电信大数据分析待遇

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简述信息一览：

1、、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？7你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？7什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度？什么好的聚类算法？你怎么决定一个聚类的聚数？7给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。

2、题目1：AB实验的常规实验单元有哪些？***用何种方式进行分组？实验单元通常包括用户、会话（session）和页面。用户粒度是最常见的分组方式。后端会随机为用户打上标签，表示属于哪个分组，且标签在实验期间保持不变。分组方式常用哈希算法，如BKDR、MURMURMD5。

（图片来源网络，侵删）

3、数据分析师面试中Hive SQL问题详解：行列转换、row_number和数据倾斜优化Q1：行列转换在数据处理中，行列转换是关键技巧。例如，行转列（数组展开）：当处理用户实验数据时，如果一个用户可能被多种策略影响，我们需要将策略列表展开，以便单独查看每个策略的效果。

4、通常来说，95%的面试都会围绕这些问题展开。当然，面试中还可能提出一些专业性问题，但通常情况下，面试官不会过多涉及专业知识的询问。这表明，对于大多数面试来说，关键在于展示你的综合能力和适应性，而不是仅仅局限于专业知识。通过准备这些方面，你可以更好地展示自己，提高面试成功率。

AA实验的差异可能由以下原因引起：实验惯性、打标上报异常、小概率事件、多重检验问题和极端用户。解决方案包括提升哈希分桶数量、进行样本均衡性检验、设置实验黑名单或按百分比截断用户。题目4：我该在什么时候用什么方式分析A/B测试结果呢？分析结果应在检验达到统计显著性后进行。

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专业背景。考虑该岗位需要哪些素质？工作模式。你更倾向于独立工作还是团队协作？价值取向。你对之前的雇主和上司有何看法？资质特性。如何描述你的个性特征？薪资待遇。能否告诉我你目前的薪酬水平？背景调查。

下面给你整理了一部分应聘数据分析师会遇到的问题：你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。

数据分析师面试中Hive SQL问题详解：行列转换、row_number和数据倾斜优化Q1：行列转换在数据处理中，行列转换是关键技巧。例如，行转列（数组展开）：当处理用户实验数据时，如果一个用户可能被多种策略影响，我们需要将策略列表展开，以便单独查看每个策略的效果。

在数据分析师的面试中，外卖行业的特殊性使得对其数据的分析更为复杂，需要考虑多种因素。以下是对外卖行业内部分类的简要介绍： B端，即商家端，与天猫模式相似。B端是外卖平台上的商家群体。目前，外卖平台的商家端缺乏有效的营销工具来监控和促进私域流量的增长。

1、跟上面的课是由同一批老师组织的，内容包括探索性数据统计和R编程。吴恩达的机器学习一定要学且其乐无穷。他善于阐释方法背后的动机，并在课程中花了很多时间训练直觉。直觉对电话面试尤其有益，这些面试中你可能不想强调技术细节却又要证明对领域的熟悉。由于我当时的目标是亚马逊，所以云计算专项课程也令我受益。

2、想转行做数据分析工作的朋友。之前在比较小的公司做数据分析师，去大公司面试。在校大学生。在回答这些问题之前，先谈我的一个面试经历，记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候，有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。

3、在参加数据分析师的面试前，应该思考清楚自己将来的就业方向，是走技术路线，还是走业务路线。提前准备好自己的简历。

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