《java面试题库》专题

本文向大家介绍值得收藏的10道python 面试题，包括了值得收藏的10道python 面试题的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Q1：PEP8是什么？Python之禅（import this）是什么？ 这题是考察你对编码规范的认识，无论是自己写代码还是在团队中写代码，了解并遵循代码规范是很基础的要求。企业中在提交代码后都会有对应的工具来对代码进行检查，比如 pep8、flake8、pyli

你将如何解决这个问题？ 你从一个盒子开始，盒子里有x个红色大理石，y个绿色大理石和z个蓝色大理石，盒子外还有无限量的红色、绿色和蓝色大理石。一个步骤是选择两种不同的颜色，从盒子中取出两个大理石（两种颜色各一个），然后从你的供应中向盒子中添加第三种颜色的大理石。例如，如果你选择红色和绿色，那么你移除一个红色和一个绿色的大理石，然后放回一个蓝色的。对于什么样的起始条件（表示为x、y、z上的约束），通过

hive的架构 hive外部表和内部表的区别 内部表的数据由hive管理，且存储在hive.metastore.warehouse.dir配置下的路径中；外部表的数据由HDFS存储，路径可以自己指定； 删除表时，内部表会把元数据及真实数据删除；外部表不删除真实数据。 你用过hive哪些窗口函数 可参考：面试官：你用过哪些窗口函数 一般用什么文件格式 可参考：面试官：“你们实际生产中hive用什么文

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

面试高频题1： 题目：处理噪声数据方法 答案解析： 1、分箱 分箱方法是一种简单常用的预处理方法，通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”，实际上就是按照属性值划分的子区间，如果一个属性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。把待处理的数据（某列属性值）按照一定的规则放进一些箱子中，考察每一个箱子中的数据，采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。在采用分箱技术

GMV上周跌了20%，你会怎么分析 这是一道场景题，如果完全没有准备，很可能答不到点上 这类数据波动分析的题目，也称之为异动分析题，今天就给你好好讲讲怎么回答 回答，一共分为3步 第一步，确认异常 先分析数据是不是有误，上周是不是个数据高峰，所以显得这周数据下跌了... 第二步，拆解归因 确认了异常之后，下一步就是分析异常的原因，这也是异动分析的关键步骤。通常有2种方法 1.指标拆解：指标之间如果

面试是两个或两个以上的人之间的对话，面试官要求他们提出问题，以便从受访者那里获得事实或陈述。 这是一个有用的教程，收集一组最有用的人力资源面试问题以及如何以机智的方式回答这些问题。 听众 (Audience) 本教程主要面向希望了解在面试中取得成功的基本步骤的年轻人和求职者。 先决条件 (Prerequisites) 在继续学习本教程之前，您应该愿意与我们联系，提出问题并解决有关该主题的任何进一步

亲爱的读者，这些C Programming Interview Questions专门设计用于让您熟悉在C Programming主题面试中可能遇到的问题的本质。 根据我的经验，很好的面试官在你的面试中几乎不打算问任何特定的问题，通常问题从这个主题的一些基本概念开始，然后他们继续基于进一步的讨论和你回答的问题 - 指针上的指针是什么？ 它是一个指针变量，可以保存另一个指针变量的地址。 它取消引用两