《数据分析这么卷的吗？》专题

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）

数据卷 参数的作用就是挂载一个文件目录到指定容器中去，实现容器中数据持久化。 数据卷是一个可以供一个或多个使用的特殊目录，它绕过UFS，可以提供很多有用的特性 数据卷可以在容器之间共享和重用 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新，不会影响镜像 卷会一直存在，直到没有容器使用 挂载目录 在使用docker run时，加上-v参数可以创建一个数据卷挂载到目标容器中去，也可以多次使用该参数挂载多个数

9.16 一面 20min左右 1.自我介绍 2.挖实习，针对部分细节做提问 3.数据分析需要哪些技能 4.反问 9.19 二面 25min 1.自我介绍 2.深挖简历，面试官比较关注项目的产出 3.广告投放的渠道分析（实习中有） 4.是否了解地产数字化 5.反问 问了下后续面试流程，说是至少还有一轮业务面+hr面，如果sp的话还会有总监面 许愿终试 龙湖数科数据分析求抱团 #龙湖集团数字科技##

调查新用户体验和痛点，应该用什么数据分析思路？ 问卷在做的时候就分维度了，包括ui操作难度等等，在分析的时候除了做比率分析还要做什么分析？ 是要结合用户画像分类做体验和痛点分析吗？ ps：这是一道面试题，当时我是懵的，现在还是。 #用户研究##用户调研##游戏##用研#

测评 8.25 一面 9.19 进来常规互相自我介绍。然后面试官说，我先问你三个和简历无关的问题，顿时我心凉了半截。第一道SQL，考窗口函数，很简单。第二道考统计，问卡方分布原理，还给两分钟让去查我都没查出来。第三道考概率论，五分钟时间看着你做，彻底凉凉。不过面试小哥哥人很好，全程微笑，看我不会还给我提示，在线给我解题，我只觉得自己很没用很丢人呜呜呜。 然后简历部分就是挑一段印象最深的实习经历展开

获取小程序概况趋势： $app->data_cube->summaryTrend('20170313', '20170313') 开始日期与结束日期的格式为 yyyymmdd。 API summaryTrend(string $from, string $to); 概况趋势 dailyVisitTrend(string $from, string $to); 访问日趋势 weeklyVisitT

通过数据接口，开发者可以获取与公众平台官网统计模块类似但更灵活的数据，还可根据需要进行高级处理。 {info} 接口侧的公众号数据的数据库中仅存储了 2014年12月1日之后的数据，将查询不到在此之前的日期，即使有查到，也是不可信的脏数据； 请开发者在调用接口获取数据后，将数据保存在自身数据库中，即加快下次用户的访问速度，也降低了微信侧接口调用的不必要损耗。 额外注意，获取图文群发每日数据接口的结

蚂蚁面试体验感真的很好！！！之前在网上刷到我还不相信，面完觉得太好了。 1. 项目如何进行分析处理和得到结果的 2.为什么想来做数据分析师？跟你的背景相对区别那么大 3. 情景题如何获得种子用户以及如何安排触点能够得到更高的点击率 反问环节 聊了很多关于进入部门的发展和工作内容，本来对这个面试还不抱有什么希望，但是聊的很开心，突然觉得如果一面能过，二面一定好好准备。 1.进来以后会要做具体项目的分

1.transfomer底层 2.用户分级进行优惠促销 如何做 3.F1值含义 4.手撕sql 5.掷硬币的数学期望

在5.2 本地数据存储及安全性这一节，我们对本地数据存储对安全性做了详尽的分析。 NSUserDefaults，plist,sqlite3等等，即使设备不越狱，攻击也能够提取出数据。在设备越狱之后，keychain中的数据也不安全。 因此，要对敏感数据加密，且尽量保存到keychain中（比如token信息）。 下面是2个例子。（密码都被我用password字串替换） a) 家里的WIFI信息 b

本文向大家介绍jQuery解析json数据实例分析，包括了jQuery解析json数据实例分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例分析了jQuery解析json数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 先来看看我们的Json数据格式： 为了消除乱码问题，我们设置一个过滤器（代码片段） 服务端我用Servlet生成json数据（代码片段）。 页面端JQuery代码： 之前为了省事，

本文向大家介绍Vue 数据绑定的原理分析，包括了Vue 数据绑定的原理分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 原理 其实原理很简单，就是拦截了Object的get/set方法，在对数据进行set(obj.aget=18)时去重现渲染视图 实现方式有两种 方式1 定义了同名的get/set就相当于定义了age 为了让test不显示多余的变量，可以把_age定义在外部 方式2 使用这种方式完美的

Serverless 适合用于事件驱动型应用，以及定时任务。今天，让我们来看看一个事件驱动的例子。 在之前的那篇《Serverless 应用开发指南：CRON 定时执行 Lambda 任务》中，我们介绍了如何调度的示例。 最初我想的是通过 Lambda + DynamoDB 来自定义数据格式，后来发现使用 Kinesis Streams 是一种更简单的方案。 Amazon Kinesis Stre

我正在使用外部api（Binance）获取特定加密符号的价格，并且我接收到的数据格式如下： 而且api还解释了每个值的含义。我尝试为这些字段创建Java模型，并使用RestTemplate解析它们，但这不起作用。 我希望在这个API上使用JSON格式，因为其他endpoint使用这种格式返回值。我之所以问这个问题，是因为我想避免为此创建解析器。 编辑： 字段说明： PriceChange.java

回馈牛客~面的是传媒技术部的数据分析，对接的是网易新闻 一面35分钟 1.简历深挖。挖得太细了，很多角度都是从未设想过的，不得不说业务做的多的人看细节真的很独到 2.机器学习相关。随机森林、逻辑回归原理，如何做特征筛选，评价指标 3.口述三道SQL 4.一道python数据清洗的题目，屏幕共享直接写 5.反问，介绍业务，然后给我提了点二面的建议 二面 主管面20分钟 1.AB实验样本不平衡怎么办