拼多多数据分析面经上海场

第一次写面***笔不太好,见谅哈
写面经是希望能跟大家讨论面试题,为下一次面试做准备(毕竟这次应该是凉了)
8.24上海,线下面一般都是走完全部流程,即两场技术+HR面

HR面:
1.为什么转专业(围绕本科专业聊了一会儿,也问了本科和研究生的成绩)                            #这里特别想请教,怎么回答转专业这个问题比较好
2.描述你的人格,有什么缺点,有什么需要改进的地方
3.父母职业
4.期望薪酬
5.能否接受拼多多的时间(大概是10点上班,8点下班,中间12点到1点休息,下午6点到7点休息,周六放假)
6.能否接受职业调剂

技术面一:(一个甜甜的小姐姐面的)
1.笔试的时候sql题修正(第二轮笔试的记录点击时间和金额的那个题,我的扣分点在于开窗的时机不对,应该先加一个where条件限定点击时间与下单时间的顺序,再开窗)
2.sql题
三个表 T1:good_id,cate_id T2:mall_id, good_id T3:mall_id, credti_score
问,在不同分类中,店铺的信用分前100和求top25%
答:先三个表join再groupby 店铺和分类,rownumber取前100。
top25%本来想用quantile函数,但小姐姐不让,所以算出每个分类下的店铺总数,然后top 25%*总数
3.路上有三种车,红黄蓝,黄车事故率很高,所以要换掉黄色。
问:对这个决策的看法
小姐姐的提示的答案: 从别的角度寻找事故高发的原因,把所有可能因素一起放到多元回归里面,看显著性再决定黄色是否是影响事故高发的原因
第二个方法是直接比较不同情况下的事故概率,例如将不同颜色的车和同一个年龄段的司机的事故概率放在一起比较(其实这个方法我没有听懂)
4.简历和实习的一些问题

技术面二:
1.问中位数、众数、平均数的差别,不允许说定义
答:先讲了一个数据左倾和右倾情况下的差别,面试官不满意。。。。
再举了一个应用场景不同的例子,面试官还是不满意。。。
2.问T检验应用场景
答:样本量小于30,样本方差已知,总体方差未知,
或求两个样本之间的均值是否有差异
面试官不满意。。。。
3.拉普拉斯系数怎么算(我真的没听过这个名词,也不确定面试官问的是不是这个,反正我不会)
4.sql
表:order_id, amount, date, user_id
求8.1到8.10,每天的消费总额排名前500到1000的用户的用户id
5.给一个课题,中国人和日本人的身高差异
题目就是如此简短,给十分钟思考,怎么做这个课题
(按照标准的实证研究的方法说了一遍,
他说我选取样本没有办法代表13亿人口,和1亿多人口的总体差别,
我答:如果我的样本与两个国家的***统计部门提供的样本均值样本方差一致,我认为我的样本可以代表1亿和13亿的总体
他怼:国家统计部门不一定可信啊,他们的结果也可能是错的,你拿错的东西对比较做出来的东西当然也是错的了
我内心:那你这13亿和1亿的人口总数说不定也是错的呢)
6.经典称砝码题,分治法

更新:
面了其他家之后,再回想拼多多三面的面试官
除了科班出身以及拿工作经验怼应届生的优越感,感受不到专业性和对应届生的尊重,除了怼还是怼
最后提问环节,我问:之前那几题的想要的回答是什么,他说,你自己去百度
我继续问:你觉得在数据分析的现阶段,传统的统计分析方法在工作中的具体用途是什么?
或者说我们已经能够获取接近整体的数据的今天,为什么还需要拿大数定理这种30个样本起步就可以用的定理去描述整体的情况。
然后他大概感受到被挑战了权威了吧,气急了就质问我有没有学过概率统计(其实楼主本科概率统计98分),
我说学过,他说那你的概率论老师要骂你了吧
我心想:我老师当时还挺喜欢我的,要骂我的人是你吧


秋招到了现在,已经不想跪着面试了,有的面试官也不过就赶上了当年的好时候,如果放在今年,也指不定上不了岸呢。

#拼多多##数据分析工程师##面经##校招#
全部评论
!我的一面面试官跟你的技术二面肯定是同一个人,问题都差不多,还各种逻辑漏洞,态度还拽得一批,最后一道题我直接摔笔懒得算了,最后问问题的时候差点吵起来
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发布于 2019-10-18 13:01
小姐姐怼的好🤣
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发布于 2019-09-27 10:48
这是哪个批次?
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发布于 2019-08-25 00:36
大概有多少人现场面呀
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发布于 2019-08-25 01:09
请问lz最后的称砝码题可以详细说说吗
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发布于 2019-08-25 09:02
上班时间。。。
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发布于 2019-08-25 09:14
感觉十分烧脑了😂
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发布于 2019-08-26 17:21
我想问下第一个问题最后面试官有自己说答案吗?实在觉得已经答得很可以了啊
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发布于 2019-08-27 00:13
这面试官态度有问题
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发布于 2019-09-27 11:21
第二个方法是直接比较不同情况下的事故概率,例如将不同颜色的车和同一个年龄段的司机的事故概率放在一起比较 个人感觉她想说的应该是方差分析,研究分类型变量(不同颜色)对数值型变量(交通事故概率)的影响,同一个年龄段的司机应该是为了控制变量,但是觉得待控制的变量应该不止这一个,不知道理解对不对
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发布于 2019-10-04 14:55
所以T检验的运用场景到底是什么?
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发布于 2019-10-17 14:39
题三车子颜色和事故率想问的是不是相关关系和因果关系的区别? 记得笔试的时候一道简答题就是回答这个。用方差分析判断事故率均值是否有显著差异?然后再谈谈可能是哪些变量导致的,比如黄色是小众色消费群体的区别,驾驶习惯的差别之类的。一些拙见...
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发布于 2019-10-18 11:22

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10-05 23:02
东北大学 Java
我说句实话啊:那时候看三个月培训班视频,随便做个项目背点八股,都能说3 40w是侮辱价
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