自我介绍自己从简历上选一个与数据分析、建模有关的项目讲（第一个项目：）刚刚说到这是一个比赛，是kaggle的比赛吗为什么选用XGBoost（隐含考察点：模型的使用场景）提到样本倾斜的问题，应该怎么解决样本不均匀（第二个项目：）是直接用数据集里的特征进行建模（应该是想问有没有特征筛选）有哪些特征筛选的方法（实习）两份实习分别做什么（知识点）有没有学过因果推断的课程或做过相关项目除了XGB外，有没有建立过其他模型过拟合有哪些解决方法（算法题）给定一个数组和阈值s，求和小于s的连续数组的最小长度———————以下是我的碎碎念😯感受：之前面的岗大部分是数分，以为不会有算法题，所以用平板面的试。这道算法题很简单，但因为我算法题刷得很少，所以最开始是抱着放弃的心态做的。后来跟面试官说了后，面试官提醒我几个知识点，最后我竟然写出来了。面试官挺和蔼，没有因为我答不出来或写不出就不耐烦，还给了提示。（但我是真的菜）最后反问环节我问面试官对我有什么建议。面试官说我如果想走模型的路，还要多去了解模型的应用场景，过拟合、数据倾斜的解决方法，特征筛选等建模知识点。我感觉这个岗位偏数据挖掘，不仅做数据分析，对于一些比较复杂的场景还会通过建模实现，所以需要比较好的机器学习功底。（个人理解）我想走数据挖掘，但总是很没自信，会想着算法题我能解出来多少，我的项目经历能进数挖部门的眼吗，我应该要花更多时间去扩充我的建模知识库。 #面经#   #秋招#  #快手#  

周二下午京东数据挖掘一面，答得不好，感觉面试官也不是很满意。面试官说一周出结果。周三下午b站数分日常实习，吸取前几次面试教训，答得还可以的一次。忘记问什么时候出结果了。这周面了两个，今天周五，祈祷下周能收到后续流程吧

这道题卡了我很久，因为我对窗口函数和日期转换不熟，加上读题不清楚，所以一直排查，一直尝试，最终才做对。现在记录一下做题的过程。一、题目要求题目要求最后输出的字段除了device_id和练习年月两个好理解的外，还有个人练题总数、个人平均练题数和所有人总练题数。具体可以写为以下几点：截至当月的个人练题总数当月和最近三个月的个人月平均练题数截至当月所有人练题总数可以看出，这里有些字段要求统计个人，有些要求统计所有人。有些要求统计最近四个月（这个月加上前三个月），有些要求统计截至目前（这个月以前的所有数据），这一点很容易绕晕人。二、解题步骤首先因为我们是按月和练习年月来统计数据，所以不妨建立一个临时表...