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OPPO数据分析，部门直招，有兴趣的小伙伴可发送简历到邮箱～duanyimeng@oppo.com

蒙牛-数字化管培生（2021秋招）  蒙牛一面（群面）：  1.简单自我介绍  2.情景业务题（大致内容是推销即将上市的新品类牛奶，突出区别，你会采用什么方式推广，如何看收益回报）  3.面试官针对讨论过程问问题  4.无反问  蒙牛二面（一个主管，一个hr）：  1.为什么选择蒙牛数字化管培生岗位  2.谈谈实习的产出  3.常规HR面（家在哪里，个人优势，还拿到了哪些offer，期望薪资）    海信-数据分析（2021秋招）  海信一面（电话面试）：  1.自我介绍  2.聊实习，为什么选择做食品相关的数据分析  3.问项目，数据体量，如何处理的（这个问了好久，因为我的项目和他们部门做的...

广联达 -数据分析（2021秋招）广联达 一面：1.自我介绍2.了解数据库吗，数据库范式，主键，元数据3.sql题4.智力题，统计相关，算青蛙跳出井要多少天，就是白天往上跳，晚上往下滑，很简单5.实习，指标怎么落地，如何建立的6.谈谈你认为python和R的区别7.反问广联达 二面：1.自我介绍2.实习介绍3.你认为自己最大的优点是什么

蒙牛-数字化管培生（2021秋招）   蒙牛一面（群面）：  1.简单自我介绍  2.情景业务题（大致内容是推销即将上市的新品类牛奶，突出区别，你会采用什么方式推广，如何看收益回报）  3.面试官针对讨论过程问问题  4.无反问  蒙牛二面（一个主管，一个hr）：  1.为什么选择蒙牛数字化管培生岗位  2.谈谈实习的产出  3.常规HR面（家在哪里，个人优势，还拿到了哪些offer，期望薪资）     海信-数据分析（2021秋招）   海信一面（电话面试）：  1.自我介绍  2.聊实习，为什么选择做食品相关的数据分析  3.问项目，数据体量，如何处理的（这个问了好久，因为我的项目和他们部...

滴滴-数据产品（2021秋招，boss投递）      滴滴一面：   1.自我介绍   2.为什么选择数据产品经理岗位，谈谈和产品经理区别（这部分问的感觉回答的不好，不过反问环节问了面试官区别）   3.所在实习部门的架构，你觉得数据产品经理承担的工作主要是什么（其实还是属于第二个问题）   4.指标异动   5.反问      滴滴二面：   1.自我介绍   2.谈谈你对数据产品的理解   3.最常用的APP，为什么喜欢，哪点触动了你   4.经常使用滴滴吗，对滴滴出行app有什么改进建议，或者你觉得需要加强哪些地方      滴滴三面：   大约过了两周打来的电话，告知过了，直接谈薪

美的-数据分析（2021秋招）      美的一面（群面）：   1.每人两分钟简单自我介绍   2.情景业务题，无领导小组讨论   3.推举一人总结复盘   4.面试官提问      美的二面：   1.实习简单介绍，核心指标有哪些，统计日报的维度   2.论文项目介绍，算法上进行了哪些改进   3.了解哪些机器学习算法，无深问   4.假设检验相关   5.无反问环节，直接通知等结果（当时以为凉了）

OPPO-数据分析工程师面经（2021秋招）   oppo一面：   1.实习有哪些产出，指标体系如何建立   2.简述大数定律   3.两类错误和p值   4.简单sql题   5.了解大数据相关吗   6.反问       oppo二面：   1.实习简单介绍   2.经典卖玉米问题，会引导回答   3.如何让数据分析的工作形成闭环，产出实际价值，谈谈理解   4.hive       oppo三面：   1.职业规划 2.工作地点问题 3.如何看待加班 4.目前手头上是否有其他offer，你会如何选择。 5.实习与学校学习有何区别   6.反问

顺丰-大数据挖掘与分析（2021秋招）      顺丰一面：   1.深挖实习，指标体系如何建立，各项指标的权重如何确定   2.逻辑回归算法的原理   3.谈谈对ABtest的认识 4.sql排序窗口函数的区别    顺丰二面：   1.深挖实习，预测为什么选用随机森林算法，如何调参   2.论文项目，简单介绍   3.了解哪些机器学习算法   4.反问      顺丰hr面   1.实习中遇到的困难，如何解决   2.过往经历中，你认为最困难的问题，你是如何解决的   3.你是北方人，为什么会选择深圳，以及还投了深圳其他企业吗   4.为何选择顺丰科技大数据挖掘与分析岗位   5.在其他人...

先上图 解题思路： 留存率=第n日新增在第n+1天留存的人数/第n日新增人数 因此，可以据此构建出两个表，分别求分子与分母然后在利用分母表左连接分子表（这样链接的目的是分母存在分子才可能存在），除此之外，还应注意分母表不能为0（使用ifnull） 分母表： select* from ( select count(a.user_id) as ct1,a.date from( SELECT user_id, date, ROW_NUMBER()over(partition by user_id ORDER BY date ) as rk from login )a where a.rk =1 gr...

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