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快看，我获得了创作达人认证！我在牛客的创作方向是【数据分析师】，欢迎同领域的朋友来关注我呀，一起交流～

首先大家要弄清楚实习和兼职的区别和联系。 提到兼职一般会想到的词:发单、礼仪人员、服务员、举牌等。提到实习偏向想到的词:运营实习，市场实习，技术实习等。兼职偏纯体力劳动，实习偏技能型劳动。 兼职以金钱为导向，实习以能力为导向。两者是有差别的，差别在于目的不同，两者的共同点是都是临时性的。 在大一暑假时我迎来的自己的第一份实习： 公司：一家致力于在数据安全、智慧教育等领域提供产品和服务的高新技术企业，私企中的“国企”，从不加班，17:15准时下班，免费午餐，base二线城市。 听起来是不是特别高大上！ 然鹅~ 才大一的我，才19岁...

随着实习次数的增多，第一天去上班的体验感是否有变化？这种体验感与公司/部门的不同又会有什么关系吗？ 第一份实习： 这是我一次到省外实习，入职的前一天中午才到达该城市并租好了房子（也是我第一次租房子，提前在网上联系的房主），下午就去逛景点吃吃喝喝，玩到很晚才回来，第二天七点多起来去公司报道。心里一点点也不紧张，很不像我之前本科实习的心态，以前刚去一个公司就紧张得要命，脑袋里想象着我会遇到什么的困难。我想这次也许是城市的新鲜感冲淡了紧张。 第一天入职，公司是一幢独立的办公楼，对我这个没见过“市面”的学生来说真的感觉很棒了。然后签合同，发笔记本电脑，由专人带我到部门的办公位...

面试时间是去年10月份，投递的校招应届生岗位 一面： 自我介绍 实习项目 怎么看待微博热搜    从哪些方面看有没有压热搜   答：那一段时间国家整治娱乐圈，微博热搜少了很多关于艺人的消息，以前动不动哪个艺人吃了个饭抽了个烟就上热搜。我就着这个说了几句  从哪些方面看有没有压热搜      4.用小红书或者抖音吗 答：不用   我觉得浪费时间.....     5.数据分析师与数据产品经理的区别 答：数据产品要比数据分析师更懂业务更懂产品，同时还必须具备数据硬能力，岗位胜...

说来我也只是个即将毕业的学生而已，虽然即将从事数据分析工作，但数据分析思维又是个比较高深莫测的概念，我不敢给出多么贴切的建议。 最近看了一些书，其中黄伟豪老师的《《数据分析思维-产品经理的成长笔记》侧重讲在从事数据分析工作中，如何去培养一种真正的数据分析思维与意识，养成数据分析习惯。 更偏软能力。 我先将这本书中的主要观点说一下，再说一下自己的想法： 开启数据分析之路 1. 理解、善用大脑；正确看待压力 2. 保持***：把每天所做的工作、生活中的每一件细微小事用心做好，以一种特殊的方式集中注意力，有意识地、不予批判地关注当...

今天写这篇文章，是想以一个本科期间做了四年兼职的学生身份，给大家好好聊一聊这个事。 阅读适用对象：本科生 兼职分为日常兼职和寒暑假兼职（寒暑假实习），我先从日常兼职说起。 首先你要明确自己家庭的经济条件定位。 如果你家经济条件很不好，拿出你的生活费和学费都比较吃力的话，不要犹豫，马上兼职！这个时候你兼职赚钱是为了能够更好地继续你的大学生活，而且在兼职的同时也不能对学习懈怠！ 我就是这类人，大学四年学费全是助学贷款，每个月的生活费得靠自己挣。这个时候有人会问了，那你不是有助学金吗，一年好几千块钱，为啥必须...

一、岗位分析 数据中台数据分析：这种在规模比较大一点的公司会有专门的数据团队，负责各个业务线的数据分析工作，有专门的数据领导，不隶属于业务线。公司内部数据地位较高，数据权限较大。 数据科学家：一般归属于算法团队，主要做模型的理论研究及应用，日常工作内容多数时候在研究论文 业务数据分析：业务线下的数据分析师，主要为了快速的业务需求响应，日常工作主要是为了配合产品和运营做一些产出，数据权限及地位均不太高。 二、技能需求 1、统计学知识 ① 各种图形图表 ② 中位数、众数、均值、方差、标准差、相关系数、随机变量、离散变量、连续变量、贝叶斯公式、...

先谈一谈自己的对于考研的心路历程转变 本科就读于双非，大一大二从没想过要考研，当时由于家庭环境的一些原因，我就只想早点赚钱，能早一年就早一年。这两年我一直在做一些体力兼职，比如服务员、销售、导购等等。 就这样到了大三，我发现我这两年做兼职好像也没赚到什么钱。猛然去看我们学校的就业情况，毕业出去找工作大多数人也只能在二线城市拿个三四千块钱，我们专业好多是去做教培、销售、房地产、人力资源.....我不太能接受这样的现状，这钱太少了啊😭。 于是大三上学期我萌生了考研的想法，没别的，就是为了自己以后的路能够走得更顺畅一点，能够赚更多的钱，可能有些人觉得我这种想法很市...

去年秋招面的，9月份吧大概是。 1、自我介绍 2、两道sql题，比较简单  有一道题我写的join连接，a表是select，b表是表名，a表和b表体量不同，一个大些，一个小些。面试官问把这两个表交换位置，查询效率还是一样的吗？我当时也不太清楚。 正确答案应该是：小表在前可以提高sql执行效率。 3、rank() 排序的结果是是什么？ 和row_number()、dense_rank()的不同 4、决策树原理 5、我有个比赛写的是文本挖掘方面的，面试官就问我：文本分类算法的评估指标中查全率和F1值怎么算 6、实习内容 7、为什么跑那么远...

大家可以从这些面经中找到数据分析面试问题的共通点哈 09.12茄子数据分析师一面 自我介绍 实习项目 ABtest的场景问题 假设检验 中心极限定理与大数定律 一个简单的SQL题 inner join 和left join 的区别 09.01...

指标异动分析： 指标异动就是某个或若此指标发生异常变动，比如某款短视频APP在某天的DAU突然上升了30%，远超过近若干天内最大涨幅，请问你会怎么分析并找出原因呢？ 像这样的问题第一次遇到的时候可能没有什么思路，但细想一下无非是两个大方面的原因： 外部因素 节假日：比如指标变动的这一天是暑假刚刚开始，很多学生群体在学期期间没有时间玩短视频，但是放假之后就开始玩了，导致DAU突然上涨； 政策因素：比如疫情期间，政府或学校鼓励学生在这款APP上开展网上学习，也会突然有很多原来并不关注这款APP的家长和学生开始使用它，DAU就涨上去了； 内部因素 产品上线新...

数据缺失值怎么处理？ 对缺失值的处理要具体问题具体分析，为什么要具体问题具体分析呢？因为属性缺失有时并不意味着数据缺失，缺失本身是包含信息的，所以需要根据不同应用场景下缺失值可能包含的信息进行合理填充。 将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量 ，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量 。从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失 。 完全随机缺失（missing completely at random,MCAR）：指的是数据的缺失是完全随机的，不依赖于任何不完全变量或完全变量，不影响样本的无偏性。如家庭地址缺失。 随机缺失(missin...