数据分析面试笔试

在上一篇文章中，我主要介绍了AB实验是什么、运用场景以及如何设计和评估实验，在这篇文章中，我主要介绍AB实验中经常被问到的一些问题，我大致将这些问题分为两类：1.统计学相关问题重点考察统计学知识第一类错误和第二类错误是什么？两者有关系吗？应该控制第一类错误还是第二类错误？假设检验的基本原理是啥？p值是什么？2.实操的问题重点考察是否对AB实验的实际运用有一定了解说一下AB实验的流程？AB实验底层用到哪些检验方法？各类方法分别适用于哪些场景？如何保证或者检验流量分配是否合理？为什么实验有效果，全量上线后没有效果（或者反向）？实验结果不显著怎么办？实验样本量不足怎么办？实验运行中可以新增实验组吗？...

面试方向为风控，2次业务面+1次hr面，深挖简历的问题就跳过了一面1.职业规划，为什么想做数分2.标准异动归因题3.sql题：学生id，课程，分数三列的表，口述sql思路，取出所有分数在平均分以上的学生的分数记录4.对短视频行业的看法二面1. 给你全量用户的全量信息，怎么从所有举报信息中分析app大盘是否健康？2. 在游戏聊天系统内怎么搭建风控核心指标体系？3. 深入探讨职业规划，为什么想回国等4. 描述自己职场的特质，抗压能力如何hr面(隔了3周)1.岗位，行业，城市，薪资等因素按重要性排序2.对快手有什么了解3.职业规划感觉面试过程没怎么问八股题，都在和面试官认真交流职场心得hhhh，发面...

职位名为数据分析 看到职位要求的：excel，python，Java，爬虫，数据分析等硬性技能，还有一些项目管理这些 当时没有把项目管理这些放在心上 后来证明这是一个大坑    我就去面试了 到了地方 先花几分钟写了一个简历，然后做了半个小时的性格测试 性格测试120道题，选项在手机上，题干是语音播报的，需要自己听 个人评价：纯属浪费时间    工作人员引我去了一个小会议室，面试官在开会，等了10分钟面试官 面试官是个什么领导，领导气场还是比较强大的 然后我们开始聊 问我在大学担任什么职务 我如实回答：当了三年班长 面试官：有没有参加什么社团 我：有的，担任xxx副部长 面试官：有什么兴趣爱好...

笔试单选，不定项选择，填空贝叶斯公式，卡方检验，概率论在游戏内的应用题sql笛卡尔乘积，top2编程实现M人中随机选N人的组合数一面1.玩的游戏类型2.给你熟悉的手游 构建核心指标体系3.突然稳定的收入下降60%，找出原因 （知乎指路异动归因二面1.经历里看板是怎么搭的2.实习里讲一个case3.喜欢玩的游戏4.moba游戏新上线一个英雄，你会关注他的什么表现?除了游戏对局里的数值指标呢?结果是待定再更新，时隔一周居然offer了，抱歉哈啰，但莉莉丝我真的拒绝不了

一面 4.271.实习经历中详细讲一个项目及产出2.tableau了解吗（有dashboard项目就没细问？3.窗口函数了解吗 rank dense_rank row_number 区别4.abtest流程5.想来上海长期发展吗，转正意愿？团队主要负责看板搭建，报告产出虽然隔了个五一，但好久没消息，估计凉凉，崩铁小保底也歪了，心更累了更新，lz还投了几个别的哈啰的岗位，被捞疯掉了产品团队的数分一面1.简历问题2.场景题：如何建一个模型把低使用率的单车调度到高使用率的地方3.刚刚提到了常住人口，那如何测量一个楼的人数二面1.简历问题 从头问到尾 20min2.自身职业发展规划，优势经营分析数分一...

自我介绍深挖数分实习经历因为自我介绍抛的是指标异动分析和sql，就着重被问了这些。怎么做指标异动分析的？讲述一个数据项目？了解机器学习算法嘛？讲几个分类算法，介绍一下决策树和随机森林的原理？我简历可是一个字都没写机器学习，勉强是把之前学过一些理论的模型说了俩，但根本聊不下去，反问的时候问说是看下深度，岗位也有偏业务分析的，模型基础好的会推荐到数开或数科，但偏好综合能力强的。聊我天坑专业，就业方向？读不读本专业的博？反问：问了部门和对于实习生的要求，是否有较高的模型要求。面试评价因为是跨专业求职，建议加强数理和模型基础。总体来说，面试体验较好，比较有聊天感，就是问机器学习那下给我难住了，都是一个...

#请看代码def 数分():    if（学历==高and技术==高and项目==好):         return True    return False              

数分春招基本每个岗位开的第一天就投递了，到现在只有字节给了一面但第二天秒挂，其他去看流程都是已结束，想问问看大伙数分春招是已经结束了吗   

刚刚答完题，趁热乎！！！选择题9个，在2019年和2021年的笔试题里抽的填空题6个，也是往年题里的简答题5个，其中方案问答题2个，SQL编写题3个（是leetcode的原题，刷到过） 真正困难的还是问答题啊

目前在一家国企实习软件测试，每次在boss上看到工资还不错的数据分析，就有点心动，比较迷茫，不知道测试和数据分析哪个好一点？请大佬指教             

（本题解讲的是最通俗易懂但不是最简便解法，所以大佬可以绕道或轻喷🤣小白可以看看，主要是学习思路；当然如果你很熟悉正则，那么代码将会异常简单！😉） 1. 解题思路 其实这题比第一题还要简单点。。。就是按条件筛选数据，所以首先会用到WHERE从句。 接着，筛选条件要包含某些特定关键词，翻译一下就是对university列的值进行模糊匹配，所以用LIKE() 方法即可解决。 不过要注意的题目这几个字👉满足以下所有条件的用户👈，这暗示我们还要对匹配的三个条件进行AND（并列）操作。同时再看看这几个条件：  以“北京”或“上海”开头； 以“学院”或“校区”结尾； 包含“职业”或“专科”或“成人”...

1. 解题思路 要判断数据集的每列是否有空值，首先肯定会想到用isnull()/isna()方法；但是别忘了题目的要求是判断每列是否有空值，而不是判断数据集是否有空值。所以如果你一开始只用了df.isnull()，那么最后返回的是整个数据集df是否有空值的判断，即它会显示每一行和每一列的True（有空值）和False（没有空值）。 正确的解题思路是还要在后面加上一个any()函数，也就是df.isnull().any()。表示该列中存在任意一个空值，它就会返回True；否则返回False。 （思考一下为何不是all()? 最后会给出答案） 2. 考察知识点  isnull().any()的综合...

1. 解题思路   错误思路（如果你赶时间可以跳过，直接看正确思路）： 一开始看到这题的时候，想说一道简答题为啥通过率只有18.1%？？？于是自己也进行解答，才发现这么低通过率是有原因的。。。因为一开始审题不仔细！误以为第三页就是3开头的数据，且只有3个。于是使用LIKE模型匹配查询，但是后来报错发现其实3开头的device_id是有4个；其中3132这一行是在第二页显示的，并不应该包括，所以这里用LIKE模糊匹配会出现错误❌。 正确思路： 其实分页查询主要用到LIMIT函数，而要查找第三页的结果，正确的写法是LIMIT 6,3。这里简单解释一下第一个6和第二个3是怎么来的：  6表示分页查询...

(难得有空刷一道题，就发现答案是错误的感叹自己的狗屎运。。。）解题思路这题还是很简单的，要求第10行的用户所有信息，熟悉pandas的朋友应该知道只需要用iloc()方法就可以找到第x行（x代表0到n）的所有数据。不过这里需要注意一点！就是索引是从0开始计算的，所以第10行对应的索引位置应该是9！！！本题的参考答案图也是犯了这个错误。。。 2. 参考代码import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv', dtype=object) print(df.iloc[9]) 所以第10行的正确信息应该如下：