美团面经（面的晚...发的晚）

投了七八十家了，主后端，辅测试，0面试，挂了十家左右，想知道一般什么时候能收到面试？

有没有笔试过的同学能说一说美团笔试难吗？？？让我这个菜鸡有点心理准备啊  求求了！美团笔试（单选）选项一：很难选项二：一般选项三：简单选项四：不了解非技术岗笔试 #你的秋招进行到哪一步了# #2025秋招# #牛马找工作# #第一次笔试# #美团# #ATMD#

找工作太难了，不需要做行测的企业有推荐嘛？要碎了🙄

👥面试题目一副扑克牌 54 张分成等额 6 份大小王在同一份牌里的概率?本问题主要考察的是组合数学和概率理论的知识点，具体涉及：组合数学：用于计算所有可能的分牌方式以及目标事件（大小王在同一份牌中）的出现次数。概率理论：用来计算特定事件（大小王在同一份牌中）发生的可能性。逻辑回归的原理，应用场景以及优缺点？当我们探讨逻辑回归的原理、应用场景及优缺点时，我们实际上是在考察以下几个核心知识点：统计学习理论：理解逻辑回归作为一种监督学习方法的工作机制。概率论与数理统计：掌握Sigmoid函数和最大似然估计等统计概念。机器学习模型评价：了解模型的选择、性能评估以及适用场景。数据科学实践：在实际项目中运用逻辑回归解决分类问题的经验。估算 2022 年新生儿数量？考察的知识点：数据分析与预测：理解如何使用现有数据和趋势来做出合理的预测。人口统计学：了解人口增长模式、生育率以及影响新生儿数量的因素。数据获取与处理：知道如何从公开资源获取数据，以及如何处理和分析这些数据以得出结论。经济与社会因素：考虑经济状况、政策变动、文化趋势等对生育率的影响。需要从哪些方面来作答：数据源：确认可靠的官方或研究机构发布的数据。历史趋势：分析过去几年的新生儿数量，识别模式或趋势。影响因素：考虑经济、政策、文化等外部因素对新生儿数量的影响。预测模型：介绍可能使用到的预测方法，如时间序列分析、ARIMA模型或其他统计预测技术。不确定性分析：讨论预测的不确定性，包括误差范围或置信区间。估算北京地铁一天的客流量考察的知识点：时间序列分析：理解如何分析时间序列数据，特别是如何识别趋势、周期性和季节性模式。数据整合：从不同来源收集数据并进行整合分析。数学建模：构建数学模型来估算或预测特定时间段内的数据。统计方法：应用统计方法来处理和分析数据，如均值、标准差等。需要从哪些方面来作答：历史数据：分析过去几年北京地铁的日均客流量数据。特殊事件：考虑节假日、特殊活动对客流量的影响。季节性波动：识别一年中不同月份或星期中客流量的周期性变化。趋势分析：识别长期趋势，如年增长率或下降率。预测模型：可能使用的时间序列预测模型，如ARIMA、指数平滑等。说一下假设检验考察的知识点：统计推断：理解假设检验作为统计推断的一部分，如何帮助我们在样本数据的基础上对总体参数做出推断。假设检验框架：熟悉假设检验的基本步骤和概念，包括零假设和备择假设、检验统计量、显著性水平、p值等。决策规则：掌握如何根据检验结果做出接受或拒绝原假设的决策。假设检验类型：了解不同类型假设检验（如t检验、卡方检验、ANOVA等）及其适用场景。需要从哪些方面来作答：基本概念：解释假设检验的目的和作用。检验流程：描述假设检验的一般步骤。关键术语：定义零假设、备择假设、检验统计量、显著性水平、p值等。决策规则：说明如何基于检验结果做出决策。常见误区：讨论在执行假设检验时常见的误解和陷阱。使用过哪些算法模型，用过 K-means 和 KNN 算法吗?考察的知识点：聚类分析：K-means算法属于无监督学习，用于数据的聚类分析。分类算法：KNN（K-Nearest Neighbors）算法属于监督学习，用于分类和回归任务。算法原理：理解K-means和KNN算法的工作原理、适用场景以及优缺点。实施经验：分享在实际项目中应用这两种算法的经验，包括数据预处理、参数调优和模型评估。需要从哪些方面来作答：算法原理：简述K-means和KNN算法的基本概念和工作流程。应用场景：举例说明K-means和KNN算法在不同领域的应用案例。优缺点：对比两种算法的特点，包括它们的优势和局限性。实践经验：分享在实际数据分析项目中使用这两种算法的经历和教训。 #数据分析#  #秋招#  #字节跳动#  #面经#