--坑1：order总表 left join order 明细表，会出现total_amount翻倍的情况（出现笛卡尔积） --解法1：15行：min(total_amount)AS raw_price --坑2：逻辑是先找到首单，再找到是21年10月份的时间 --解法：先用row_number找到首单，再嵌套month(event_time)=10 SELECT ROUND(SUM(now_practice)/COUNT(DISTINCT uid),1) AS avg_amount ,ROUND(SUM(raw_practice-now_practice)/COUNT(disti...

0809拼多多提前批一面自我介绍问简历细节，主要问了偏用户的实习经历SQL题：是一个先where子查询，聚合函数，再窗口函数的题，题型不常见，容易读题理解错误。概率题:高考的抽取放回问题有什么要问的。

7.21百度1.5面技术岗转产品岗，这次主要是补充了一些产品的问题1.几月份能来提前工作：提前批会在10月份发offer2.毕业设计做的什么项目3.百度自身的业务:百度要进行直播领域进军，如何提高用户的增长4.本身用户增长的痛点在于：相对于抖音，快手，获客成本高，那我们怎么解决用户增长的问题问到的答案：抖音快手做的是内容是娱乐化，但是百度短视频做的是知识直播；同时百度直播可以从百度引流，dau1-2亿，慢慢培养用户习惯；【我回答的点--也是其中一部分】感觉这种问题，面试官会把自己想回答的答案的方向说到题目的叙述上，比如叙述抖音快手，那你就要想抖音快手的目标用户，形式，内容是什么。百度的增长痛点是什么，然后说方案。但我觉得方案没有对错，只有合不合理，全部全面；

7.19百度提前批--评估中心-投递岗位产品-数据分析PS：百度的数据分析是在一个大组，偏技术的应该算是别人的算法团队，主要做优化，以及各种测试ab-test 等；偏业务的同学主要做的业务的数分面试我的是偏技术的数分1.主要问统计学的：假设检验，流程，以及小样本假设检验，为什么用T分布，T分布与正态分布之间的关系是什么样子的。2.逻辑回归的原理是什么：注意这是逻辑回归不是线性回归（面试官没有问lasso什么的）3.写代码，--写python的数据结果PS：面试官说不知道为什么产品数分会流到他那里去，会把简历推到产品数那里。秋招提前批第一个面试竟然还来了一个乌龙事件。

5.25哔哩哔哩一面1.深挖简历，非常神奇的是，这次是我人生第一次面一个部分都被问到了。2.问到了简历中ab-test 的反向指标的定义，问到了业务中的不显著（面试官总结的好，业务不显著也就是他在实际中是没有价值的。）3.问到了禀赋效应实习的落地（贝壳也问到了，说明这块简历需要明确）4.问到了lasso回归和岭回归的区别，什么时候用lasso什么时候用岭回归5.没问概率论，没问业务，但是问了sql(看来是取数达人的实习啊)6.sql:问了两道题，一个是窗口函数rank(),一个是先连接，在分组求和7.有什么要问的:主要是项目的背景和落地，写的再清楚一点。整体项目的选择还是很全的。8.主要做的实习部分是：B站的直播

我现在信奉一句话：任何一个坑，你都不会少走，因此不要怨天尤人。比如我学习产品经理，果断买了网课，做了笔记。因为吃了托福的亏。比如我之前比赛，觉得自己是个垃圾，焦虑，急躁。因此发现自己写代码不行，马上学了datacamp比如当别人还在焦虑哪个公司好不好的时候，我马上投入到准备中，先拿到offer再考虑好不好也不迟。 我以为我学产品经理是个坑，浪费了时间。其实并不是。画像，痛点，都是从那里学来的。我以为研一上学期投递日常实习是浪费时间，其实并不是。美团优选的二面面试官，问了我概率，问了我业务，问了我辛普森。 如果没有前期的坑，看似是浪费时间的东西。我可能也拿不到实习。

5.14号华润暑期实习生笔试题库是智鼎，比互联网的北森难。

写自己找实习的几个坑 1.心态：鸡蛋不要放在一个篮子里。不要只看互联网公司！不要只投递大厂！看看银行，看看房地产，看看教育机构，看看老师。面试不要跪舔，但也不能骄傲，面试不要说自己水或者菜，一定自信，但也不要装逼说自己过了某家公司！ 2.交流，最好找不是自己学校，不是自己岗位的交流。为啥呢，因为可以心态上互相帮助，其实技术岗还是非技术岗，到最后找工作冲刺阶段，心态最重要，所以要找个没竞争的小伙伴多多鼓励，互相交流面试心得。 3.硬性的复盘：比如面试发现自己sql写的不好，一定要狂刷；发现自己机器学习垃圾，那一定要复习； 4.简历好好写，因为简历不过的话，会锁简历半个月！ 5.内推，一定不要随便...

4.30号阿里数分base 杭州商业智能部0.介绍自己部门1.简历介绍，深挖，自己负责的部分2.数据的选取原因3。minicase指标异动，淘宝的GMV环比上周下降20%，同比一年前下降20%，找出原因。有什么想问的。问自己回答的如何，说回答的点都答出来了。但是建议把笔试做了，这样流程推进的更快。刷笔试题了。

4.18贝壳找房三面，许愿oc1.一面（40min）深挖简历，简历的每一个细节，每一个模型但是令人震惊的是，没有写代码，也没有问机器学习，概率，sql,啥也没有问问获奖经历的每一个角色等等；2.二面(15min)深挖简历，主要还是给面试官讲清楚每个它不理解的细节3.三面（20min）hr面试，比较可爱的小姐姐，也是最年轻的一个，介绍啊了贝壳数据分析的主要业务线，分配到的导师都是未知的。没有问什么时候到岗，但是问毕业论文写的怎么样。主动介绍了贝壳的福利和转正机会等等。介绍了贝壳的数据分析与其他互联网不一样的地方在于，先线下后线上，从18年开始从链家成立等等。为什么投递贝壳，你对贝壳公司的理解等等。常规HR问题许愿oc,希望能落地实习。

美团商业分析暑期一面1.自我介绍2.项目流程，哪些是你自己做的，哪些是老师要求你做的，你们团队的组成是什么样子的。3.从项目中学习到了什么。4.你怎么理解美团公司的。从美团外卖，单车，充电宝，团购来看，美团公司是从用户出发，满足用户需求的公司。5.你的优点是什么，举例子说明。6.你的缺点是什么，请举例说明。说到了复盘，所以也问了复盘是从哪里学习到的。7.反问：有什么想问我的么？介绍业务，实习生的工作，如何配合等等。美团注重商业分析，注重精细化运营，主要的工作职责是：商家的供给驱动和用户的需求驱动，上午服务有线下线上一体式的；看市场的增速，业务的发展空间；薪酬组城部分的计算，签约和收益的模型估计。经营分析。最后一句感谢你的时间，感觉是不招人了；周四面试，现在没有感谢信，没有流程中止，估计是重新放回池子里了，加油吧，总会有结果的不是么。

新鲜出炉的字节跳动商业变现数据分析暑期实习生一面：1.自我介绍，问了托福成绩，以及美国比赛的项目经历（面试官建议把两个亮眼比赛的内容扩充）2.概率论知识：1/抛一百次硬币，服从什么分布。2/二项分布，他的方差期望都是什么。3/其中550次是正面，问硬币是否均匀：考察假设性检验，同时看一下统计量的选择是Z分布，把假设性检验的流程写一下。3.机器学习知识线性回归，如果两个变量共线性了，怎么解决，为什么不能两个变量共线性。线性回归的思想，最想二乘法怎么做的。逻辑回归的不满秩的问题。逻辑回归引入的分类器：决策树，随机森林，LASSO。4.业务问题;1/DAU 和使用时长之间的关系：使用时长变多了，一定能验证DAU变多么。只是判断：不会的，因为使用时长变多了，可能是因为用户决策的算法不够好，导致用户搜索时间长，用户体验不好，并不会说DAU的上升。（面试官的回答）2/指标异动：DAU下降，你怎么分析。3/辛普森悖论：男生女生成绩A班都比B班好，但总体谁的好。为什么。你能举一例子验证么。

网易的数据分析岗面试1.自我介绍2.没有问数据分析的工具3.问了考生的画像的内容（因为面试岗位需要做竞品分析）--腾讯也问了考生画像和数据标签4.问了在省政府工作获得了什么（1.硬性的数据软件熟练程度 2.软性跨部门的沟通能力）--因为这个岗位也需要跨部门运营的沟通到岗时间，和HR发offer时间,工作职责（画海报是什么贵）ebay数据分析base上海1.sql:所有的联结说一下2.交叉连接导致表格膨胀你怎么看3.order by和row_number()的区别：这个说的有点混乱4.笔试：一个vlookup(_),一个内连接，分组，一个case when 的条件进行分组

元保数科手撕代码insert into avalues(1,'2020-09-01',1,0),(1,'2020-09-02',1,10),(2,'2020-09-01',2,0),(2,'2020-09-01',2,0),(2,'2020-09-01',3,0),(2,'2020-09-01',3,10);select sum(case when a2.cons>0 then 1 else 0 end)/count(distinct a1.user_id)from (select *,row_number()over(partition by user_id order by call_time)as rankingfrom a)as a1inner join (select *,row_number()over(partition by user_id order by call_time)as rankingfrom a)as a2on a1.ranking+1=a2.ranking and a1.user_id=a2.user_idwhere a1.ranking=1 and a1.cons=0