京东-数据分析-二面

📍面试公司：京东💻面试岗位：数据分析❓面试问题：1. 自我介绍2. 专业课中最高分最低分分别是多少，本科硕士排名3. 在竞争性很强的环境里边，会表现出更积极的竞争心态，还是会有限维持一个良好的团队之间的氛围，照顾其他人的情绪，表现得更平庸一些？4. 校招过程中给自己制定的计划是什么？采取什么措施确保你在校招中取得优势？5. 什么情况下会感受到压力？如何排解这些压力？6. 会因为压力感到焦虑吗？如何消解这种迷茫？7. 如何组织一个跨团队的高层级的会议？8. SQL数据倾斜是什么原因导致的？9. 如何提升SQL执行效率？🙌面试感想：第一次遇见这样的数据分析面试，一头雾水。感觉有一个很大的题库，面试官从里面抽题，没有简历深挖

一面：重SQL1. 简历深挖（问项目的背景，方法，遇到的困难）2. 假如某一天某一地区的滴滴乘客用户急剧下降，你应该如何分析3. 介绍一下自己熟悉的模型评价指标4. SQL熟练度5. 两道SQL题：（max、窗口函数）6. 平常使用什么打车软件：滴滴和高德打车的区别在哪里二面：重思想1. 简历深挖（涉及python）2. 简单介绍一下GBDT和随机森林的区别3. AB实验了解么？干什么的？能使用到任何场景么？4. 估算一下楼下咖啡店的销售额（费米问题）5. 你对数据分析岗位的理解和未来职业规划？

很久没有写日记了，今天写一些今天学的一些有关面试的东西吧给自己以后看到好复习也 大部分都是自己的初步了解的一些面试可能遇到的问题，只是自己的想法感觉大概率有问题希望可以被指出sql执行顺序from join where groupby having select orderby limit什么是中心极限定理无论原数据呈现什么分布，在样本量足够大的时候一点，样本均值分布一定会呈现正态分布什么是p值在原假设成立的基础上该事件发生的概率，如果低于阈值则拒绝原假设，也可以理解为该事件的偶然性概率第一类错误和第二类错误第一类错误就是在原假设为真的时候拒绝原假设第二类就是为假的时候不拒绝原假设打车GMV同比上周下降20%的原因首先对数据进行准确性校验 确认无误后对GMV进行拆解成UV*转换率*arpu 再确定用户侧的指标 对用户进行分层看是哪一部分的用户指标下降  再根据用户行为漏斗确定是否有行为转化异常是否app有bug之类或者卡顿 还可以找下是最近出现了有热点事件或者政策颁布使得GMV下滑 或者是因为自然天气等原因导致下滑abtest的基本原理通过两个不同版本的测试确定更有效的方法 主要流程是确定目标 提出假设 确定样本量和实验周期 对用户进行分组 开始实验 验证显著性水平大数定律当样本量足够大的时候 频率会趋于实际概率什么时候用z检验什么时候t检验当标准差已知的时候建议用z 未知大样本建议用t可以用z小样本必须t（好像不是很对问ai学的）

1.我们一个重要的大客户（比如，某手机品牌），其发往上海区域的订单，“平均物流时效”比上周加快了10%，这看起来是个好消息，但同时，该客户的“用户签收后投诉率”却上升了20%。你看到这两个数据，第一反应是什么？你初步的假设有哪些？2.基于你的初步假设，现在你需要更多信息来佐证。你会选择看哪三张报表或哪三个维度的数据，来帮助你快速定位问题？追问： 你希望从这三份数据中看到什么？它们如何能帮助你验证或排除你的假设？3. 经过分析，你发现投诉主要集中在“外包装破损”上。现在，你会如何结合“时效加快”和“破损率上升”这两个线索，来推断一个可能的故事全貌？追问： 这个推断背后，反映了我们物流运作的哪个环...