2024-08-16 08:33 上海交通大学 C++ 发布于上海
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面经深度解析：字节跳动数据分析
👥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#
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？
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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。
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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。
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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。
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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。
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想去上海的小太阳在发呆
同济大学 产品经理
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牛客33637108...：重点是要事已密成，在没有进入这家公司之前，不要有任何的泄露信息，我之前跟你一样，面了一家光伏设备厂，底薪7500加上出差补贴大概有13,000左右，已经给了口头offer了，甚至要了我的在校成绩的所有信息，还向我要了三方的网签二维码，到后面还是毁约了，我干过最愚蠢的事情就是向同学透露要签三方的事，之后的失败只会让他们幸灾乐祸，这是即将结束的大学生活给我的最后一课，不要相信任何的口头三方，该面的就去面，甚至签了三方也有毁约的可能，就像我现在签了三方还在外面实习呢，春招还是要继续参加的，不能停止面试，不然到后面毁三方的时候，重新捡起的面试很麻烦的，这是我一点点小小的见解。 点赞 评论 收藏
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