《数据分析这么卷的吗？》专题

自我介绍 介绍面试题：数据分析相关需求，使用AI辅助，提供提示词文本 对数据分析的理解 你做过的一个数据分析项目 得到了什么结果 预设场景怎么分析，设计提示词 用的AI工具 文本场景与数据分析场景AI使用的不同 北京实习问题 反问

🕒岗位/面试时间 🤔面试感受 一面4月23日，是一个年轻小哥，长得很帅人也非常好，水平很高感觉提示也特别到位，全程体验良好，问了一道概率一道python 一道SQL 隔两天约了二面 吐槽一下二面改了三次时间，最后定的4月26号 二面面试官看起来非常不专心，一开始迟到了几分钟，然后刚开始他手机一直响，感觉漫不经心还在玩手机，关于问简历感觉非常不专业，因为他自己不懂还要重复性的问好几遍，他自己就是

问题内容： 我仅使用kibana搜索ElasticSearch，并且我有几个只能接受几个值的字段（最坏的情况，服务器名，30个不同的值）。 我确实了解分析对像这样的更大，更复杂的字段执行的操作，但是对于那些简单的小字段，我却无法理解分析/未分析字段的优点/缺点。 那么，对于“有限的一组值”字段（例如，服务器名：server [0-9] *，没有特殊字符可以打破），使用analyd和not_anal

以下是我正在使用的数据结构示例- 所有数据都在字符串中，包括子列表都是字符串值 子列表值可能与其他子列表值重复 我需要能够获得大小并遍历子列表 本质上，每个子列表都有我需要获取的引用ID，以及与该列表关联的子列表ID 我不知道哪一个最合适。我可能会先选择我能实施的那个。 我应该使用、、还是与列表一起使用？

字节数据分析实习面试（抖音电商） 一面： 表user_log，有user_id， time，求每天用户新增数，次日留存率、30日留存率 ABTest的流程，P值，做留存率的ABTest，选择什么检验，卡方检验的应用场景 逻辑回归的损失函数 出现过拟合的原因 三天后给了感谢信 快手数据分析师（短视频用户增长部门） 一面： 两个SQL题目，都还比较简单，主要涉及到group by和日期函数的处理，还有

分享一下去年成功面试进快手的面试经验，希望对大家有帮助 1）自我介绍 2）深挖过往实习经历： 1.数据异动问题：假如一直关心的指标在某个时间点下跌很多，怎么分析呢？ 2.评估方式问题：大型活动无法上ab实验，那么如何评估活动的效果呢？ 3.指标选择问题：如何构建关键的指标链路，如何展示？ 3）统计知识考察： 1.如何通俗地解释p值的意义？ 2.解释一类错误和二类错误 3.了解染色逻辑吗？ 4）偏智

#牛客创作赏金赛# 面过的数据分析也有几十场了，给大家汇总一下亲历的高频考点，面试前一定要反复练习哦 问题清单： 1. SQL查询过慢，如何解决？ 2. union v.s. Union all 3. SQL执行顺序 4. 视图 v.s. 表 5. 第一范数，第二范式，第三范式

原始文件：429,7 MIB 通过 它和压缩通过: 原始压缩xz文件: 几乎没有时间=预期的大小增加 所以可以观察到的是： xz压缩的☺真好 base64-编码的数据压缩不好，它比未编码的压缩文件大2倍 base64-then-compress明显比compress-then-base64差且慢 我知道base64然后压缩文件是没有意义的，但大多数情况下，人们无法控制输入文件，而且我会认为，由于b

本文向大家介绍数据科学家，数据工程师，数据分析师之间的区别。，包括了数据科学家，数据工程师，数据分析师之间的区别。的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 数据科学家，数据工程师和数据分析师是信息技术公司中的各种职位档案。 数据科学家 数据科学家是一个非常特权的工作，负责监督整体功能，提供监督以及对信息，数据的未来显示的关注。 数据工程师 数据工程师专注于技术优化，以所需格式构建数据等。 数据分析

based on:serverless-kinesis-streams, but auto create Kinesis streams 在尝试了使用 Kinesis Stream 处理数据之后，我发现它并不能做什么。接着，便开始找寻其它方式，其中一个就是：Amazon Kinesis Firehose Amazon Kinesis Firehose 是将流数据加载到 AWS 的最简单方式。它可以

我有一个场景，文件有不同的类型。文件分为页眉、正文和页脚三部分。标题可以是2类型dipend，根据标题大小，我需要使用标记器和范围来解析内容。 页脚也一样，这取决于正文大小和页脚长度，需要解析页脚内容。 我查看了PatternMatchingCompositeLineMapper和fixedlenghttokenizer，但没有找到为范围指定条件的方法，也没有找到在页脚中共享正文内容以检查长度的方

本文向大家介绍深入分析Mongodb数据的导入导出，包括了深入分析Mongodb数据的导入导出的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、Mongodb导出工具mongoexport Mongodb中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件。可以通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。 mongoexport具体用法 参数说明

本文向大家介绍详解Docker 数据卷管理，包括了详解Docker 数据卷管理的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中，在Docker中称为数据卷（Data Volume）。数据卷可以用来存储Docker应用的数据，也可以用来在Docker容器间进行数据共享。 数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录，支持多个容器间共享，修改也不会影响

数据卷容器 --volumes-from 顾名思义，就是从另一个容器当中挂载容器中已经创建好的数据卷。 如果你有一些持续更新的数据需要在容器之间共享，最好创建数据卷容器。 数据卷容器，其实就是一个正常的容器，专门用来提供数据卷供其它容器挂载的。 我们首先先创建一个数据卷容器 $ sudo docker run -d -v /dbdata --name dbdata training/postgre

本文向大家介绍Python常用数据分析模块原理解析，包括了Python常用数据分析模块原理解析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 python是一门优秀的编程语言，而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块。也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等