科大讯飞数据分析岗一面凉经

科大讯飞是楼主第一次正经遇到技术面试，主要问题就是对于项目和实习经历的考察，问实施细节的时候顺便插一点点八股，整体大概在30min左右，面试体验很好，可惜还是挂了。不过这次面试收获也比较大，姑且发一篇文章分享一下吧，主要面向的还是大数据相关的岗位。

下面是详细，楼主实习是跟着做了一个数据中台的项目（使用了低代码平台），项目是淘宝一个外包的数据分析项目；

一、实习方面

1.对于大数据量的数据库中的数据是如何快速进行ETL过程的？楼主这里答的是分布式并行抽取（使用的低代码平台带有的并行功能），当时比较紧张，其实增量同步也是一个显然答案；

2.对于ETL后的数据如何存储和加快读取？这里楼主只回答了使用Redis加速，没答好，因为Redis确实能存的数据量也是受硬件等等条件限制的；而且分区分表管理数据、对数据建立索引等等对HDFS文件进行的直接操作，也是显然答案。

3.对于连续/分批的其他数据来源怎么处理？这个问题纯没接触过，就是对于除开数据库，你有什么数据来源和处理方式；感觉想问的是：①用SFTP/FTP推送的报表文件的处理（用GDE的文件同步功能或Shell脚本定时去抓取） ②对于连续少量的流数据怎么处理的（用Kafka消息队列进行暂存和消费，或是建立流处理流程）；实习没太接触这些，这个问题直接给我问傻了。

4.数据库类型？Oracle，顺便问了个相关八股和对于Oracle窗口函数的使用

5.你目前所做的工作？数仓建模你参与了哪部分？楼主目前的工作就是在数仓的DWD层和DWS层，根据相关的具体业务需求去映射数据，建立、测试新的业务表/宽表，为后面数据应用和功能开发做好准备；数仓建模则就是说了说ODS层、DWD层、DWM层、DWS层、ADS层之类的，答的比较笼统，这块可能会扣分。

二、项目方面：

这个淘宝项目是在校的时候线上跟的，跟的比较浅，对业务和写文档记忆多些，技术实现上有些忘了；

面试官主要根据简历来问的，大概就下面这些：

电商相关的评价指标，你当时做了什么工作、提出了什么建议，为什么用户群体划分出了高潜力用户和潜力用户？

当时使用的什么数据库？（他真的很爱这个问题，感觉想问的是HDFS相关的问题）数据怎么进行的处理？

你对于这个项目有什么未实现的改进或者有什么可以改进的地方？

（这个问题狠，我答的是RFM模型对用户群体进行分类的时候，分的有些粗糙了，对于一些中间用户不友好）

做的主要工作：①用RFM模型+k-means算法对用户群体进行分类

②漏斗模型的确立，和根据漏斗模型提出的相关建议

③A/B测试的实现细节和得到的结论

没答好的问题：你在数据库中用过json数据、处理过相关数据吗？楼主完全没给出回答，实际上json在电商中使用相当广泛，原始数据中会有很多这类的数据，这个问题拉了个大胯，因为这个项目完全没接触过相关的ETL过程，直接就着ADS层数据进行的分析。

后面就是反问环节了，问了后续答复、他们目前所做的工作、对我有什么建议 这三个问题。

顺便吐槽一下，之前面的浪潮和虾皮简直非人，这俩也是一面寄，就来走流程。

虾皮啥也不问，上来直接两道签到编程题，写完就结束；浪潮感觉像在聊天，10多分钟直接结束了。

这俩kpi面完全搞不懂，浪费双方心情和时间。