腾讯三面

- 不问八股，不问项目，纯场景题考核，**以下问题均在电商下单的业务背景下**- 知道ER模型和维度模型吗  - 不要介绍概念，接下来以电商场景中的下单过程为背景，分别用两种模型诠释一下这个业务过程- ER模型中有这个下单过程有哪些实体哪些关系  - 商品和消费者的关系是多对多的吗- 维度模型中会有哪些维度表和哪些事实表- 线下的pos系统的数据和我们建表数据格式不一致，如何处理  - 数据清洗和数据格式转换- 业务场景：需要找到国庆期间的无效订单数量  - 无效订单：已下单未发货，已下单发货超过3天  - 订单表：订单id 时间  - 发货表：订单id 发货id 时间- 如果要连接这两个表，用什么join，为什么  - left，因为有订单信息不一定有发货信息，要保证订单信息的完整- 一个需求实现的全流程是什么样的  - 需求->分析其逻辑，划分出集合->对数据进行建模->清洗数据->写SQL->优化SQL- 这个全流程中，你认为ai可以协助数据开发工程师做哪一些工作  - 全部都可以协助，但是需要人工比对和把关- 那么如果AI可以做到整个全流程，数据开发工程师的价值又在哪里  - 目前已经有ai可以实现业务需求的全流程

饿了么 Java 面经（停更）流程已结束（8.28）一面（8.16）90 min = 40 min 实习 + 20 min 项目 + 20 min 算法 + 5 min 闲聊 + 5 min 反问实习 （40 min）架构描述项目遇到的最大困难产品最大的优势，市场如何看看 github项目（20 min）讲讲科学上网的原理Redis 集群本地缓存 Caffeine 的优点缺点通过项目问了问读写分离异步线程池参数消息队列延迟队列，模型等算法（20 min）最大岛屿面积（类似 lc 200 岛屿数量）闲聊（5 min）有什么爱好？身高多高？篮球打哪个位置，背打怎么样，中投呢？有打过校内比赛吗？（[...

Pandas 是一个强大的 Python 库，专门用于数据操作和分析。它提供了高效的数据结构（如 DataFrame 和 Series），使得处理结构化数据（如 CSV 文件、Excel 表格、SQL 数据库等）变得非常简单。Pandas 是数据科学、机器学习和数据分析领域的核心工具之一。以下是关于 Pandas 的详细介绍和使用指南：1. Pandas 的核心数据结构Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series：一维数组，类似于带标签的列表。DataFrame：二维表格，类似于 Excel 表格或 SQL 表。示例：创建 Series 和 DataFrame import panda...