【字节】数据分析日常实习二面凉经

我承认之前说话大声了点，没开摄像头也不算KPI，虽然二面还是没开摄像头，但至少约面了嘛开始就简单自我介绍，针对项目进行阐述，对答还算流畅，但是有的实际高并发场景细节并没有答上。八股部分就问了常见的redis八股，比如击穿、穿透、雪崩以及应对策略，最后雪崩的应对策略没答全，但也差不多了。算法题有点难第一个是，循环输出启动3个线程，分别循环打印1、2、3，并且要求输出顺序严格为"12312312.3."。让三个线程交替输出自己的内容，我准备的不大充分，之前遇到过，但看答案有接近一百行，写不出来。第二个是，对于一个含有n个元素的数组，可以划分为m个小数组使他们和相同，比如数组为{1,3,4,2,2}时，n=5，可以划分为m=1,{1,2,3,4,2}； 当m=2时 {1,2,3}和{2,4}各自和为6；当 m=3时{1,3}、{2,2}、{4}各自和为4；当m=4时不可划分，所以m最大为3。请你设计一个算法，对于任意输入的数组，求m最大值。类似leetcode40题组合2，但比那个复杂的多，因为target要自己一个个去尝试，并且元素不能重复使用，我事后花了一个晚上才写出来，幸好面试时没有死磕。第三题是，统计一个字符串中出现最多的字符，我直接用128位的int数组计数，面试官问我冗余空间，我说使用map会引入更多内存，且效率没数组高。最后还有一个开放性智力题，问我如何估算一个地区的奶茶店总数目。我本来想着直接美团上看附近的店家数据，但是这只能限定距离范围，无法覆盖全市。所以想着通过各个商家自己的微信小程序，计算前10个品牌（比如蜜雪、霸王、茶百道、瑞幸……）在该地区的总数目n，再在某个商圈进行抽样，找到这10家品牌占总共奶茶店的数目（比如占比70%），那么全地区的数目可以用n/70%来粗略估算。

之前在一家中厂实习过，来节子上班也算是见世面来，入职的地方是大钟寺这边。第一天上午是新人培训、办手续，下午mt带逛带吃和介绍同事，以及经典看文档，感觉氛围还是很不错的，很亲和。福利的话，然后字节是包三餐，算相当大方了，难怪健身房那么多人做有氧。🤔️我现在作息十点上班，九点半下班（报销打车）。观察周围工位也大多数都是九点半之后走的，强度还是高一些的。而且给新人的适应时间很短，来了没多久就是猛猛干如果你想快速提高自己，还是很适合来这里的

📌 公司：OPPO📌 岗位：数据分析实习生📅 面试轮次：一面🧠 面试内容：SQL 手写题：窗口函数+嵌套查询+多表 join数据可视化：你用过哪些 BI 工具？为什么选它？分析题：用户活跃度下滑，你怎么找原因？从哪些数据入手？项目回顾：有没有做过 A/B 测试？显著性怎么判断？Python中pandas的常用操作？💬 小结：SQL 和分析思维是硬通货，建议准备 2 个完整分析项目。

1. 假设你在大学负责“校园公众号运营”的数据优化，需要分析文章的阅读数据（如标题点击率、在看数、转发渠道等）。如果发现“干货类文章”的转发率是“娱乐类”的3倍，但阅读量却低50%，你会如何通过数据分析调整内容策略？追问1：如果调整后两类文章的综合效果仍不理想，你会考虑收集哪些新数据（如用户画像、阅读时段等）辅助分析？追问2：你会用什么可视化方式向公众号团队呈现分析结果？2. 你在小组课程作业中分析“校园视频号的用户停留时长”数据，团队成员对“是否应剔除‘停留10秒以内’的样本”有分歧：有人认为是无效数据，有人觉得可能包含“误点击”用户的真实行为。作为数据负责人，你会如何决策？追问1：如果最终...