有段时间没上线了，校招季回来佛系发个内推码！ 字节跳动校招内推码: RU5J6RM 投递链接: https://job.toutiao.com/s/JML7RUV 校招内推投递链接 投递之后烦请在下方回复：投递日期 + 岗位 + 姓氏加星号代表的姓名 https://job.toutiao.com/s/JMLptLk 社招内推投递链接

今天问到了字节面试通过的结果，所以互联网秋招算是圆满结束，秋招以来一直住在牛客，从这里收获了很多，所以写下这个帖子，希望能帮到有缘人。 秋招进程如下： 互联网投了30家左右，简历跟笔试挂了很多，面试不多，总共面了9家，凉凉4家，5家offer或offer流程中。 艺龙跟网易是视频面，一面直接凉，经历不符，答得不好，能明显感觉到视频面思维都不太流畅，个人觉得能现场面试还是要现场啊！ 下面总结分享，仅供参考。 基本情况： 学校：本硕都是统计学，渣211，统计学硕士点即将被取消的那种； 实习：有四份实习，简历上一般写三份数据分析相关实...

牛客许愿太神奇了！字节二面真的过了！进入备胎池，等待最终结果！ 再次许愿能被捞起来，能收到offer！ 感谢牛客！感谢雍和宫！

上周六面的，瑟瑟发抖地等了两天，还没有收到面试结果，二面是数据分析部门的老大，答得不太好，还是忍不住来牛客发了这个许愿贴。 希望能被幸运女神眷顾！求求了！！！

不写下来都快忘了，记录一下也分享一下 一面： 1. 实习经历，项目经历细节 2. 来写个SQL吧，取出连续消费大于3天的客户ID，消费起止时间，连续消费总金额。（我用了定义变量，要求用开窗函数） 3. 另一个SQL，表连接与开窗函数。 4. 了解时间序列吗，讲一讲时间序列分析怎么做 5. 你觉得分析时间序列应该考虑那些关键点（面试官说节假日与重大活动） 6. 如果要你预测某个重大活动的某个指标，你怎么做，数据怎么取（提到了双十一参考往年双十一的情况） 7. 如果是一个突然的活动呢，比如淘宝突然要做一个购物节，你怎么预测这个购物节的一些指标...

新的一周，许愿9月可以收到来自美团和京东的好消息！希望自己可以做好实习的交接工作，改好小论文，踏踏实实地过这半个月，不留遗憾，加油加油！

三面凉的很彻底，祝大家都能好运~ 以下是我跟同学两个人的面经合集。 一面：20min左右 简历面，主要问的是最近一次实习的占比较少的两个工作。 1. 从你对北京的了解，你预估一下滴滴快车在北京市一天的订单量。 2. 你觉得我为什么不问你实习的第一个工作。 （面试官说他知道我第一个工作内容肯定都有准备，所以主要问我另外两个） 3. GMV下降，如何分析 4. 分析一个订单的用户体验，会从哪些方面入手，考虑哪些指标。 5. ABtest 6. AAtest 7. 夏天呼单量增加，怎么分析 二面：40m...

过来报团取个暖吧，等了一天了，都下班了还没消息 -----更新： 刚刚在滴滴招聘的微信公众号里发现了【问题收集-预确认后无消息】的问卷，没有消息的大家可以去填一下~~

部门是***零售，希望有机会给东哥当兄弟呀！ 一面：40min 首先是30分钟的笔试，六道大题。 1. Linux基础 2-4， HiveSql 5. MapReduce的步骤和作用 6. 请从以下角度介绍一个你的项目，不用写，口述即可。 面试环节10分钟左右，主要是问简历细节，每一次实习的主要工作，Python和MySQL的使用占比。 最后介绍了一下他们的部门和业务，主要工作是大数据相关的BI。 二面：40min 总体来说就是：我玄学地通过了jd的玄学二面。 1. 自我介绍。 2. 最近的一次实习，你...

刚面完，新鲜出炉的面经，分享攒人品，求美团爱我一次！ 一面：电话面，13min 23号下午电话面，很快很效率。 问了实习经历，问了对美团的了解，然后介绍她们部门，然后就结束了。 二面：现场面，大概20min 周二收到的二面通知，二面是业务面，没有自我介绍，直接从实习经历开始问。 1，最近实习部门大小，主要工作，各个工作占的比重，工作内容介绍。 2，现在实习用到的模型，如果在美团的业务场景下，在新的数据形式下还能用吗？ 3，如果让你预测美团团购用户的流失，你怎么构造用户行为特征。 4，另一份实习的主要工作。 5，你认为美团的盈利模式是什么样子。 6，美团外卖和美团团购的盈利模式一样吗？ 7，...

形式：视频面，30min左右 时间：29号下午14:30 主要是统计学，机器学习，Python和项目四个板块，顺序不记得了，印象中的问题如下： 1. p值的含义 2. 怎么检验一个数据是否服从标准正态分布 3. 卡方检验和t检验 4. 讲一下有哪些分类算法 5. 用梯度下降求解逻辑回归会出现局部最优解吗？梯度下降求解凸函数会出现局部最优吗？ 6. 讲一下有哪几种梯度下降 7. SVM可以输出分类概率吗？ 8. GBDT的原理 9. GBDT和xgboost的区别 10. 讲一下有哪些聚类算法 11. K-means怎么确定K值，怎么确定初始中心点 12. 如果给你一堆...