更新:

秋招拿到了4個小公司:深農(nóng)商浑此、閃銀奇異、中移動信息技術(shù)和中郵消費金融

秋招簽了深農(nóng)商，后來毀了三方

春招拿到了猿輔導(dǎo)抖拴，已簽

---------------------------------------------------------------------

基本信息:

性別:女

學(xué)校:雙非本(信管專業(yè)),211碩(應(yīng)統(tǒng)專業(yè))

投遞公司:大概190家(有重復(fù)的公司)匀油，不全是數(shù)分

筆試+測評:大概90+

面試:21

base:武漢

面經(jīng)記錄：

一面掛的:浙江大華(大數(shù)據(jù)工程師)(8.19)缘缚，云從科技(數(shù)據(jù)工程師)(8.29),京東(數(shù)據(jù)分析工程師)(9.2),美的(數(shù)挖)(9.17),富途(數(shù)據(jù)分析師)(9.18),哈啰(風(fēng)控算法工程師)(9.19),廣發(fā)卡(數(shù)據(jù)分析師)(9.20),貝貝(數(shù)據(jù)分析師)(9.20),vipkid(數(shù)據(jù)分析師)(9.24),沒錯一面掛概率42.8%,菜雞本雞

二面掛的:招銀網(wǎng)絡(luò)科技(數(shù)據(jù)研發(fā)工程師)(9.17),嘉銀金科(風(fēng)控管培生)(9.25),中移在線(數(shù)據(jù)分析師)(10.8)

三面掛的:順豐(大數(shù)據(jù)分析與挖掘工程師)(9.18),產(chǎn)險(管培生(數(shù)統(tǒng)))(9.21)

流程中的:

等一面:哈啰(風(fēng)控策略分析師)(善良的小哥哥把我的簡歷推到了別的組)

等二面:微眾(數(shù)據(jù)分析(風(fēng)險管理))(9.27),趣店(數(shù)據(jù)分析專員)(9.27),招商金科(數(shù)據(jù)開發(fā))(10.14)

等結(jié)果:中郵消費金融(數(shù)據(jù)挖掘)(9.25),銀聯(lián)商務(wù)(數(shù)據(jù)建模)(10.11)

放棄的:華為,萬科

--------------------------------------秋招不易------------------------------------

京東(數(shù)據(jù)分析工程師)(9.2)(現(xiàn)場)

1.Rfm模型

2.Python如何連數(shù)據(jù)庫

3.system.pas(這個我可能沒聽清，下來查了查也不知道是啥)

4.grep是啥

5.hive的并行化操作,管道操作

6.map join

7.Python如何傳參

8.漏斗模型

9.靜態(tài)分區(qū)和動態(tài)分區(qū)的區(qū)別

10.問京東分為不同會員敌蚜，如何從各個方面提高下單率(漏斗模型)

11.hive的字符串操作函數(shù),窗口函數(shù)

12.一道sql問題,求出全部成績>80的學(xué)生,可以用min(score)over(partition by sname)>80,就可以滿足所有成績>80,也可以用row_number()但是沒有上面的簡潔.

13.用的圖表,取哪些指標(biāo),數(shù)分需要哪些核心技能,python的基礎(chǔ)知識?

總結(jié):小姐姐貌似不太會機器學(xué)習(xí)那些桥滨，全程問的hive的一些很基礎(chǔ)的知識，也沒問項目弛车，這是第一個現(xiàn)場面齐媒，所以有點緊張，而且感覺這個很偏ETL纷跛，所以被問的很慘喻括，基本沒有答上來，數(shù)分真的太南了贫奠，要掌握這么多知識...

------------------------------------------------------------------------------------

哈啰(風(fēng)控算法工程師)(9.19)(現(xiàn)場)

首先吹爆小哥哥的顏值,太帥了,而且雖然普通話不標(biāo)準(zhǔn),但是也不妨礙散發(fā)的魅力...

兩個問題:1.有三個字段,userid,time,(x,y),如何根據(jù)這三個字段判斷他所處的位置,是工作區(qū),住宅區(qū)還是商圈,是商圈的如何定位到是哪個商圈?

2.有n臺打印機,m個query,m遠(yuǎn)大于n,query是一個接一個來的,如何判斷哪臺打印機是空閑狀態(tài)?知道每個任務(wù)的開始和結(jié)束時間,用代碼實現(xiàn)

總結(jié):后來提問環(huán)節(jié)了解到他一直是用他實際工作中遇到的兩個問題來考察應(yīng)屆生的能力,想通過這個相對公平的場景下,看大家應(yīng)對一個新問題的思維方式,第一次也是最后一次遇到這樣的面試官,不過算法真的要求很高,手撕代碼那是必須的,所以我不敢投了...

---------------------------------------------------------------------------------

富途(數(shù)據(jù)分析師)(9.18)(現(xiàn)場)

1.row_number()over()的一個sql題

2.兩個人輪流擲硬幣唬血，先擲到正面朝上的吃蘋果,問先擲的吃到蘋果的概率多大

3.美股8月比7月交易量下降了20%,分析原因

總結(jié):這個是比較偏業(yè)務(wù)的,那些常見的數(shù)據(jù)分析方法,維度拆分等要會,感覺應(yīng)該是有套路,但每次都gg.對于數(shù)分來說,不懂業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師就是sql girl,是沒有靈魂的,分析出來的東西也沒有價值,結(jié)果面試出來兩分鐘就收到:您已進(jìn)入淘汰階段...

-----------------------------------------------------------------------------------

產(chǎn)險(管培生(數(shù)統(tǒng)))(9.21)(現(xiàn)場)

群面:要向企業(yè)推出一個"職業(yè)敬業(yè)險",如何精準(zhǔn)營銷和推廣,有8張圖表,選出兩張最重要的并說明理由

形式:8人兩組,先每個人發(fā)言,再兩組分別討論,選一個人出來,最后兩組得到一個一致的結(jié)論,選一個人來總結(jié)

總結(jié):這種群面形式還是第一次,題目感覺有點難,涉及圖表的信息量也很大,如何在短時間內(nèi)有一個清晰完整的思路還是蠻有難度的.

-----------------------------------------------------------------------------------

嘉銀金科(風(fēng)控管培生)(9.25)(現(xiàn)場)

1.怎么樣能讓他快速記住我(剛開始想是不是要打他一巴掌...)

2.一個如何和別人溝通才能成為領(lǐng)導(dǎo)？唤崭？(可能我記錯了)

3.由于實習(xí)是在風(fēng)控部門下面的,細(xì)扣項目,問相關(guān)的問題

總結(jié):技術(shù)面也有可能問一些開放問題,這種平時最好要準(zhǔn)備一下,回答到完美,可能會比較加分,我覺得我回答的不是很好,而且明明面試官說經(jīng)歷和他們的很匹配,反手一個掛,這個面試官是大豬蹄子無疑了...

---------------------------------------------------------------------------------

招銀網(wǎng)絡(luò)科技(數(shù)據(jù)研發(fā)工程師)(9.17)(現(xiàn)場)

一面:

1.Python如何傳參

2.is和==區(qū)別

3.ID3和C4.5的定義和使用場景

4.spark和hadoop有了解嗎

5.講講推薦算法

6.什么情形下不會用決策樹

7.數(shù)據(jù)不平衡怎么處理

8.流處理有了解嗎

9.深拷貝和淺拷貝

總結(jié):研發(fā)果然不適合我,感覺更考察spark和hadoop的比較基礎(chǔ)的知識,和數(shù)分還是有很大差別的...

-------------------------------------------------------------------------------------------------------

豐巢(數(shù)據(jù)分析師)(10.10)(現(xiàn)場)

一面和三面類似,都是統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識,像:

1.P值拷恨，置信區(qū)間

2.如何判斷數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布

3.常見的數(shù)據(jù)分布有哪些，講講泊松分布

4.堆排序谢肾，歸并等等

5.Kmeans

6.決策樹的原理

7.貝葉斯定理

8.SVM

9.運籌學(xué)的整體規(guī)劃(本科有***籌學(xué)...)

10.漏斗模型畫個圖講講

總結(jié):他們公司不太看重項目和實習(xí)經(jīng)驗,就看基礎(chǔ)牢不牢,三面竟然是大佬

其他公司就基本圍繞項目及其中的細(xì)節(jié)來問,也沒有很難的,故不放了..

-------------------------------------------------------------------------------------------------------

猿輔導(dǎo)(2.18一面腕侄，2.25二三面，2.27offer)

一面(1h)

1.如何比較兩個班級的成績?A/B test,方差分析

2.泊松分布

3.假設(shè)檢驗的過程

提出原假設(shè)和備擇,然后抽樣得到樣本觀察值,確定使用的統(tǒng)計量和顯著性水平,然后計算統(tǒng)計量的數(shù)值,并和顯著性水平對應(yīng)的臨界值對比,最后作出相應(yīng)的判斷.

4.P值

5.方差分析的過程

6.如何判斷異常值

7.xgb的原理

8.標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化

9.手推xgb的算法

10.sql和python題

sql:任意一門成績在70分以上的學(xué)生名字,課程名稱和分?jǐn)?shù)

python:輸出數(shù)組[2,3,4]的最小值

二面(30min)

1.說說你了解的隨機變量分布(分離散和連續(xù))

2.泊松分布

3.一塊圓形蛋糕，蛋糕邊緣有一個點兜挨，從原點出發(fā)切2刀膏孟，蛋糕分成2個扇形，求包含點的一塊蛋糕的面積的期望

4.sql題：統(tǒng)計10.1-10.10每天做新題的人的數(shù)量拌汇，重點在每天

Select count(1) as new_num

From

(Select a.sno_id,count(distinct a.first_time) as num_day

from

(Select sno_id,ti_id,time,min(time)over(partition by sno_id,ti_id) as first_time

From paper

Where convert(time,date) between ‘20191001’?and ‘20191010’)a

Where a.time = a.first_time

Group by a.sno_id

Having num_day=10)b;

5.100萬個人的百米賽跑成績的直方圖柒桑，問直方圖的大概形狀，你認(rèn)為左尾和右尾哪個尾重更大

三面是高管面噪舀，簡單聊聊

總結(jié)：小猿非常注重統(tǒng)計基礎(chǔ)知識魁淳，最好把賈俊平的書好好看一遍；同時也有一些概率論方面的題与倡，盡可能多的看面經(jīng)界逛。

.-----------------------------面經(jīng)結(jié)束-----------------------------------------

總結(jié):1.早投!早投!早投!,不要害怕提前批神仙打架,你可能連正式批都沒有

2.數(shù)分確實是一個比較坑的崗位,人多坑少,可以試著投一投其他的崗,數(shù)據(jù)開發(fā),算法,數(shù)挖,產(chǎn)品等等

3.菜雞就要海投(像我一樣),不要怕麻煩,有筆試的宣講會一定要去,增加曝光率,我跑隔壁學(xué)校不下20次,線上筆試做過的我還會再做一遍,任何筆試面試的機會都不要放棄,我有10天大概每天就是早8點出門晚10點回學(xué)校,中午沒有時間休息

4.面試其實很看眼緣和運氣的,我之前也有那種流程走完的,但是不要我就是不要我,這兩個offer基本就兩三天就確定了,所以感覺到苦盡甘來

5.數(shù)分有偏技術(shù)和業(yè)務(wù)的,但是業(yè)務(wù)一定重于技術(shù)

6.吐槽vipkid面試官和銀聯(lián)商務(wù)面試官,不太尊重人

7.感謝秋招遇到的優(yōu)秀的牛友們

8.最后要非常非常感謝我的實習(xí)公司--平安壹賬通和百融云創(chuàng)

9.多看面經(jīng)

10.不要害怕面試，抓住一切可以上岸的機會纺座，即使是霸面也要試一下

最后祝所有小伙伴都拿到滿意的offer!!!