数分面试记录(易车 滴滴 网易)

面试记录
3.18易车-数据分析一面
1、自我介绍
紧张,回答的很磕巴
2、研究方向是什么
机器学习在生物信息领域方面的应用
3、讲一种你熟悉的算法
项目用到的梯度下降法
4、参数怎么设定
项目相关
5、想做算法方向还是业务的分析?为什么
业务方面,原因没有回答好
6、你有什么问题吗?
我问面试官最看重求职者的什么能力?回答说觉得我做数据分析有点浪费,应该做数据挖掘方向。

结果:加了微信,通过了简历筛选,说现在招的需要现在来,暑期有合适职位再联系

7.11 滴滴 数据分析实习一面
1、自我介绍
2、三道SQL
(1)order表(ID,城市,order_id)求下单城市大于等于2个的用户数
Select id ,城市,count(distinct *)as num
From order
Group by 用户ID,城市
Having num<=2
(2)用户次日留存率,order表(日期、ID,order_id),全量表
1.表的自关联,筛选出右表日期大于左表日期的记录;
-- 1.自关联,筛选右表日期大于左表日期的数据
SELECT
* FROM
(SELECT user_id, dates FROM temp_trade GROUP BY user_id, dates) a
LEFT JOIN ( SELECT user_id, dates FROM temp_trade GROUP BY user_id, dates ) b 
ON a.user_id = b.user_id 
WHERE
b.dates >= a.dates

2.求出每日用户活跃数;
-- 2.每日活跃用户数
SELECT
a.dates,
count( DISTINCT a.user_id ) FROM
( SELECT user_id, dates FROM temp_trade GROUP BY user_id, dates ) a
LEFT JOIN ( SELECT user_id, dates FROM temp_trade GROUP BY user_id, dates ) b ON a.user_id = b.user_id 
WHERE
b.dates >= a.dates 
GROUP BY
a.dates;

3. 求出各日留存数;
核心要点:count( DISTINCT ( IF ( DATEDIFF( b.dates, a.dates ) = 1, a.user_id, NULL ) ) );
自关联的两张表a,b,判断两张表的日期差,以次日留存为例:两表的日期差为1,则该用户记为留存户,否则不计入。
-- 3.留存用户数计算
CREATE VIEW user_remain_view AS 
SELECTa.dates,count( DISTINCT a.user_id ) AS user_count,
count( DISTINCT ( IF ( DATEDIFF( b.dates, a.dates ) = 1, a.user_id, NULL ) ) ) AS remain1,-- 1日留存数
FROM
( SELECT user_id, dates FROM temp_trade GROUP BY user_id, dates ) a
LEFT JOIN ( SELECT user_id, dates FROM temp_trade GROUP BY user_id, dates ) b
ON a.user_id = b.user_id 
WHERE
b.dates >= a.dates 
GROUP BY
a.dates;
 
4.计算各日用户留存率。留存率=各日留存用户数/基准日活跃用户数
-- 4.用户留存率计算
SELECT
dates,
user_count,
concat( round( remain1 / user_count * 100, 2 ), '%' ) AS day1,
-- 1日留存率
FROM
user_remain_view;


(3)窗口函数,登陆表(用户名,date) 求连续登陆七天以上的用户
先窗口函数排序,然后算最晚日期和最早日期之差,筛选大于等于7的用户

3、介绍实习的一个数据分析报告

4、建议:多刷牛客SQL,关注业务分析题,如某个指标上升或者下降怎么分析
一面实习0生面,二面正式员工面。

7.11 网易 数据分析实习生 一面 (偏数据科学方向)

1、自我介绍
2、对一段实习的预期时间就是三个月吗
3、科研相关:科研最大收获是什么?最大成就感是什么?课题目的是什么?举几个插补方法,他们有什么区别?Kmeans聚类原理,
4、工作相关:AB实验数据分析师主要负责什么,P值是怎么算的?假设检验原理?
5、机器学习数据清洗剔除异常值的常用方法?
6、建议:不仅要会用,还要深究原理
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请问答主在滴滴面试之前有进行笔试嘛
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发布于 02-20 23:46 北京

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07-10 21:33
已编辑
中国传媒大学 数据分析师
作为一位打工人,最希望的就是工作强度适中、不熬夜、不卷代码,如果想要满足以上几点,符合要求的真不多,呃,个人觉得以下岗位稍微好点吧1.&nbsp;产品经理(PM,我理想的岗位吧)职责:需求分析、产品设计、协调开发,不写代码但需懂技术逻辑。优势:薪资高(不同公司薪资不一样),成长性强,加班较少(除非冲刺阶段)。适合人群:沟通能力强,喜欢业务逻辑而非纯技术。2.&nbsp;数据分析师职责:用SQL/Python处理数据,输出报表和业务建议。优势:比程序员轻松,,适合数学/统计背景。注意:部分公司可能要求SQL熟练,但不会像开发岗那么累。3.&nbsp;测试工程师(QA)职责:编写测试用例,自动化测试,保障产品质量。优势:压力较小,通常不加班,适合细心、逻辑清晰的人。进阶方向:测试开发(薪资更高,但技术难度稍大)。4.&nbsp;技术支持/售前工程师职责:解决客户技术问题,提供方案咨询,不涉及深度开发。优势:出差/外勤多,但工作时间较自由,适合外向型人才。5.&nbsp;IT咨询/解决方案架构师职责:为企业提供技术方案,偏业务而非编码。优势:高薪+较少加班,但需行业经验积累。总结:完全避开代码&nbsp;→&nbsp;产品经理、技术支持少量代码&nbsp;→&nbsp;数据分析、测试稳定+轻松&nbsp;→&nbsp;IT咨询、售前(主要还是看公司的岗位定位哈)
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