1、自我介绍;2、校内情况;3、项目经历;4、为什么选择数据分析岗。整体感觉像是在唠嗑,问的都很宽。
9月8号一面的,当时觉得表现的还行也挂了哈哈,有点失去斗志了,还是去提升提升自己多准备点赛道了~ 面了50多分钟,一位面试官,自动驾驶部分的 问题一:介绍一下研究生的一些专业课 问题二:针对一段实习的提问,详细介绍了做的东西之后,相关衍生了两三个小问题,我的实习是做的销量预测,面试官比较关注特征挖掘那部分,比如换成其他产品的销量预测怎么再去挖掘特征 问题三:针对另一段实习的提问,问了看板搭建那部分
京东社交电商APP+小程序京喜,对标拼多多。 一面 1. 自我介绍+项目与实习提问。 2. 你学的这个专业,你认为对你影响最大的是什么? 3. 最大的成长或收获是什么呢?为什么?举个最近实际的例子? 4. 详细问是例子中是怎么想、怎么做、怎么实现的? 5. 运用数据分析,分析一下酒店的漏水情况?(和面试官一来一往提出假设,具化问题,分析讨论) 6. 你SQL怎么样? 7. 你有什么问题? 二面 1
详细信息:对于我开发的很多程序,我使用此代码(或一些轻微的变体)每隔一段时间“勾选”一个方法,设置为可变tps(如果设置为32,则每秒调用该方法滴答32次)。它非常重要,所以我不能从我的代码中删除它,因为动画和其他各种部分会损坏。 不幸的是,它似乎使用了大量的cpu,原因我不知道。不久前,我在考虑使用thread.sleep()来解决这个问题,但根据这篇文章;它相当不准确,这使得它不可行,因为这需
本文向大家介绍python 函数的缺省参数使用注意事项分析,包括了python 函数的缺省参数使用注意事项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python 函数的缺省参数使用注意事项。分享给大家供大家参考,具体如下: python的函数支持4种形式的参数:分别是必选参数、 缺省参数、 可变长参数、关键字参数;而且参数的书写顺序也是又一定规定的,顺序如下 下面针对缺省型参数分
用户分群是一种用户运营和用户分析手段,通过对特定用户进行定向投放实现精细化运营,通过对某一个用户群体分析发现不同用户的特征以及偏好。HubbleData的分群区别于传统的标签体系,支持产品策划或者运营人员通过行为数据指定用户,具体使用场景包括: 策划,交互或者视觉同事,通过对比不同分群用户对产品的使用,发现用户特征以优化产品设计 运营通过用户分群定向投放,实现用户的精细化运营 HubbleData
选址分区分析是为了确定一个或多个待建设施的最佳或最优位置,使得设施可以用一种最经济有效的方式为需求方提供服务或者商品。选址分区不仅仅是一个选址过程,还要将需求点的需求分配到相应的新建设施的服务区中,因此称之为选址与分区。 设置选址分区分析参数,包括交通网络分析通用参数、途径站点等。 //设置设施点的资源供给中心 var supplyCenterType_FIXEDCENTER = SuperMap
使用分配分析器工具来查找未被正确地垃圾收回收,并继续保留在内存中的对象。 分配分析器如何工作 allocation profiler(分配分析器)结合了堆分析器中快照的详细信息以及Timeline(时间轴)面板的增量更新以及追踪信息。与这些工具相似,追踪对象堆的分配过程包括开始记录,执行一系列操作,以及停止记录并分析。 分配分析器在记录中周期性生成快照(频率为每50毫秒),并且在记录最后停止时也会
本文向大家介绍Kafka中的数据日志是什么?相关面试题,主要包含被问及Kafka中的数据日志是什么?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 答:我们知道,在Kafka中,消息会保留相当长的时间。此外,消费者还可以根据自己的方便进行阅读。尽管如此,有一种可能的情况是,如果将Kafka配置为将消息保留24小时,并且消费者可能停机超过24小时,则消费者可能会丢失这些消息。但是,我们仍然可以从上次已知
本文向大家介绍怎么监听vuex数据的变化?相关面试题,主要包含被问及怎么监听vuex数据的变化?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下
我正在数据库集群上运行一些流查询作业,当我查看集群/作业日志时,我看到很多 首先在Snapshot.scala:1 和 TransactionalWriteEdge.scala:130处的NewExecutionId 快速搜索得到了这个scala脚本https://github.com/delta-io/delta/blob/master/src/main/scala/org/apache/spa
本文向大家介绍JS数组返回去重后数据的方法解析,包括了JS数组返回去重后数据的方法解析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 话不多说,请看代码: 以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,同时也希望多多支持呐喊教程!
问题内容: 我有一个回归模型,其中因变量是连续的,但是90%的自变量是分类的(有序和无序),大约30%的记录具有缺失值(更糟糕的是,它们无规律地随机缺失,也就是说,超过百分之四十五的数据至少有一个缺失值)。没有先验理论来选择模型的规格,因此关键任务之一是在运行回归之前进行尺寸缩减。虽然我知道用于连续变量降维的几种方法,但我不知道关于分类数据的类似静态文献(也许,除了作为对应分析的一部分,这基本上是
注:使用kafka_2.11-0.9.0.1 我创建了一个Kafka主题,名为:
请问 nodejs 中有 类似mycat 或 sharingjdbc的分布式数据库中间件么