AI面是跟着你每次回答的内容出问题的,所以面ai面不要给自己挖坑,和真人面试,吹牛逼面试官不一定会深问,但是和ai面试官吹牛逼,会根据你无意说出的一个词深问,我觉得ai面看牛客面经没用,面的时候把握住度就行了,而且ai面听说不筛人?说是给公司拿来训练模型的,不知道是不是真的,腾讯也出现过没做ai面也能被约面的情况但是非不要还是都做做
#AI面会问哪些问题?#
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描述 从听歌流水中找到18-25岁用户在2022年每个月播放次数top 3的周杰伦的歌曲。select*from(selecta.month,row_number() over (partition bya.monthorder bya.play_pv desc,a.song_id) as ranking,a.song_name,a.play_pvfrom(selectmonth(fdate) as month,p1.song_id,song_name,count(p1.user_id) as play_pvfromplay_log p1left join song_info s on p1.song_id = s.song_idleft join user_info u on p1.user_id = u.user_idwhereyear(fdate) = '2022'and age between 18 and 25and s.singer_name = "周杰伦"group bymonth(fdate),p1.song_id,song_name) a) bwhereb.ranking <= 3order byb.month,b.play_pv desc,b.ranking这个需求本质上是在分析特定人群的内容消费偏好,其中“每个月 Top3 的周杰伦歌曲”衡量的是 18–25 岁用户在 2022 年不同月份对周杰伦歌曲的阶段性偏好和热度分布。我会先明确统计口径:人群限定为 18–25 岁用户,时间范围限定为 2022 年,分析对象限定为周杰伦歌曲,统计粒度为“月 + 歌曲”,核心指标为播放次数,并在每个月内按播放次数降序取前 3 名。在计算上,通常会先将播放流水表与歌曲信息表、用户信息表进行关联,筛选出 2022 年内、年龄在 18 到 25 岁之间、且歌手为周杰伦的播放记录;然后按月份和歌曲维度聚合,统计每首歌在当月的播放次数;接着在每个月内部按照播放次数降序进行排序,并通过窗口函数生成名次;最后取每个月排名前 3 的歌曲,得到该人群在各月份的热门周杰伦歌曲榜单。在分析层面,我不会只停留在榜单结果本身,还会进一步观察各月份 Top3 歌曲的稳定性、歌曲更替情况、头部歌曲集中度,以及不同月份之间热度变化的节奏,判断年轻用户对周杰伦歌曲的偏好是更偏长期稳定,还是更受阶段性热点影响。从指标位置上看,这类指标属于内容消费分析中的“播放偏好识别”,更接近内容运营和用户兴趣洞察,而不是传统转化漏斗前端指标。它回答的核心问题不是用户有没有来,而是用户来了之后更偏好消费什么内容。在输出层面,我会基于结果进一步形成业务结论,比如识别哪些歌曲具备持续性的年轻用户吸引力,哪些歌曲只在个别月份短期冲高,整体偏好是否集中在少数经典曲目上,以及不同月份的内容偏好是否存在明显波动。最终再将这些结论转化为关键动作,例如在推荐和歌单运营中优先强化高稳定性热门歌曲,对阶段性热度上升的歌曲结合节日、话题或活动做专题运营,同时结合月份变化和人群特征优化内容分发策略,以提升目标用户的播放深度和内容消费效率。
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