面经详情

深挖了简历上的项目，问了SQL，感觉一般般吧，问了一些tableau和技术上的问题。单选题（共80题）( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。A.数据清洗       B.数据集成C.数据变换       D.数据归约某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)   A. 关联规则发现       B. 聚类   C. 分类               D. 自然语言处理以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A)  (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。  (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。  A. Precision,Recall   B.Recall,Precision  A. Precision,ROC      D. Recall,ROC将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)  A. 频繁模式挖掘       B. 分类和预测    C. 数据预处理         D. 数据流挖掘当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)  A. 分类               B. 聚类...查看更多

一面 一面之前是笔试, 先用SQL回答问题然后再进行自由探索分析, 主要是考察业务理解吧, 有电商, 快消的基本知识会更好做一点, SQL不难, 有基本思路和窗口函数就行一面主要根据工作经历进行提问, 问的很细, 也会从经历中延伸追问, 想顺利地答出来的话, 至少要对自己的经历了如指掌. PDCA, 计划, 执行, 验证, 复盘, 一个完整的经历至少是有这四步的然后会有一个业务分析的问题, 反映一下真实场景里的解决问题思路, 这个是软实力, 基本不太能在短时间内准备充分.主管面, 一面已经问过了业务分析的思路, 二面主要是针对分析方法, 分析工具, 包括Pandas洗数, 数据不规整的一般问题分类, 各类问题的对应方法等提问,然后聊的差不多了就开始沟通公司的整体情况, 岗位负责内容等等, 咨询公司有个特点就是唯客户至上, 会有很多任务同时来, 看你能不能接受吧.最后也是通过了....查看更多

早上七点集合，真的很不常见，但是超想留大连的LZ还是爬了起来，奔赴面试一线了。签到交手机抽签，抽到第三组的我，坐等两小时才开始面试。一面十二个人无领导小组谈判形式，全员平平，最终也没有谈出个结果来，之后直接半结构化面试，每个人说一下毕业院校专业以及用三个词形容一下自己。之后面试官提出问题，想好就可以举手回答，第一个问题是那么多银行，请给出一个最有说服力的你选择广发的理由，好家伙，抢不上话的LZ眼睁睁看已经说了五个人了，刚想举手，进入下一个问题了，唉，原来不是每个人都可以回答的。印象深刻的是，一个男生说他选择广发是因为广发去他们学校宣讲的时候提到广州那边每月会有3000元房补，虽然我get不到他的点，但是还蛮好玩的。第二个问题是在你过去的生活中影响最大使你有所改变的一件事。在这里也要感谢面试官，给了我机会，让我发言，另一个举手的同学上一轮答过了，就让他等等了。最后面试官会单独cue一下前两个问题都没有举手作答过的同学，体验感就真的很好。...查看更多

1.如何衡量ABtest的效益？我回答用ROI指标，然后追问在他的具体场景下P是什么，I是什么，在ABtest下进行的ROI计算应该是（B 收益- A收益）/(B投入 – A投入) *100%，但因为我不是很理解A投入部分所以没回答上来啊。在发布视频的按钮中进行ABtest,，将原本在显眼位置的动态发布按钮挪到比较不起眼的位置之后，数据显示人均点击率上升了，问实验有没有问题？如果有问题，那么问题在哪？ 多年的直觉告诉我这肯定有问题的，但是我找不出问题在哪，我开始怀疑是ABtest的假设出现了问题，但被面试官否定了。那么问题出在哪呢？最后我只能作罢。面试官解释了一下这题目确实有难度，社招面试的难度都不为过。随即解释了一下，人均自然要考虑到分子分母的问题，在将按钮位置变化之后带来的是用户数量的变化，非动态发布爱好者可能根本不发布视频了，而资深视频发布爱好者（所谓粘性用户）自然点击次数多，这样分母减少肯定大于分子的减少，啊，完全没想到这一层。...查看更多

笔试 给了两张表，分别记录了产品销售信息和产品具体信息（注：要求使用impala数据库的适用的sql语句）根据上述两张表创建新表，考察了表连接的内容产品销售额的top10年增长率最高top10商品每个月的top1商品占头部80%sales的商品计算两张表的差集，这两张表数据量极大，要求不能使用not in 子句。使用tableau 实现2，3，4，5...查看更多

简单记录下面试过程约的11点，提前半小时到面试地点，地址位置很好找，离地铁口很近。先填写个人信息，然后SQL面试题（手写），大多考察条件查询，比较简单。部门领导面：语言需求较高（python或java）；hr面：了解工作经历，近期收货，个人规划，近一年内的工作安排等。因为我不是统计学专业，所以也没聊太多专业问题，面试官人很和善，虽然知道通过不了，但是整体面试感觉还OK。...查看更多