最近我身边不少朋友（包括我自己）都在看新的工作机会。我们发现，2025年的前端面试，出现了一个很有意思的新环节，几乎是必问的：“你平时使用AI编程吗？”，“一般用在什么地方？解决了什么问题？”，“用的比较多的AI编程工具是什么？用的什么模型？”一套AI三连下来，如果你回答得磕磕巴巴，或者直接说“没怎么用过”，面试官的表情就会变得有点微妙。说实话，这确实让人有种危机感。感觉自己过去几年辛辛苦苦积累的手敲代码的经验，正在被AI快速地降维打击。一个问题自然而然地冒出来：前端是不是很快就会被AI取代，大部分人都会被淘汰？被问得多了，我也一直在琢磨这事儿。今天，不想聊那些虚无缥缈的未来预测，就想结合这些...

已经决定回去考烟草了，各路大神我老实了

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...