先是自我介绍，针对项目进行提问，比如的项目是关于路径规划问题，面试官会问这个是用的什么算法，怎么实现的，遇到了哪些问题；还有一个是分析问题，面试官没听懂，我又解释了一番，但是面试官还是不满意，可能不对口吧。

顺丰科技数据分析师面试题

1.自我介绍，2.为什么选择顺丰，3.项目中路径规划是如何实现的，你的改进有什么弊端么，4.用户流失如何预测，你有什么干预的措施，5.集成学习知不知道，介绍一下，说了boosting和bagging，6.大数据相关的了解嘛，不是很了解，然后问mapreduce，7.问了不了解机器学习的东西，然后问了一个决策树，(id3,c4.5,cart树之类的)，给讲讲，知不知道交叉熵，基尼系数怎么算

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其实整个过程还是蛮轻松的，面试官提出的问题不是很多，主要都是围绕简历来提问，所以一定要掌握简历中所写的内容

顺丰科技数据分析师面试题

1.箱线图的画法
2.数据倾斜的处理方法
3.hive的大致原理
4.xgboost的大致原理
5.平常学习的途径

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通过校园招聘申请，然后测评笔试到面试。面试有三面，一站式在一个大厅里面， 一面技术，二面技术，三面hr等。楼主一面挂，问了很多机器学习的具体算法内容，但是本人对此涉猎也不会很深，所以就挂了

顺丰科技数据分析与挖掘面试题

问题包括，1、随机深林和baggng区别，决策树各个算法的区别，手写，然后就是特征选择，最后手写一个sql题目，也不是很难的那种

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