校招开啦！！！

1. 在大学课程设计中，你曾做过“校园快递点取件效率分析”，需处理3000条取件记录。清洗时发现15%的记录存在“取件时间为空”或“取件人信息重复”的问题。作为无实战经验的应届生，如何排查异常原因？用哪些方法处理（如删除、填充、标记）？处理时考虑哪些因素避免影响分析结论？a. 追问1：若处理后发现“异常数据”集中在周末，且需对比周末与工作日的效率差异，会如何调整处理方式？b. 追问2：这次数据处理让你意识到哪些技能欠缺？后续如何弥补？2. 入职后参与“天猫双11美妆类目”复盘，分析“某爆款口红销量未达预期”的原因。手头有浏览量、加购数、支付数、用户评价关键词等数据，按什么步骤展开分析？优先看哪...

为什么没人搭理我啊😭😭😭看了简历之后就没信了是我简历有问题嘛😭还是学校太差了😭

不是哥们😨，这个不写上下午，直接2:00-3:00========当即找hr改成下午的时间了=====8.30 下午八点约二面

八股精网站（bagujing.com）根据对 MongoDB 面试题关键词的统计分析，我们可以清晰地看到面试官在考察候选人时的核心关注点集中在“为什么选择 MongoDB”以及其适用场景与底层机制”。与 Kubernetes 面试偏重架构和组件不同，MongoDB 的面试更强调技术选型思维、实际应用场景理解与性能权衡能力。以下是对该统计数据的深度解读与备考指引：🔍 一、核心主题：技术选型是绝对重点关键词 “使用原因” 以 10.17% 的频率高居榜首，紧随其后的是 “选择原因”、“适合场景”、“应用场景”、“主要用途”、“适合原因” 等，这些关键词合计占比超过 15%，说明：面试官最关心的不...