秋招数据分析复盘总结

今天是10月17日,我差不多也停止秋招了。
下面写的这些我之前发到过自己的知乎上,现在搬到牛客上吧,希望鞭策自己的同时也可以给大家带来一些不同的感受。

个人情况介绍

照例先介绍一下自己的情况:本科双非,硕士211,没有得奖的比赛,蛮普普通通的一名学生。

本科期间实习经历有三段(比较水),唯一和专业相关的就是用用excel和图表展示;读研期间有两段数据分析实习,非大厂也非小公司,主要是用SQL和python,取数的工作占50%了,剩下的是写python自动化脚本、BI可视化、指标体系搭建。

秋招情况:从七月底正式开始漫漫的秋招之路,到现在两个多月了。面试了大概30+公司,面试场数40+场;笔试参加场数50+;测评50+;投递岗位数超过200+个,160+公司。
我真的是海投,没办法,自己太菜了。

面试体验

面试已经面得麻木了,九月份大半个月来基本每天都有面试。总结来说自己就是实习经历是非互联网的,而且实习项目比较浅,没做出什么东西,面试官一往深了问,我就没什么可以回答的了。第二个是自己的逻辑思维跟不上面试官,答非所问,面试官问我一个问题,我总是往偏了回答,而且说的东西比较虚,不实在。第三个,在学校我没做课题/项目/比赛,所以在面试中能提问我的就只有实习经历,会造成我没有什么亮点。

我的优势在于:如果面试官问一些数据分析或者统计的专业性问题,比如sql连接/效率、假设检验、方差分析之类的,我一般对答如流。

互联网公司我基本是一面就挂了,比如触宝、京东、同程、去哪儿、猿辅导、茄子科技,美团和腾讯勉强坚持到了二面,途虎三面后等了十天把我挂了,阿里和华为笔试都没进。现在我拿到的意向基本是非互联网公司,可能我就是和互联网没缘吧哈哈哈哈。

有的时候挂我,我也很莫名其妙,比如京东和茄子,一面问的所有问题我都觉得自己答得挺好的,然后挂了.......不明所以

再说下面试体验,一般而言越大的公司面试体验越好,比如京东/美团/触宝/途虎,面试官给我的感觉就是特别专业,特别礼貌随和,不管我回答什么,他都会点头示意,会引导我应该怎么回答,会跟我说这里可以怎么改进。

想到哪儿写到哪儿,之前去线下参加某公司数据分析岗的群面,群面完现场笔试。我那组的leader逻辑思维真的很强大,某985高校的生物技术专业,还有一位好像是985的文科专业,都来应聘数据分析。笔试完之后我们聊了一下,她们基本不会做这些笔试题,也不知道数据分析是做这些东西,那为什么要来和我们一起卷啊,哎,本来就已经很卷了。

有一说一,数据分析的确很卷,但是也没你想象的那么卷。像百度/美团/腾讯的数据分析卷吗?当然卷,可能就是几百个人去竞争一个岗位。我个人是觉得自己有什么样的实力就去够什么样的公司,我是够不上腾讯阿里这种互联网大厂的,所以我就把眼光放在了互联网中厂和一些有数据分析岗位的行业龙头公司(地产、建筑业、新能源、汽车等等),进面的机会还是挺高的。

唠唠:

1、秋招之前最好有两段及以上的数据分析相关实习,互联网公司实习最佳,大厂最佳。

大厂喜欢要有大厂实习经历的人,真的就像套娃一样,你有了大厂实习经历,就会有大厂秋招要你。实在找不到大厂实习,就找行业龙头公司。

为什么说互联网公司实习最佳呢?不管你面试的是什么类型的公司,你讲你的互联网公司实习项目,面试官基本都能GET到你的点,并且可以问很多东西。如果是非互联网实习,感觉这个效果就会差那么一丢丢。

2、实习期间一定要有项目产出,可以拿出来和面试官吹牛皮。

你可能会说,我实习的时候就是个sql boy/girl啊,能有啥项目?编啊兄弟们!当然是要有理有据的编,你可以看看部门同事当时在主导什么项目,把自己当作某个角色往里安插。

另一个就是面试官问"介绍一下你在实习期间做的项目",你要在三分钟左右的时间把这个项目言简意赅地讲出来,要让没有接触过这个项目的面试官能够听懂你做了什么。这个肯定是要提前准备的,建议可以采用Situation+Task+Action+Result的结构去说。

下个问题面试官一般会问"你觉得这个项目的难点在哪里?如果让你重新做这个项目,你会怎么去改进?"这个问题你要根据你的项目去好好思考,不要说得很肤浅哈,要体现自己的想法与思考,要能够自圆其说!

3、SQL、python要会,SQL要很会很会。Tableau和算法是加分项。

不管你是想做业务型数据分析还是技术型数据分析,SQL、python是必须要会的了。

互联网公司基本都会问到算法,决策树、逻辑回归、随机森林等等,这些原理你要清楚,最好有算法实现的项目,课程论文也可以拿出来讲。也有一些公司的偏业务型数据分析不会问到算法,但是我觉得还是会一点好啊,技多不压身。

4、明确自己的方向

你要走技术型的数据分析,机器学习、python好好搞;你想走业务型的数据分析,业务思维、常用分析方法、SQL好好搞。如果能明确自己以后想走的领域(互联网、金融、证券、实业、产业、软件服务、游戏.......)当然是最好的。但是我相信大部分像我一样,并没有一个特别明确的方向。我自己是不管什么领域的数据分析我都去海投,但这样很没有目标性,浪费时间。比如我之前投了好几个游戏公司的数据分析岗,一般而言游戏公司的数据分析岗都希望你爱玩游戏懂游戏,但我自己是从来不玩游戏也不喜欢玩游戏,笔试题中会有对于游戏的一些见解,我就随便写的。反正没有后续了。浪费自己做测评做笔试的时间。

所以我后来懂了一点,如果你没有明确想去的领域,那就想想自己不想去什么领域,这个领域的岗位就不要投。我现在就是不投游戏公司和证券公司了,其他领域我都可以接受。

5、群面技巧

对,你没看错,咱们数据分析岗也是有群面的。

如果你和我一样,不太爱说话,也不想当leader/reporter,可以听听我的看法。

目前我参加过四场群面,一场群面会淘汰一半的人,我都通过了。群面的步骤是一开始五分钟自己看题目思考,二十分钟大家讨论,五分钟报告。我从来不会第一个发言,一般是leader第一个发言,我会选第三/四个发言,说出的方案想法和别人要有不一样的独特地方,也不用说很多,能体现自己思考就可以。然后到了中途讨论的时候我只会发一两次言,不说废话,只说他们没有提到过的点。然后结束了。。。。反正reporter又不用我来做[捂脸]。

如果你的逻辑思维和总结能力很强,那就去做leader/reporter。总的来说,就是根据自己的特点去担任什么样的角色。

无领导小组讨论考核的四个重点

● 逻辑思维能力

能否迅速在杂乱的信息中保持冷静。分析问题,看到本质

● 沟通协调能力

清晰的表达,良好的倾听,解决内部冲突观点

● 创新思维能力

较好地运用专业知识去贡献新的观点;逆向思维

● 团队协作能力

目标导向,以团队利益为重。共同达成目标

6、秋招注定是一场漫长且累的战役,切忌懒惰和自我放弃。

我身边有些很优秀的朋友投一家,面一家,过一家。可能他们投的简历不超过20个就已经拿到几个offer了。但咱大多数的人做不到这样,所以就会面临我明明投了这么多简历,为什么还是0 offer呢?我只能说这是秋招大多数人的常态,也是必经之路。

不要说遇到一点挫折,公司挂我了,我就一蹶不振。多投简历啊,抓住每一次面试机会,我就不信投100份简历,得不到一次面试机会。能进面,就有希望,有希望,就能够朝前看。

还有就是要放平心态。我被挂了这么多次,我肯定会难过伤心,毕竟付出了这么多时间和经历,但我不会去过度影响自己的心情,我们要做的是复盘总结,迎接其他的面试。有了前面这么多次的失败,才能有后续的成功。

7、数据分析没大家想的那么好,也没有那么不好

门槛比较低,只要会SQL,都来卷数据分析了。但sql谁不会啊,学个一星期就可以上手了。你的数据分析业务sense更重要,你的从数据中探索本质的能力更重要。

我是建议大家把Python、机器学习、数据仓库精通下,秋招可以投投数据开发、数据库工程师、数据挖掘、算法工程师的岗位,机会更大,薪资也更高。数据分析的校招薪资是远远赶不上开发和算法的,可能你工作了三五年后,业务能力提高了,到时候薪资会高一些。

8、逼签的公司要好好权衡,多问问身边的朋友

遇到过一个公司,当天现场面试完,第二天就要求现场签三方,不签就视为放弃offer。重点是你这工资开得又低,公积金还只有5%。我直接跑了,怕了怕了。

PS:大家投数据分析不要只看互联网公司和银行,可以多关注下实业/新能源/产业/建筑平台公司,像这类公司的数据分析竞争没那么大,其次这些公司都在往数字化转型的方向发展,未来几年他们对数据部门的投入会越来越大,咱们在数分岗位上可以创造的价值也会很大。


说下数据分析面试过程中常问的一些问题哈:

1、sql:

(1) 除了熟练掌握基本的select from where group by having,左右外内连接,union和union all,去重,if then else,case when end 还要熟练掌握各种聚合函数,如sum,max,count

(2)开窗函数

(3)字符串处理函数

(4)索引

2、业务知识

(1) A/B测试+辛普森悖论

对照组实验组的选取;埋点的设置,尤其注意页面访问统计和用户浏览行为的相关指标;留存率的不同时段的分析;分流

(2) 指标异动分析

没有固定的答案,但要有一套自己的分析体系,重点是要划分好维度和内外部综合分析。

1.1 数据的周期性波动

数据的周期性波动是一种自然形态的波动,例如,公众号文章的阅读量周内普遍高于周末阅读量。

1.2 业务内部因素影响

通常情况下内部影响都是来源于业务的活动,例如,运营经常组织的拉新、促活、促销等活动通常会造成某一段时间内的活跃用户数、销售额等指标高于平时。

1.3 外部因素影响

除了业务内部行为造成的数据波动,当然还会有一些外部因素造成的数据波动,例如,天气、政策、竞对等各种因素。

1.4 数据传输问题

数据波动还可能受到数据传输的影响,可能某天某个调度脚本挂了而造成数据缺失,因而造成了数据异动。

(3) 指标体系搭建

一般会给一个场景,让你搭建指标体系去衡量最终的业务情况

(4)数据分析报告怎么写

(5)用户画像(属性,行为,需求偏好)

3、数据预处理&机器学习常用算法

(1) k-means、决策树、随机森林、逻辑回归、朴素贝叶斯、SVM、KNN、boosting、Bagging

原理、应用场景、优缺点

(2) 对异常值和缺失值的处理

(3) 数据倾斜和数据归一化的处理方法

(4) 评估模型的指标,

查准率,查全率,f-score,ROC曲线、AUC

4、统计学原理

(1)p值、显著性水平

(2)一类错误和二类错误

(3)大数定律、中心极限定理

(4)假设检验、方差分析

(5)概率场景题

5、python

(1)数据结构:列表,元组,字典,集合

(2) pandas、numpy、matplotlib、xlwtopenpyxl


写到最后:
感谢秋招,让我更加意识到人只有不断学习才会有竞争力。
谢谢牛客,真的帮了我很多,也结识了优秀的牛友们。
谢谢我的朋友们,是你们一直在鼓舞我不断前进。

加油啊数分人!!!!!

没有什么可以阻挡我们



附一些自己的面经:

09.12茄子数据分析师一面

  1. 自我介绍

  2. 实习项目

  3. ABtest的场景问题 假设检验

  4. 中心极限定理与大数定律

  5. 一个简单的SQL题

  6. inner join 和left join 的区别

20分钟结束。。。。。。不知道为什么被挂,所有问题都回答得挺好得。


09.01同程数据分析师一面

  1. 自我介绍

  2. 你在最近一份数据分析实习中主要做什么

  3. 实习中运用过特征分析吗

  4. 比赛项目中算法的框架是什么

  5. 你的python使用程度怎么样

  6. 问了几个python题 (读取excel,打印前5行等等)

  7. 反问

一共就20分钟  ,感觉面试官不太愿意听我说话。面试体验不佳

途虎养车数据分析工程师

9.7一站式面试

一面
  1. 自我介绍

  2. 在实习公司主要做什么

  3. 去了不同的城市实习,有遇到崩溃的时候吗

  4. 逻辑回归

  5. 反问

全程20分钟不到

20分钟后二面

  1. 自我介绍

  2. 介绍实习的主要项目

  3. 实习过程中遇到的困难

  4. 实习过程学到的tips

  5. 两道逻辑题


一个小时后三面

  1. 你的优势与缺点

  2. 你最有成就感的一件事

  3. 你最有压力的一段时间 怎么度过的

  4. 你选择一个公司 考虑的方面有哪些

  5. 你近一年给自己定过什么目标吗 怎么实现的

  6. 你期望薪资

  7. 你身边朋友对你的评价


十天后收到了感谢信。。。。。。。。。。。。


8.28京东数据分析工程师一面

  1. 自我介绍

  2. 第一份实习和第二份实习的内容

  3. 你对数据分析的理解?有价值的点在哪里

  4. K-means聚类的原理、应用场景、缺点

  5. AB实验原理、难点;怎么流量分层

  6. 技术型数据分析与业务型数据分析的区别。你想做哪种

  7. 你未来三年的职业规划

  8. 怎么衡量一个指标是不是好指标

面试官是京喜事业部的,偏业务的数据分析


猿辅导数据分析一面(8月中旬面的)

1、自我介绍

2、均匀分布是什么?两个均匀分布相加服从什么分布?为什么不服从均匀分布?举个反例(比如掷筛子)

3、两道SQL题(估算明日DAU,查询各科成绩大于平均成绩的学生名单)

4、实习的项目

5、指标怎么搭建

6、辛普森悖论

还有的记不起来了。。。。


8.13美团HR数据分析一面

5-10分钟自我介绍(学习、实习、生活等方面)

你是哪里人?为什么想来北京

问简历上的实习经历,数据分析人力资源

满编率不足,你会怎么分析

(整整面了一个小时.....)


8.17美团HR数据分析二面

  1. 自我介绍

  2. 介绍一下实习过程中的数据分析项目,你是怎么做的

  3. 现在让你看,你在这个项目中哪里做得不好?如果再次迭代,你会怎么改进

  4. 未来三年的职业规划

  5. 你对美团的期待

  6. 介绍一下比赛,有什么样的成果?没有获奖的原因主要有哪些?会如何改进?

  7. 部门的入职率降低,你会从哪些方面分析

  8. 作为数据分析师,最重要的能力是什么

反问:

  1. HR数据分析与我实习的数据分析最主要的区别是什么

  2. 作为应届生,最重要的能力是什么



09.17蓝月亮数据分析初试(群面)

无领导小组讨论

09.18蓝月亮数据分析复试

两个面试官,一个部门的专业面,一个HR
  1. 自我介绍

  2. 实习内容主要做什么

  3. 数据分析最大的需要能力是什么 你的优劣势是什么

  4. 指标体系的搭建
  5. 记不清了。。。。。。。。。

然乎接下来是HR面

  1. 你的第二志愿为什么是数据策划

  2. 独生子女吗

  3. 你现在找工作的进度

09.22蓝月亮数据分析终试

  1. 自我介绍

  2. 最有成就感的事

  3. 在实习的 时候怎么进行调研

还有很多问题记不清了

四天后在官网查流程发现被刷了。。。。终试被刷,难受。是否被横向比较了?

09.25 美的数据分析一面(群面)

无领导小组讨论

5min看题+1min每个人介绍方案+20min小组讨论+5分钟汇报+面试官提问


09.27 美的数据分析二面

  1. 自我介绍

  2. 实习内容 介绍一下

  3. 监督学习和无监督学习的区别(乱回答的哈哈哈哈)

  4. 问比赛的细节 准确率怎么样 得出了什么结论

  5. 数据分析对业务的理解

  6. 记不清了

第二天收到感谢信了。美的这线下面的人也太多了。。。


三一重工 BA工程师一面

就面了15分钟,有10分钟都是面试官在讲。

就问了我两个问题:自我介绍+对未来的职业规划


三一重工 BA工程师二面

自我介绍

对BA工程师的理解

介绍你自己的课题

你是哪里人

10分钟完事儿.......

一个月后收到offer,拒了。听说加班严重

斗鱼数据挖掘工程师一面

  1. 自我介绍

  2. 两道sql题,比较简单(有一个我写的join,a表是select,b表是表名,面试官问把这两个表交换位置,查询效率还是一样的吗?)

  3. rank() 排名是怎么排的

  4. 决策树原理

  5. 分类算法的评估指标中查全率和F1值怎么算

  6. 实习内容

  7. 为什么跑那么远去实习?你是哪儿的人?

  8. 概率题


斗鱼数据挖掘工程师二面

  1. 自我介绍

  2. 随机森林原理、有哪些算法

  3. k-means聚类原理、缺点;聚类有哪几种算法?

  4. F检验

  5. 业务问题:现在平台要求所有人实名制,如何弹窗才能使用户流失最小

  6. 平台可能有的风险问题(用户、主播、广告商)

  7. 广告投放,某一天转化率过高,为什么?怎么识别哪些恶意刷单的用户?会不会误伤?

  8. 手头有offer吗?哪里人

  9. 实习内容

  10. mysql索引是什么

  11. 数据倾斜怎么处理

  12. distinct和group by哪个效率更高


10天后斗鱼数据挖掘工程师HR面

  1. 自我介绍

  2. 选择一份工作考虑的因素

  3. 你现在找工作的进度



09.22碧桂园数据类一面

  1. 自我介绍

  2. 实习内容 难点 收获

  3. 数据在公司的作用

  4. 你对碧桂园的看法 有几个词来形容

  5. 你对碧桂园的了解


09.30碧桂园数据类二面

  1. 三分钟自我介绍(过往经历+优劣势并举例说明)

  2. 你说你的求知欲望强,举具体的例子说明

  3. 需求是什么?你没有弄清本质

  4. 出了三个统计学的场景题

怎么看全运会两个队的射击选手射击成绩好不好 稳定性怎么评估

怎么看两个班级的成绩好不好 (要对标)

怎么查不同国家射击环数为9或10的选手数量

面试官很专业,问的题目很发散,很考验灵活思维



09.24中邮消费金融数据分析线下面

一面:

  1. 自我介绍

  2. 实习内容 具体点

  3. 对于城市的选择 对公司了解吗

  4. 给了一个场景题:对存量用户进行召回,怎么分析?

5、面试官觉得我是做产品经理的活,我说不是

本来以为凉了,结果十分钟后通知二面


二面:

  1. 自我介绍

  2. 实习内容

  3. 为什么去了不同城市的实习

  4. 未来想去什么行业

  5. 决策树与逻辑回归的优缺点
晚上通知第二天参加offerday,反正现在大家还没发offer,进池子了


0926上海大众数字化储备生一面

  1. 自我介绍

  2. 介绍实习项目 难点

  3. 和部门有没有冲突的时候

  4. 想从事IT类吗

09.26 转转数据分析一面

  1. 自我介绍

  2. 辛普森悖论

  3. 介绍实习内容和项目

  4. 和部门沟通之间有没有遇到什么问题

  5. 指标异动 怎么分析

  6. 过拟合和欠拟合为什么会发生?处理方式

  7. distinct和group by 的区别

  8. 指标体系怎么搭建

09.28 转转数据分析二面

  1. 自我介绍

  2. 介绍项目 指标

  3. 用户价值怎么衡量

  4. 你常用app 说一下top层指标

全是活跃性思维问题。。。。这面试官太专业了(也很帅),一个问题引出下一个问题,

回答不上来 哎  面得我满头大汗

10.13 转转数据分析三面

  1. 自我介绍

  2. 爱好

  3. 有其他offer吗 给offer公司打分

  4. 你对转转的了解

  5. 优劣势


09.27 中南置地信息管理南阳生一面

  1. 自我介绍

  2. 问我实习,薪酬表制作 怎么和IT解决这个问题。。。

  3. 数据库有哪几种

  4. 关系型数据库有哪几种

15分钟结束。。。


09.28 杭州银行数据分析一面

  1. 自我介绍

  2. 实习的项目 内容

  3. sql的增删改会不会

  4. 在实习过程有遇到sql查询要很久的情况吗 怎么解决的

  5. 有哪些方式可以代替子查询

  6. 手头有offer吗

感觉面试官很看重 sql

反问:偏业务 不轮岗 不坐柜台

10.29 杭州银行数据分析终面

  1. 自我介绍

  2. 实习的项目

  3. 几个sql题


10.11 达达集团数据产品经理一面

  1. 自我介绍

  2. 实习项目

  3. 怎么看待微博热搜 从哪些方面看有没有压热搜

  4. 用小红书或者抖音吗(不用)

  5. 数据分析师与数据产品经理的区别


10.11 达达集团数据产品经理二面

  1. 怎么和业务更好地沟通

  2. 交付任务的结果和部门一开始交代的不一样是为什么?怎么改进

  3. 数据产品的价值点在哪里 和数据分析的区别

  4. 未来3年的职业规划

  5. 是主导型还是执行型

  6. 对达达的看法

  7. 如何快速地融入团队、上手业务

  8. 你觉得自己的沟通能力怎么样


10.13 达达集团数据产品经理三面

总监面(居然不是hr面)

  1. 对于这个岗位的理解

  2. 你实习的成长

  3. 一个场景题:估算京东到家APP每天的销售额 从外部数据出发


10.12 华为财经-数字化工程师一二三面

一面和二面问的问题都差不多,问实习,问比赛的经历。没有涉及到很难的专业问题

三面是业务主管面,主要问你同学怎么评价你的,你最失败的一件事情,除了学习外有什么可以证明你的学习能力强;如果互联网和华为都给offer你,你怎么选?

查询状态是三面都通过了,泡池子了,等callback。
第二天收到交流会的短信


10.13 东风汽车数据科学与大数据技术-商用车技术中心一面

  1. 自我介绍

  2. 能接受的最大工作强度

  3. 会哪些开发语言

  4. 可以接受开始的半年或一年内自学开发语言吗   会很累
15分钟结束

09.11恒生数据工程师一面

  1. 自我介绍

  2. 实习主要做的业务数据分析是什么

  3. 笔试有些题写得不对,什么原因

  4. 未来的职业规划

  5. 对工作城市的看法

全程20min.


09.13恒生数据工程师二面

  1. 实习中的项目 成长了什么

  2. 实习和在学校最大的不同是什么

  3. 读本科和读研有什么不同的收获

  4. 为什么实习经历都是两个月的 说我读研实习时间太少了

  5. 为什么不继续留在实习的公司,你这个公司很好啊,龙头啊,为什么现在还来找其他公司面试
面试体验不好。


09.14宁德时代数据分析师一面

  1. 自我介绍

  2. 实习项目 印象最深刻的一点 最大的收获

  3. 城市

面试通过发了测评,然后发offer,拒了,工资太低


09.09联想数据分析管培生群面

一共四个候选人,有一个hr,一个面试官

  1. 每人一分钟自我介绍

  2. 无领导小组:两个题


09.29联想数据分析管培生二面

  1. 两道sql题   现场写  十分钟

  2. 对数据分析师岗位的理解 能够创造什么价值

  3. 什么是业务赋能

  4. 实习主要做什么

  5. 什么时候能过去实习 毕业时间 是在国内吗

8.11兴业数金数据分析师一面

自我介绍

实习项目的介绍 为什么要选用这些指标 有什么用

对算法了解吗 介绍一下原理

你在笔试的时候有个编程题没做出来,为什么没做出来

实习过程中遇到的困难 怎么解决的


10.22中移在线数据分析一面

  1. 自我介绍

  2. 实习自动化怎么做的

  3. 为什么实习期都比较短

  4. 我们公司没人带 也没有人给你正向反馈 刚开始往数字化转型 你可以接受吗

  5. 两个公司让你选:薪资高,独立做事情;薪资不高,团队友爱。

  6. 为什么选择深圳










#数据分析##数据分析师#
全部评论
感谢分享,加油💪
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发布于 2021-09-24 12:04
感谢!
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发布于 2021-10-19 15:49
感恩感恩 我的数分刚刚开始
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发布于 2021-10-21 00:19
😁😁😁
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发布于 2021-10-21 00:34
感谢lz分享,同数分人感觉非常有帮助
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发布于 2021-11-04 16:09
我也是,投的数据分析岗基本全凉,好多笔试后没消息,面试也过不了,目前0  offer,不知道要转什么岗了。
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发布于 2021-09-26 15:36
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发布于 2021-10-21 00:11
可以问下联想最后拿到offer了嘛?
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发布于 2021-11-05 00:12
真的数据分析太卷了,我也投的基本凉凉
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发布于 2021-09-30 17:30
感谢分享!!好详细啊啊啊可以拿来作为复习指南了😂
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发布于 2021-10-01 16:28
妈呀,我美的二面的时候只问了我SQL优化的问题😰然后就过了。现在考虑要不要去
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发布于 2021-10-03 23:54
请问楼主 美的数分岗专业问题多吗
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发布于 2021-10-10 20:14
你好请问美的一面的题目大概是什么呀,面试官提问是针对每个人的简历问嘛,还是说是针对方案的提问,感谢感谢
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发布于 2021-10-11 10:28
楼主兴业数金和恒生有收到offer吗?
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发布于 2021-10-19 15:16
我面了联想,问题大致一样,请问你收到offer了嘛
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发布于 2021-10-20 21:10
我感觉宁德的工资蛮高啊,就是听说加班很严重,所以很犹豫
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发布于 2021-10-24 01:08
请问下手头有没有offer这个问题怎么回答比较好呀
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发布于 2021-11-11 21:31
大有帮助,十分感谢。
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发布于 2023-04-20 21:05 江苏

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#简历被挂麻了,求建议# #第一份实习# #互联网# 大四已保研找实习,主要投的数分/商分/也有部分和数据关联性比较大的数据运营JD要求的技能基本都会,有项目经历、有算法竞赛(但确实和岗位不太垂直)投实习投了很多家,到现在就进面了一个中厂算法,两个大厂数据运营(一个数分岗位的简历都没进面,南京这边中厂数分还基本只要硕士)大厂那边数据运营要不是觉得我可以做数分问我为什么不投数分,然而我简历都过不去,这个岗位也根本不缺人,面试的时候就问我愿不愿意调剂,我说愿意调剂都没有下文了;要不面试官就问我前三年为什么不去实习,是没考虑过吗,但是小专业课多、人太少,前面也没办法逃课实习;中厂那边面的运筹优化算法,然后学校里做的那些东西和企业要的关联高,但不完全匹配(岗位perfer硕士)我也知道问题应该挺大的,但不知道从何改起,希望各位佬指导一下简历,帮忙看一下数分这边连面试都进不去是为什么非常感谢!!!(目前改了一版,删除了关联性很低的一个项目,然后具体化了技能,求修改指教,或者还有什么技能需要学习的)--------------------------------更个后续吧,在一共投了七八十份简历,面了六家公司之后拿到了得物有个差不多是数据运营岗位的offer了,感觉数分、业务、竞品分析什么的都能学到点,准备去刷经验学点东西虽然da这个以后确实大概率不会干,但是还是想多了解一下,因为以前面华子暑期实习的数开面试都过了,池子没泡出来…之前交流的时候感觉了解业务对走数开也有帮助吧,后面要是算法闯不出来的话,大概率就走数开了
迷深4:我实习的地方有一个你学姐 数分太卷了
投递华为等公司10个岗位 简历被挂麻了,求建议
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