数据分析怎么写呀简历求求

我实在没啥好的项目，实习也比较水，现在想投数分相关的实习岗位。项目经历能写的还有个文本数据分析大作业和暑期干了下后端开发，原本是写的后端这个，因为感觉含金量高，后面感觉和数分没啥关系就换这个很水的设计数据库了

1. 简单记录入职快要三个月了，强度不是很大，趁着空隙摸鱼总结一下我当年的求职之路吧！首先必须承认找工作这件事上，运气成分占相当大的一部分，运气好你能进面试，就比别人多次机会。下面讲讲我从今年 3 月份左右开始的春招之路，为什么只讲春招呢，因为秋招的时候真的太多事了，小论文要赶着投，中期答辩也要准备，期间还被安排出差驻场两星期。。。（这点不细说了 都是泪啊）当时甚至国考省考电网公务员这些都在看，总之就是精力没往一处使，导致啥也干不好，心很乱，每天看起来很忙，但是也不知道忙什么。临近寒假前两周静下心来思考一下优先级，下定决心先水一篇小论文出来，毕竟先毕业再说工作的事情，过年回校后，事情还算顺利小...

很久没有写日记了，今天写一些今天学的一些有关面试的东西吧给自己以后看到好复习也 大部分都是自己的初步了解的一些面试可能遇到的问题，只是自己的想法感觉大概率有问题希望可以被指出sql执行顺序from join where groupby having select orderby limit什么是中心极限定理无论原数据呈现什么分布，在样本量足够大的时候一点，样本均值分布一定会呈现正态分布什么是p值在原假设成立的基础上该事件发生的概率，如果低于阈值则拒绝原假设，也可以理解为该事件的偶然性概率第一类错误和第二类错误第一类错误就是在原假设为真的时候拒绝原假设第二类就是为假的时候不拒绝原假设打车GMV同比上周下降20%的原因首先对数据进行准确性校验 确认无误后对GMV进行拆解成UV*转换率*arpu 再确定用户侧的指标 对用户进行分层看是哪一部分的用户指标下降  再根据用户行为漏斗确定是否有行为转化异常是否app有bug之类或者卡顿 还可以找下是最近出现了有热点事件或者政策颁布使得GMV下滑 或者是因为自然天气等原因导致下滑abtest的基本原理通过两个不同版本的测试确定更有效的方法 主要流程是确定目标 提出假设 确定样本量和实验周期 对用户进行分组 开始实验 验证显著性水平大数定律当样本量足够大的时候 频率会趋于实际概率什么时候用z检验什么时候t检验当标准差已知的时候建议用z 未知大样本建议用t可以用z小样本必须t（好像不是很对问ai学的）

一面：重SQL1. 简历深挖（问项目的背景，方法，遇到的困难）2. 假如某一天某一地区的滴滴乘客用户急剧下降，你应该如何分析3. 介绍一下自己熟悉的模型评价指标4. SQL熟练度5. 两道SQL题：（max、窗口函数）6. 平常使用什么打车软件：滴滴和高德打车的区别在哪里二面：重思想1. 简历深挖（涉及python）2. 简单介绍一下GBDT和随机森林的区别3. AB实验了解么？干什么的？能使用到任何场景么？4. 估算一下楼下咖啡店的销售额（费米问题）5. 你对数据分析岗位的理解和未来职业规划