vivo面经 数据分析 9.27
vivo上海 数据分析面试 9.27
至今没有offer的楼主来发个面经攒人品了
可能自己不太适合数据分析吧 在想要不要还是找本专业工作算了
1. 查询各班成绩排名第二的同学的成绩平均值
我现场用的方法贼蠢，因为当时不知道窗口函数。现在回来重写如下：
select avg(t. score) from( select *,dense_rank() over (partition by class order by score) as s_rank from student ) t where t.s_rank = 2;
2. python中三种典型存储方式，元组和列表的区别？
字典，元组，列表
区别没答上来，下面的答案来自CSDN。
- · 列表是动态数组，它们不可变且可以重设长度（改变其内部元素的个数）。
- · 元组是静态数组，它们不可变，且其内部数据一旦创建便无法改变。
- · 元组缓存于Python运行时环境，这意味着我们每次使用元组时无须访问内核去分配内存。
3. 如何确定上海地铁一天的人流量
思路：分热门冷门线路，工作日、周末/节假日
工作日分早晚高峰，周末及节假日根据平均人流量计算
（现在觉得可以根据一天的地铁运营总收入进行计算，总收入=人流量*平均客单价）
4. 如果vivo要开发一款钱包产品，现在还在概念阶段，你如何利用现有数据说服老板开启这个项目？
思路：
1）需求分析：vivo本身用户画像，根据用户消费行为可以分析出用户是否需要这个场景
2）竞品分析：参考华为钱包、Applepay的消费数据，分析现有市场情况以及潜在市场
3）收入分析：假设vivo可以从每次用户的消费行为中提成，根据上面的潜在市场及用户平均消费行为分析，如果开发这个钱包，可以为vivo带来多少收入
5. 知道辛普森悖论吗，解释一下。如何避免？（这时候面试官接了个HR的电话，不知道跟面试挂了有没有一点点关系。大概没有吧……）
举例：某一次数据分析的整体结果显示，安卓用户的会员付费率比iOS高，但如果分iOS和安卓单独来看，其实安卓用户的会员付费率比iOS低。
如何避免：进行指标拆解，对每一个二级指标进行分析，避免被整体结果迷惑。
6. 介绍简历实习经历
7. 家庭情况 想在哪工作（挂了我为什么还问我想在哪工作 面试官你个爱情骗子）
8. 有什么问题想问他？
我问了您觉得数据分析是技术还是业务更重要，他说业务。
完全没问机器学习和概率统计啊亏我复习了一天
最后挂了
觉得挺遗憾的
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