这是我秋招面的时间最长的一个面试，整整1个小时。 1.自我介绍 2.挖项目 3.五个sql手撕，不让切屏 4.python口述手撕 5.奥数题（如何估计一个房间有多少老鼠） 6.详细问经历，每个经历都问

一面30分钟，总体感觉面试官温和还挺好的 1.自我介绍 2.根据简历提问了一点问题 3.要是给你一个场景打标的任务，你会在路口场景怎么打标（回答红绿灯车道线什么的） 4.要是没有红绿灯车道线，也没有标志物，是无保护路口，怎么做 5.怎么捕捉cut in场景，你会用什么判断 6.混淆矩阵 7.sql熟练程度，口头说了一下 8.python写快排 9.linux知道多少，了解ros系统吗 10.反问

一面： 1.涉及过数据挖掘的项目讲一讲，这里分错的样本有没有研究一下为什么会分错。 2.讲一讲SVM、XGBOOST原理。 3.知不知道决策树剪枝，具体怎么做的，在哪一步做 4.知不知道LightGBM 5.深度学习有没有了解？ 6.过拟合的L1范数和L2范数有什么区别？ 7.mapreduce原理和过程 8.给key，value两列，找出每个key里第二大的值并输出。用python自己定义一个数

问题： 自我介绍 优缺点 别人怎么评价你 转向数据分析的契机 实习和竞赛哪个更印象深刻 实习中遇到的困难和解决的方法 对岗位的期待 反问 会不会影响学业 到岗时间 非常快，加起来20分钟

1.自我介绍 2.收入分析项目中的指标体系搭建思路 管理视角+分析视角指标拆解，维度细分 3.专员的主要工作内容是什么 外部能看到+内部业务场景细分 4.对于专员工作质量的评估 主观+客观（数量+质量） 5.对于专员的考核指标是什么呢 回答：从单价中拆出一定的比例进行激励+审核扣钱 改善：出勤、工作质量激励、绩效（以城市整体为参考线）、主观评价 6.专员的收入构成 回答：按工作量，干多少活算多少钱

#数据分析# 下午刚面完字节的产品，晚上哈啰突然通知电话面，数据分析的日常岗(感觉暑期已经招完啦) 本来通知6点面，结果面试官到7.30才打的电话，真的干等了一个半小时 先是深挖了下实习经历和项目经历，没这么给压力也没怎么提问，就是让我介绍一下，然后就是给了几个问题 1.如何估算一个城市的哈啰单车订单数量，考虑哪些指标，用什么模型 2.如何验证你的预测是否准确 3.现在有用户的全部数据，需要判断这

我对Elasticsearch非常陌生，目前我正试图让我的头脑围绕着关于的分析器 我有一个类似的地方列表： null 我在今天的大部分时间里一直在玩不同的分析器和设置，但没有成功。 我需要使用什么样的分析器来实现上述？

本文向大家介绍Hibernate框架数据分页技术实例分析，包括了Hibernate框架数据分页技术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Hibernate框架数据分页技术。分享给大家供大家参考，具体如下： 1.数据分页机制基本思想： （1）确定记录跨度，即确定每页显示的记录条数，可根据实际情况而定。 （2）获取记录总数，即获取要显示在页面中的总记录数，其目的是根据该数来确

我有1000个文本文件。每个都有日期（我做了索引）和股票价格（列0）。我已经创建了代码来查找单个文件的价格的移动平均线，以及价格和移动平均线之间的滚动差异。我想为每个文件创建这样的代码。我必须在组中上传它们，因为它需要太多的内存来一次性上传它们。 我想我必须使用for循环来遍历文件并找到每个文件的度量。但我该怎么做呢？我如何将所有文件上传到一个组中，然后将它们分组到一个变量中，然后创建一个循环来查

1.自我介绍； 2.有做过落地的实际项目没； 3.介绍一下xgboost与GBDT的关系； 4.介绍一下常用的聚类算法（K-means）； 5.了解NLP吗，介绍一下BERT的结构（模型结构、任务）； 6.如何缓解数据稀疏、冷启动等问题； 7.反问（主要做什么业务，具体需要使用哪些算法）； 8.总结：面试过程简单，没有算法题，一面过了就说线下走流程，已拒绝；

我正试图将一个文件发送到box（云存储）。应该很容易，但事实并非如此。 我使用RequestBin进行调试。 在命令行上使用curl时，它工作得很好（文件被张贴到框中）： 卷曲cli（正确）： 生坯 -------------------------------------------------------------------------------------------------nam

本文向大家介绍Python实现的北京积分落户数据分析示例，包括了Python实现的北京积分落户数据分析示例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Python实现的北京积分落户数据分析。分享给大家供大家参考，具体如下： 北京积分落户状况 获取数据(爬虫/文件下载)—> 分析 (维度—指标) 从公司维度分析不同公司对落户人数指标的影响 , 即什么公司落户人数最多也更容易落户 从年龄维

本文向大家介绍PHP的serialize序列化数据以及JSON格式化数据分析，包括了PHP的serialize序列化数据以及JSON格式化数据分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 PHP的serialize是将变量序列化，返回一个具有变量类型和结构的字符串表达式，而JSON则是一种更轻、更友好的用于接口(AJAX、REST等)数据交换的格式。 其实两者都是以一种字符串的方式来体现一种数据结

👥面试题目 如何来筛选活跃度前十的用户 思路解析 考察的知识点： - 活跃用户定义：理解活跃用户的定义及其在数据分析中的重要性。 - 指标选取：掌握选择合适的指标来衡量用户活跃度。 - 数据处理：了解如何处理数据以提取有用信息。 - 排名算法：掌握实现用户活跃度排名的算法。 性别留存率分析的具体应用场景 思路解析 考察的知识点： - 用户行为分析：理解性别留存率分析在用户行为分析中的应用。 -

👥面试题目 一副扑克牌 54 张分成等额 6 份大小王在同一份牌里的概率? 本问题主要考察的是组合数学和概率理论的知识点，具体涉及： 组合数学：用于计算所有可能的分牌方式以及目标事件（大小王在同一份牌中）的出现次数。 概率理论：用来计算特定事件（大小王在同一份牌中）发生的可能性。 逻辑回归的原理，应用场景以及优缺点？ 当我们探讨逻辑回归的原理、应用场景及优缺点时，我们实际上是在考察以下几个核心知