好久没更帖子了哈哈，这是我22年暑假期间找实习的经历，最终在快手实习了三个月的时间，其实找数分实习，我个人认为学历背景+sql+业务八股文（划重点）就够了，机器学习模型和python要了解一些基础知识。对于之前有过数分实习经历的小伙伴来说找下一段实习比较容易，但是对之前0实习经验的小伙伴就不太友好了，以下是我22年暑期面过的公司的一小部分（面了好多哈哈，完全0实习，一个月速成各种知识的那种），从小公司积累经验，一点点升级打怪，希望能给处于找实习中迷茫期或者焦虑期的小伙伴一点参考 * 快手数据分析* 一面：业务面试+技术面试 面试官是一位小姐姐（后来是我的leader），我的leader能力很强...

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SELECT uid, DATE_FORMAT(dt,'%Y%m') month, sum(day_coin) coin from (SELECT *, DATE_SUB(dt,INTERVAL rn day) dt_tmp, case DENSE_RANK() over(PARTITION BY DATE_SUB(dt,INTERVAL rn day),uid ORDER BY dt )%7 WHEN 3 THEN 3 WHEN 0 THEN 7 ELSE 1 END as day_coin from (SELECT DISTINCT uid, DATE(in_time) dt, DENSE...

select * from (select tag ,dt ,sum(like_d)over(partition by tag order by dt rows between 6 preceding and current row) as sum_like_cnt_7d ,max(retweet_d)over(partition by tag order by dt rows between 6 preceding and current row) as max_retweet_cnt_7d from (select tag, date(start_time) dt, sum(if_like...

select d.difficult_level, sum(if(q.result='right',1,0))/count(q.question_id) as correct_rate from question_practice_detail q inner join user_profile u on q.device_id=u.device_id join question_detail d on q.question_id=d.question_id where university='浙江大学' group by d.difficult_level order by correct...

select a.user_id, min(a.date) as first_buy_date, max(a.date) as second_buy_date, a.cntfrom (select user_id, date, rank() over(partition by user_id order by date) as rank_no, count(*) over(partition by user_id) as cnt from order_info where date>='2025-10-16' and statu...

select job,strftime('%Y-%m',date) as mon,sum(num) as cnt from resume_infowhere date >'2025-01-01' and date <'2025-12-31'group by job,monorder by mon desc, cnt desc ;

select t.user_idfrom(select user_idfrom order_infowhere date>'2025-10-15'and status='completed'and product_name in ('C++','Java','Python')) tgroup by user_idhaving count(*)>=2order by user_id;

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selecte.emp_no,e.first_name,e.last_name,b.btype,s.salary,s.salaryb.btype0.1 as bonusfromemployees e,emp_bonus b,salaries swheres.to_date='9999-01-01'and e.emp_no=b.emp_noand b.emp_no=s.emp_no;

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