由于是提前批，没有小组面，直接初面
一共三轮面试
初面（40min)
复面（40min）
hr面（15min)

腾讯bi数据分析员面试题

常规自我介绍
学校学了哪些课程，大致介绍一下
自己选一个最拿手的项目大致讲一下项目内容、自己的角色工作以及遇到的困难和解决方法
开始深挖项目（面试官真的超级资深和专业，大家一定要详细回顾项目内容！）
如果让你现在重新做一遍这个项目，你有什么可以改进的地方（简历上的项目一定要复盘！）
为什么项目里的随机森林算法比其他算法优越？随机森林算法原理？
随机森林算法中的样本是有放回抽样还是无放回抽样？特征值呢？（这个问题瞬间懵了，楼主只记得样本是有放回，但特征值真的忘了，于是说也是有放回抽样。面试完赶紧复习，发现特征值是无放回，常理思考特征值有放回抽样怎么生成决策树嘛，楼主面试时真的太懵了超级后悔，还好后面还是过了）
为什么随机森林的样本是有放回抽样？无放回不好吗？（这个问题也真的把我问懵了，楼主当时就本能觉得因为有些样本点可能比较重要所以希望能重复抽到，但面试完查了好多资料发现是可以减小方差，类似bootstrap算法）
查准率和查全率的考察
ROC曲线和AUC值的原理
AUC值一定越大越好吗？有没有反例？（在面试官的提示下说了当样本极度不均衡时AUC也许很大，但并不代表效果好）
图算法的考察，社区挖掘的知识

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一个面试小组大概有6个人，一位面试官，给出了一道200字左右的问题，要解决三个问题。主要是关于如何给游戏流量增量的问题。三个问题分别是：讨论出一个流量地图框架，给出1-3点明确的流量业务增加方案，以及针对Z世代人群的内容形式和渠道挖掘的方向建议。

腾讯游戏数据分析面试题

面试官没有怎么提问，基本是在看我们这些面试者给出了哪些问题。因为这个业务问题实在是需要大家达成一致的意见，每个人都给出了自己的意见，然后还要统一，最后面试官没有询问是否有其他问题了。

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一共五轮，初面，笔试，ld面，总建面，hr面。
每一轮的侧重点不同，会详细询问工作经验和技能，对于职业匹配做详情分析。

腾讯bi数据分析员面试题

1.询问简历的每一个项目经验
2.关于技能的熟悉度，以及工作常见的应用场景/
3.有笔试，难度中等，代码题。

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面试这一轮下来，最大的感受就一个：平时一定要坚持每天都码点代码。就算再烂的项目，也要坚持上传github。真的，只要你能坚持一周有5天以上都能持续上传Git，半年下来，面试官绝对对你刮目相看。

腾讯助理数据分析师面试题

初试2v1
第一个面试官问了一些场景的问题：
1. 平淡的工作和具有挑战性的工作你选什么？
2. 如果给你数据分析的任务和3个实习生，你如何分配工作？
3. 如果你手头的任务很多，领导又给你布置任务，你会怎么办

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