1. 请做一个简短的自我介绍。2. 你为什么选择投递快手的数据分析师岗位？对“数据分析师”在快手短视频、直播业务中的工作内容有什么初步认知？3. 你了解快手的核心业务（如短视频推荐、直播电商）吗？选择快手数据分析师岗而非其他互联网公司同类岗位的原因是什么？4. 你认为自己身上最符合数据分析师需求的特质是什么？（可结合逻辑思维、数据敏感度、耐心细致等角度）5. 你觉得自己在“商业洞察转化”或“分析结论呈现”能力上还有哪些需要提升的地方？计划如何提升？6. 过往学习或实践中，你有没有做过需要处理数据、分析问题的工作（如整理调研数据、用Excel做数据可视化、协助完成分析报告）？请简单描述。7. 如果你入职后需要快速熟悉快手某业务线（如直播增长）的核心数据指标，你会用什么方法高效学习？8. 当你同时面对“紧急业务数据支持”和“自主发掘分析课题”两项任务时，会怎么划分优先级？请说明判断依据。9. 你平时会通过哪些渠道关注“数据分析”“短视频/直播行业”或“数据挖掘”领域的动态？10. 你如何理解数据分析师在快手驱动产品迭代、解决商业问题中的核心价值？

场景：天猫“美妆护肤品类”618大促期间，新用户注册量同比增长30%，但大促后首月复购率从28%降至21%，低于去年同期26%；同期京东美妆新用户复购率稳定在25%，且“产品性价比”用户提及率更高。问题：1. 从“用户分层（首单价格敏感型/品牌忠诚型）、商品结构（爆款单品/套装组合）、大促策略（满减力度/赠品价值）”三个维度，设计复购率下降的分析框架；2. 列出5个核心监测指标（如复购用户的首单客单价、大促后30天浏览-购买转化率、竞品价格带重叠度）；3. 若数据显示“9.9元引流款用户的复购率下降40%，但300元以上高端单品用户复购率无明显变化”，推测可能原因及验证方法。追问：4. 若验证发现“引流款用户对‘大促后恢复原价’的抵触情绪强烈”，如何设计A/B实验测试定价策略？（变量：“阶梯价折扣”vs“满额返券”）5. 如何通过用户评价的文本分析（如NLP情感倾向），区分“产品质量问题”和“价格预期落差”对复购的影响？6. 向业务方提出“复购提升方案”时，优先推荐短期见效策略（如定向发券）还是长期策略（如会员积分体系）？用数据指标说明优先级理由。

场景：抖音“职场干货”垂类近两个月内容完播率从42%降至35%，但用户日均观看时长从35分钟增至38分钟，且“快进播放”行为占比上升12%。同期，小红书“职场笔记”的平均阅读时长从2分钟增至2.5分钟，用户评论中“内容实用性”提及率高于抖音。问题：1. 拆解“完播率下降但观看时长上升”的矛盾点，可能涉及哪些内容侧（如视频时长分布、知识点密度）和用户侧（如碎片化观看场景占比、内容疲劳度）因素？2. 设计数据验证方法：如何对比“1-3分钟短视频”和“5分钟以上长视频”的完播率变化，以及用户观看后的“收藏-转发”行为差异？3. 若验证为“同质化内容（如‘简历模板’‘面试技巧’）占比从30%升至55%”，提出2个运营优化策略。追问：4. 如果要测试“内容差异化”效果，你会如何设计A/B实验？（需明确分组规则：如“职场新人专属内容”vs“通用职场内容”，观测指标包括完播率、用户主动搜索量）5. 如何通过用户行为路径数据（如“观看职场视频→点击商品链接→加入购物车”），判断完播率下降是否影响商业化转化？6. 若业务方要求“1个月内将完播率提升至38%”，你会优先调整内容生产（如缩短时长）还是推荐算法（如增加新创作者流量）？请用数据门槛说明决策依据。

面试官先自我介绍，然后说明了面试流程，大概持续半小时，随后开始拷打：1、结合岗位需求的自我介绍；2、考察技术栈基本功：sql中join的类型与区别，数据结构列表与元组的区别，*args与*kwargs的区别；3、提问实习经历，常见机器学习算法模型的原理，几种集成学习模式的区别；4、提问科研经历，重点聊了大模型相关，agent、rag、幻觉等；5、大数据相关产品与技术的了解与应用情况；6、对神策产品的是否了解，向我介绍了公司核心业务和岗位的具体职能；7、自己以往经历哪些能够契合岗位，优势有什么，未来职业规划怎样；8、程序性反问面试官很和蔼，有些知识点不是很常见也没继续追问，对公司和岗位的介绍非常详细，应该是我为数不多面试经历里最详细的一次，提问大模型相关是真没大想到，可能也算是撞枪口上了吧（），最后职业规划哪里说的马马虎虎，希望能有后续推进吧

作为一名大数据工程专业的研究生，收到华为的实习面试邀请后，我既兴奋又有点紧张。华为在大数据、云计算和AI方面的项目一直颇具规模，我在实验室也经常用到华为云的分布式存储和计算工具，所以这次机会对我来说既是挑战，也是检验自己能力的时刻。面试当天是线上视频面试，HR提前一天发来了会议链接，还贴心地提醒我准备好稳定的网络和耳麦。面试开始，首先是自我介绍环节，我简单交代了自己的学业背景、参与过的项目，以及在实验室做的两个与数据仓库建设相关的课题。技术面提问部分面试官是一位资深的大数据架构师，第一句就直奔主题：“你在项目中具体承担了哪些角色？有没有数据模型设计的经验？”我提到了在校期间参与的一个基于Kimball维度建模的销售分析系统项目，并详细描述了如何在需求分析阶段识别业务过程和度量，以及如何根据不同的数据主题域设计星型模型与雪花模型。我还补充说明了在ETL流程中，如何处理缓慢变化维（SCD），尤其是Type 2类型的实现方法，包括在Hive中通过分区与有效期字段来管理历史数据。他听完后很感兴趣，追问：“如果我们有一个订单事实表，需要支持多维度分析，比如时间、客户、产品，但不同维度的数据规模和更新频率差异很大，你会怎样设计？”我答道：时间维度：预先生成完整的日期维并缓存在DW中，保持稳定不变；客户维度：考虑缓慢变化维，保证历史分析的准确性；产品维度：用码表+关联，保持高查询性能。并说明了在分布式环境（如Spark SQL）下，为避免join带来的性能瓶颈，可以使用广播join或分桶策略。场景题与解决思路接下来，他给了一个具体问题：“如果每天有上亿条设备日志进入系统，需要在分钟级完成故障模式检测，你会怎样设计架构？”我回答：数据采集：采用Flume/Kafka作为实时数据入口，将日志按主题与分区进行路由；实时计算：使用Flink进行流处理，通过窗口函数实现分钟级聚合；特征提取与模式匹配：在流计算过程中调用预先训练好的模型（可能是基于TensorFlow或PyTorch），完成在线推理；数据落地与分析：实时结果入ClickHouse或HBase，历史数据入Hive供离线分析；监控与告警：接入Prometheus+Grafana实现实时监控，并结合规则引擎触发告警。面试官点头认可，但提醒我在实际生产中需要考虑容错和数据延迟问题，比如Kafka的副本机制、Flink的checkpoint与状态恢复等。综合能力考察除了技术问题，他还考察了我的沟通能力与学习能力。他问：“如果你负责的某个数据模块上线后用户反馈查询慢，你会怎样定位问题？”我回答说会先定位问题范围：是前端展示慢还是后端查询慢；如果是后端，先看sql执行计划，分析是否由于join、group by等操作导致大量shuffle；再检查数据倾斜情况，必要时用加盐、按范围拆分等方式优化；同时关注底层存储的索引与分桶方式。思维延展与职业规划最后，他关心我的职业规划。我表示自己未来希望在数据架构与数据治理方向深耕，不仅掌握数据采集、处理、存储的全链路技术，还能从业务视角建立完善的维度模型和指标体系，提高企业数据资产价值。这与华为在智慧城市、通信网络、云平台等领域的需求非常契合。面试在轻松的氛围中结束，面试官说技术能力还不错，但建议我在模型设计中更多考虑跨域数据整合的复杂性，以及如何在超大规模数据环境下保持模型的易维护性。HR最后告知后续会有二面，可能会有更深层的系统设计题与现场编码题。面试感受与经验总结这次一面让我体会到几个关键点：准备要针对岗位需求 —— 华为的大数据实习不只是写代码，还要理解业务流、模型设计、性能优化，尤其是Kimball建模在企业级场景的落地方式。案例要具体 —— 面试时举的例子最好能体现规模、挑战与解决方案，比如数据量级、延迟要求、架构选型等细节。思维要全面 —— 技术方案不仅要能跑通，还要考虑高可用、可扩展性、运维成本等。表达要清晰 —— 把复杂的设计讲清楚，有时候比技术本身更重要。总之，这次面试虽然是虚拟的情景，但过程很真实，如果你未来准备大数据方向的华为面试，可以借鉴这种“技术细节+业务场景+性能优化”的答题方式，即使遇到陌生问题也能从架构思路入手，让面试官看到你的系统性思考能力

1. 假设你需要分析一款App的用户留存率下降问题，你的分析思路是什么？a. 追问1：你会关注哪些指标？b. 追问2：如何验证你的假设？2. 描述一次使用Python或R进行数据分析的课程项目，得出了什么结论？3. 解释数据可视化的原则，以及不同图表类型（如折线图、柱状图）的适用场景。4. 在数据处理过程中发现异常值，你会如何判断是数据错误还是真实异常？a. 追问1：你会使用哪些统计方法识别异常值？b. 追问2：如何处理异常数据？会直接删除吗？5. 分享一次为业务部门提供数据分析支持的经历，你的分析如何帮助决策？

1. 假设你负责华为钱包某城市“信贷逾期率”分析，发现年轻用户逾期率从8%升至15%。作为应届生，你会如何定位问题？请描述分析步骤（如分用户收入水平/还款提醒频率/消费场景拆解），并说明如何验证“过度授信”是否为核心原因（需结合用户信用评分、历史还款记录）。◦ 追问1：若分析发现逾期集中在“分期购物场景”，你会如何设计实验验证“缩短分期期数”的效果？需要补充哪些数据（如分期期数与逾期率的关联、用户还款能力评估）？◦ 追问2：如果团队认为“逾期率上升是经济环境影响”，你会如何用数据反驳（如对比同期其他城市逾期率）？2. 在校园项目中，你设计了一款“大学生理财APP”，但用户绑卡率仅10%。请描述你会如何通过用户行为数据（如绑卡流程完成率、银行卡类型分布）定位问题，并提出低成本优化方案（如增加“绑卡送积分”奖励）。3. 假设你入职后参与“华为云”某行业“客户满意度”分析，需要评估“技术支持响应时间”的影响。你会从哪些维度展开分析（如响应时间分位、客户问题解决率、续费意愿）？如何用AB测试（如对比不同响应时间的客户满意度）定位优化点？4. 描述一次你通过流程优化解决校园问题的经历（如校园活动报名流程繁琐）。你如何将流程拆解为“信息填写-提交-确认”步骤？最终做了哪些简化（如减少必填项、增加微信快捷登录）？5. 在课程设计中，你曾分析“校园奶茶店外卖订单”，但对“核心指标”产生分歧：有人认为应关注“订单量”，有人认为“利润率”更重要。作为负责数据分析的成员，你会如何用历史数据（如外卖成本、客单价、复购率）说服团队？

1. 假设你负责有道词典某功能“单词记忆留存率”分析，发现用户7天单词复现率从40%降至25%。作为应届生，你会如何定位问题？请描述分析步骤（如分学习模式/词汇量/打卡频次拆解），并说明如何验证“学习计划过于枯燥”是否为核心原因（需结合用户使用时长、错题本利用率）。◦ 追问1：若分析发现留存率下降集中在“词汇量2000+用户”，你会如何设计实验验证“增加分级阅读材料”的效果？需要补充哪些数据（如阅读完成率、词汇关联度）？◦ 追问2：如果团队认为“留存率下降是竞品分流”，你会如何用数据反驳（如市场渗透率监测、用户来源分析）？2. 在校园实践中，你参与“校园英语角”活动策划，发现参与人数逐次下降。请描述你会如何通过报名数据（如年级分布、专业背景、参与动机）定位问题，并提出低成本优化方案（如增加“主题辩论”环节）。3. 假设你入职后参与“有道精品课”某课程“完课率”分析，需要评估“直播互动形式”的影响。你会从哪些维度展开分析（如弹幕活跃度、连麦参与度、课后作业提交率）？如何用AB测试（如对比直播课与录播课完课率）定位优化点？

秋招真的很痛苦，但也成长了很多真的要足够强才能拿到一个offer地图架构一面结束秒约二面，二面结束秒约三面，三面结束秒挂，1.算法：快排，前序遍历，循环数组中的的数字位置，代码写模拟四个球队比赛求可能的最低出线分数，以及可能的最高未出现分数，单循环，胜者3分，败者0分，平手各一分，前两名出线(有没有大佬指点一下，我最后模拟写出来结果不对)2.八股：Redis数据类型跳表获取三维数据排名，数据范围0-128还有一道开放题忘记了，最后和面试官说分形有关了解哪些数据库，越多越好Redis持久化机制Redis日志go和Java垃圾回收go和Java的堆栈go前几年存在卡顿情况分析一下介绍mongoDB，地图数据的存储类型 说几个3.实习拷打：三轮面试大部分时间在问实习，内容略

📍面试公司：网易互娱 一面🕐面试时间：2025-10-15💻面试岗位：数据开发工程师❓面试问题：1、先自我介绍（后续问的跟这段介绍毫无关系）2、排序算法说说——快排、归并排序3、排序的稳定性呢——追求稳定用并归排序。4、java编程了不了解——委婉的说不是很了解，主要是用python5、python和java的区别——java静态、适合大型。python动态，适合分析6、python和java内存管理的区别——乱七八糟的说了一堆7、ACID——四种特性，原子性、一致性、隔离性、持久性8、分别解释一下——分别解释了。9、隔离性的级别——四种10、MySQL哪个级别的——第三级别的。11、两SQL题——手撕了。12、一数组题——手撕了。13、结束了，没有反问环节。🙌面试感想：虽然大部分都答上了（至少有的说），但实在说不上面的多好，很多环节支支吾吾甚至我自己都有些答非所问的感觉。做题反倒是最轻松的部分，并不是很困难。没想到我一段腾子的一段东子的实习都没被问到，开头直接八股基础轰炸真的打得我措手不及。唉、希望能有二面的机会吧。

1. 请先做个简单的自我介绍？重点介绍一下自己的相关经历，包括在学校参与过的数据相关项目。2. 你最近5年的职业规划是什么，能否详细的谈一下，特别是与用户增长数据分析的关联？3. 你应聘这个岗位的优势是什么？劣势是什么？（各说三点）请结合自身能力和数据分析知识谈谈。4. 为什么选择应聘我们公司？请具体阐述米哈游哪些方面吸引你投身用户增长数据分析岗。5. 能不能谈谈对我们公司产品和所在行业的了解？说说游戏行业用户增长数据分析的要点。6. 你期望的薪酬是多少?结合自身对该岗位的认知以及市场情况谈谈你的期望。7. 大学期间最喜欢哪一门专业课程？为什么喜欢这一门？该课程对用户增长数据分析有何帮助？8. 用三个词，总结一下这几年自己大学的经历？并说明每个词与数据分析学习的联系。9. 大学期间都参加过哪些社团或者学生组织?可否谈一谈？在其中有无涉及数据分析相关工作？10. 平时有什么兴趣爱好？有什么特长吗？这些兴趣爱好和特长如何助力用户增长数据分析工作？11. 搭建用户增长分析模型时，你认为宏观趋势视角下哪些关键因素需重点关注？12. 基于游戏内容视角构建指标体系，你会从哪些维度去考虑相关指标的选取？13. 站外触达视角下，如何确保构建的指标体系能有效反映触达效果？14. 与游戏项目组深度协作时，怎样准确提炼游戏行为动机并构建活跃归因？15. 从游戏阶段切入定位留存与流失的关键信号，你有哪些方法和思路？

1. 请先做个简单的自我介绍？重点介绍一下自己的相关经历，比如参与过的数据相关项目等。2. 你最近5年的职业规划是什么，能否详细的谈一下，包括如何在数据分析领域成长？3. 你应聘这个岗位的优势是什么？劣势是什么？（各说三点），结合数据分析相关能力谈谈。4. 为什么选择应聘我们公司？说说米哈游吸引你应聘国际化数据分析岗位的原因。5. 能不能谈谈对我们公司产品和所在行业的了解？分析下游戏行业数据的重要性。6. 你期望的薪酬是多少?结合应届生身份以及该岗位谈谈你的期望薪资依据。7. 大学期间最喜欢哪一门专业课程？为什么喜欢这一门？阐述其对数据分析能力的帮助。8. 用三个词，总结一下这几年自己大学的经历？并简要说明为何选这三个词。9. 大学期间都参加过哪些社团或者学生组织?可否谈一谈？讲讲在其中承担的数据相关工作。10. 平时有什么兴趣爱好？有什么特长吗？谈谈这些对从事国际化数据分析岗位的作用。11. 构建游戏项目运营数据监控体系，你会从哪些方面入手并阐述理由？12. 如何通过日常监测线上数据及时发现游戏项目的异常或风险点？13. 举例说明你会采用什么方法追踪定位游戏数据异常问题？14. 若遇到难以解决的游戏数据问题，你会如何跟进推动解决？15. 对于游戏项目的流失归因专项数据分析，你有什么思路？

1. 请先做个简单的自我介绍？重点介绍一下自己在数据分析方面的相关经历。2. 你最近5年的职业规划是什么，能否详细阐述一下你在数据分析师岗位的发展路径？3. 你应聘这个数据分析师岗位的优势是什么？劣势又是什么？请各清晰地说三点。4. 为什么选择应聘我们完美世界公司的数据分析师这个具体岗位呢？5. 能不能详细谈谈对我们完美世界公司产品以及数据分析师所在行业的了解？6. 你期望的数据分析师岗位薪酬是多少？可以说明一下期望薪酬的构成依据。7. 大学期间最喜欢哪一门专业课程？为什么喜欢这一门对数据分析师岗位有帮助的课程？8. 用三个词，总结一下这几年自己大学的经历？并简单解释每个词的缘由。9. 大学期间都参加过哪些社团或者学生组织?可否谈谈在其中承担的职责及收获？10. 平时有什么兴趣爱好？有什么特长吗？这些兴趣爱好和特长对数据分析师工作有何益处？11. 在过往项目经历中，你是如何收集和整理大量复杂数据以进行分析的？12. 请举例说明你运用过哪些数据分析工具，以及在实际操作中遇到的困难和解决办法。13. 若面对海量数据，你怎样确保数据分析的准确性和及时性，结合具体思路谈谈。14. 当你所分析的数据结果与团队其他人观点产生分歧时，你会如何处理？15. 讲述一次你在分析数据时发现关键问题的经历，以及后续采取的应对措施。

1. 请先做个简单的自我介绍？重点介绍一下自己过往与数据分析相关的经历。2. 你最近5年的职业规划是什么，能否详细阐述一下从实习生到正式员工的发展路径？3. 你应聘这个游戏数据分析师实习生岗位的优势是什么？劣势又是什么？请各说三点。4. 为什么选择应聘我们网易互娱（游戏）公司的游戏数据分析师实习生岗位呢？5. 能不能谈谈对我们网易互娱公司游戏产品以及游戏数据行业的深入了解？6. 你期望的作为游戏数据分析师实习生岗位的薪酬是多少，是基于什么考虑的？7. 大学期间最喜欢哪一门专业课程？请详细说说为什么喜欢这一门课程对数据分析有何帮助？8. 用三个词，全面总结一下这几年自己大学在学习和实践方面的经历？9. 大学期间都参加过哪些社团或者学生组织?请详细分享在其中的角色和取得的成果？10. 平时有什么兴趣爱好？这些爱好对从事游戏数据分析师岗位有什么特长助力？11. 请举例说明你过往处理大规模数据时运用了哪些方法和工具以保证数据准确性？12. 在面对复杂的游戏业务数据时，你怎样快速确定数据分析的关键维度和指标？13. 若要分析一款新上线游戏的用户留存率，你会从哪些角度展开数据分析？14. 讲述一次你在分析数据过程中遇到的数据缺失问题，你是如何解决的？15. 对于游戏数据中存在的异常值，你通常会采取怎样的策略进行处理和分析？

1. 请先做个简单的自我介绍？重点介绍一下自己在数据分析相关方面的经历。2. 你最近5年的职业规划是什么，能否详细谈谈未来在游戏数据研究领域的发展路径？3. 你应聘这个岗位的优势是什么？劣势是什么？请分别详细阐述三点理由。4. 为什么选择应聘我们网易互娱（游戏）公司的游戏数据研究员岗位呢？5. 能不能谈谈对我们网易互娱公司游戏产品以及整个游戏数据研究所在行业的了解？6. 你期望的薪酬是多少，能否结合市场情况和自身能力说明一下理由？7. 大学期间最喜欢哪一门专业课程？请阐述为什么喜欢这一门对游戏数据研究有何帮助？8. 用三个词总结一下这几年自己大学的经历，并且说明选择这三个词的具体原因？9. 大学期间都参加过哪些社团或者学生组织?请详细讲述一下在其中担任的角色和收获？10. 平时有什么兴趣爱好？有什么特长吗？请说明这些兴趣特长对游戏数据研究工作的作用？11. 请举例说明你在过往经历中是如何处理复杂且大量的数据以得出有效结论的？12. 假设在游戏数据研究项目里遇到数据缺失的情况，你会采取怎样的解决策略？13. 讲述一次你运用数据分析方法成功解决某个实际问题的完整过程。14. 对于游戏数据研究中常用的数据分析工具，你掌握哪些？熟练程度如何？15. 当面对多个紧急且重要的数据研究任务时，你怎样进行合理的任务分配和时间管理？

数开 1.自我介绍2.维度模型建设说一下3.让你对事实表分类会怎么做4.事实表分为哪几类5.多表关联类型(包括semi join)6.关联策略7.开窗介绍一下(细节，和常用函数)8.自定义函数用过吗，有哪几种类型9.Doris表模式10.说一下superset11.flink怎么保证端到端的一致性12.spark  rdd13.依赖怎么划分14.手撕SQL：每个视频创建者的姓名，uv，PV以及PV占比反问

1. 请先做个简单的自我介绍？重点介绍一下自己在大学期间与数据分析相关的经历。2. 你最近5年的职业规划是什么，能否详细谈谈毕业后如何朝着目标逐步推进？3. 你应聘这个岗位的优势是什么？劣势是什么？请分别从专业知识、学习能力、沟通协作三方面说明。4. 为什么选择应聘我们4399公司的数据分析培训生（校招）岗位呢？有什么特别的原因吗？5. 能不能谈谈对我们4399公司产品和互联网游戏行业数据分析情况的了解？6. 你期望的薪酬是多少？结合应届生身份以及该岗位要求谈谈你的想法。7. 大学期间最喜欢哪一门专业课程？为什么喜欢这一门课程，对数据分析有何帮助？8. 用三个词，总结一下这几年自己大学的经历？并阐述每个词背后所代表的具体含义。9. 大学期间都参加过哪些社团或者学生组织?可否详细谈一谈在其中担任的角色和工作内容？10. 平时有什么兴趣爱好？有什么特长吗？这些对从事数据分析培训生岗位有什么潜在作用？11. 假设让你监控市场投放数据，面对海量数据你会如何进行初步筛选与重点关注？12. 若在分析市场投放数据时发现异常情况，你会采取哪些步骤来深入分析原因？13. 当需要产出数据报告为业务决策提供支持时，你认为报告的关键要点有哪些？14. 谈谈你对与市场、运营、素材部门紧密联系并结合数据分析沟通改进意见的理解。15. 若跟进改进意见执行情况，你会通过什么方式确保信息准确及时反馈和有效落实？

1. 请先做个简单的自我介绍？重点介绍一下自己在数据分析领域的相关经历，以及这些经历如何与泸州老窖数据分析岗相契合。2. 你最近5年的职业规划是什么，能否详细地谈一下，尤其是针对在泸州老窖从事数据分析岗的发展路径设想。3. 你应聘这个岗位的优势是什么？劣势是什么？（各说三点）请结合泸州老窖数据分析工作特点阐述这些优劣势。4. 为什么选择应聘我们公司？请详细说明泸州老窖的哪些方面吸引你应聘数据分析岗。5. 你期望的薪酬是多少? 同时请说明这个薪酬期望是基于怎样的市场情况和自身能力结合泸州老窖数据分析岗得出的。6. 请讲述一次你运用数据分析为企业解决重大问题的经历，以及从中获得的经验对泸州老窖数据分析工作有何借鉴意义。7. 对于酒类行业的数据特点，如销售季节性、地域差异等，你过往有哪些分析经验，如何应用到泸州老窖的数据分析中？8. 在处理大规模、复杂的销售数据时，你通常采用哪些方法和工具来确保高效准确的分析，这对泸州老窖海量数据处理有何思路？9. 泸州老窖注重品牌推广，你怎样通过数据分析评估品牌推广活动的效果，并为后续活动提供有效建议？10. 假设你负责分析泸州老窖不同产品线的销售数据，如何从数据中挖掘出有价值的信息以支持产品策略调整？11. 讲述你在数据可视化方面的经验，如何通过直观的图表为泸州老窖的管理层展示关键数据分析结果？

以下是本人在大数据方向的技术栈学习路线，另外还有诸如HBase、Kylin、实时数仓项目、数据湖项目、湖仓一体等。下面列出的是基本所必须掌握的内容。对于项目方面，建议先离线后实时开发的学习，再之后便是数据湖等项目。另外推荐可以经常翻看《大数据之路》这本书，里面涉及到的理论和企业中的白皮书基本一样。平常也可以多翻看各个公司公开分享的技术文章，源码等。类似阿里的学习文档、美团的技术文档等，在没有实际生产经验时可以了解各个场景下技术选型、底层调优、内存调整、资源配置、数据治理等各个重要环节和内容。1、Java：JAVA SE、JVM、JUC（刚开始只需要看Java基础就可以了，不需要学习一些web框架，因为不管是源码二次开发，UDF开发，还是数仓都不需要用到这些框架（除了平台开发之外），像Spring这些web框架，在学习完所有的大数据框架之后，找工作之前如果还有时间，可以去学一学这些框架【加分项】）2、Linux+Shell3、Git、Maven（了解会用，有印象，如果需要使用能快速学习上手使用即可）4、Hadoop（HDFS，MapReduce，Yarn）5、Zookeeper6、Hadoop高可用（了解即可）7、Hive（重点，需要熟练了解原理，并且会写HQL，以及一些优化，是基础）8、Spark（大部分公司都是写SparkSQL，并且调优，需要明白底层原理，内存结构，SparkUI等）9、Flume10、Kafka（时间紧张的话，可以先放一放，和Flink一起学，kafka+Flink+Spark是处理实时数据的）11、Maxwell、DataX、Dolphinscheduler（项目中数据同步、模拟日常调度工作）12、sgg电商数仓x.0（跟着做完这个项目，就知道什么是数仓，什么是维度模型，什么是指标等等，以及生产中一些内容）13、Flink14、MPP架构（类似Doris、Clickhouse）15、实时数仓项目16、数据治理17、数据湖、湖仓一体18、刷算法、刷sql、刷场景题