《面经分享》专题

江苏某互联网公司 Java 面经 刚面完，写一份面经~，总体来说，可能说既是八股又不是常规八股，因为面试官会追问，不是一些表面的东西去说，面试体验良好.jpg。 1）自我介绍 面试官：可以简单介绍一下自己吗？ 2）毕业时间？ 面试官：你是什么时候毕业？ 我：25届，明年。 3）计划考研？ 面试官：后面计划考研吗？ 我：我是打算直接就业的，不考研（我也得能考上啊...) 4）Java 面向对象？ 面

【快手电商数据分析实习面经】 1️⃣自我介绍 2️⃣现场写SQL给定date（日期）,user_id（打赏人）,author_id（主播）,total_cost（打赏金额），求总打赏金额超过100000的打赏人中，打赏金额前3名的主播id和打赏给他们的总金额 3️⃣讲一个实习中的项目 4️⃣GMV环比上周下降20%，从哪些原因分析？#实习##暑期实习##快手##数据分析##不给转正的实习，你还去吗

一面：女性面试官（业务）#第一份面经# 居然没有自我介绍！！！ 开始是她把自己的部门说了一遍以及对实习生的要求， 1、两道SQL T1求留存率，(id,date) T2求学生总成绩前10名——窗口函数 2、两道业务 T1分析用户视频发布数量下降的原因 T2如果你是视频发布者，你会因为什么原因减少视频发布？

9.22 一面 10分钟 自我介绍 项目经历 HashMap详讲 另一个面试官问项目经历的一些细节问题 9.27 二面 7分钟 自我介绍 实习经历 家庭基本情况 base意向 投递情况 offer情况 考研意愿 #中国工商银行科技菁英计划#

1. bagging和boosting（集成学习） 2. xgboost和lightgbm的涉及哪些参数，防止过拟合怎么调参 3. sql执行计划，追问spark的rdd是什么，rdd是否可变，spark是否惰性运算等 4. sql优化是否了解，平常怎么做sql优化的 5. transformer原理 6. 用过哪些深度学习模型 7. pandas的细节（numpy，df.a.values是np.

顺序不记得了，天南地北啥都聊。 1.问了一下实验班是什么，看了一下排名也挺靠前的，整个专业排名。在本科接触过硬件，学过什么课。 2.六级成绩。这个计算机二级是什么方向的。 3.是接触过python吗？ 4.项目。是自己做的，还是导师的。 1）粘包问题怎么解决的 2）TCP和UDP区别 3）怎么根据不同的业务逻辑处理的 4）提到的函数指针是什么 5）创建线程池有什么好处 6)怎么修改文件权限 7）创

👥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

#数据人的面试交流地##得物# 实习摸鱼没事干，写写之前的面试凉经，顺便复盘一下。😊 bg:双非本中9硕，一段相关实习经历。 timeline:某四字母app投递，6.17上午投递，当天下午过业务筛选约面，第二天上午面试。 面试时长30分钟不到，面试官没开摄像头，有点怀疑kpi面。 提问环节： 1.自我介绍。 2.介绍实习做的一个项目。 讲了做的一个类A/B test项目，追问如何衡量实验的效果

27分钟，面试官是一位人特别好的小姐姐，超级礼貌 首先自我介绍，然后她简单介绍了一下部门的业务：将美团推向香港的新业务，focus在骑手配送方面，通过数据分析等手段找到潜在或已经存在的问题。 深挖了一个项目经历，会给到非常积极的反馈！ 业务问题：如果一个骑手不愿意接单，你会如何分析原因？ 答： 平台：补贴、工资激励政策；优化订单密度（供需供给算法） 外部：天气恶劣、交通情况（堵车...） 骑手个人

13：00时间，一个人大概8分钟，进去的时候我面带微笑，面试官问我怎么这么开心，接下来自我介绍，问我偏算法还是开发，介绍一下自己的项目，在做项目过程中有没有遇到什么困难，项目是虚拟的还是已经上线？接不接受转营销岗（说我更适合做营销，东城区或者通州区倾向哪），感觉技术已经无了，还是要好好挖项目

形式：群面+单面 等候间核验身份证和签到，记得带身份证原件，7点45进入等候间，8点半开始面试。 群面回答一个问题，按照编号顺序挨个回答，我这组的问题是：在打造移动端营销工具，如何通过互联网技术，实现智能匹配营销策略。 单面2-3分钟，露出上半身站立自我介绍一分钟，到时间会被打断，然后坐下回答问题，就问了我两个 1.你实习收获了什么 2.你做过项目吗，在项目中承担什么职责，用的技术是什么，语言是什

关于数分的面经好像很少，发一下积攒一下人品，面完的友友可以互通一下有无呀，许愿能有二面~ 时间点：9.21投递，9.29收到笔试，9.30笔试，晚上收到约10.5面试的邮件（上银前面好像比较快，会在一个星期左右发笔试，要是还没收到估计是凉了） 楼主是搞深度学习的，对数分可能不太熟悉，面前一直准备复习SQL，之前一直找的算法岗，一直没怎么问过数据结构，所以回答的不是很好，害 腾讯会议的形式，一共五个

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

2024/8/10 面试官是一位很板正的小姐姐，说话问答都有一种公安的感觉。整体面试感觉不错，但是现在还没回信。 1.自我介绍 2.项目拷打 3.了解数据治理吗？ 4.数据挖掘支持决策的流程 5常见的分类模型有哪些？ 6.F1-score的公式是什么 7.期望的薪资大概是多少？ 8.最早什么时间可以入职？ 9.出差三个月才可以申请回来，可以接受吗 反问：主要项目流程是什么呢？