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  一、数据分析实习面试题  1. 自我介绍 & 岗位认知 简单做个自我介绍 你为什么想做数据分析？ 你理解的数据分析实习是做什么的？ 你觉得自己适合数据分析的优势是什么？  2. 技能基础（实习最常问） 会用哪些数据分析工具？（Excel/SQL/Python/BI） Excel 常用函数有哪些？vlookup/xlookup/pivot table 用过吗？ SQL 会不会联表查询？left join 和 inner join 区别？ 会不会用 group by、having、order by？ Python 用过 pandas 做数据处理吗？ 了解哪些基础统计指标？均值、中位数、...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

很简单的一面，速通了，当天约二面简历里提到了三套可替换的登录逻辑（单JWT、JWT+Redis、Session+Redis），为什么要去做这三套？你的考虑或者想法是什么？如果项目中依赖的 Redis 宕机了，这几种登录方式你是怎么考虑应对的？有什么备用方案吗？简历中提到秒杀有同步和异步两种方案，能具体说说你对这两种秒杀方案的思路和整个想法吗？简历中写到了布隆过滤器，并且单独提到了一个“1.82%”的拦截率数字，请问这个数字是你实际测试出来的吗？手撕：lc1291 顺次数