一名985应届生的面试经验分享#
一面：技术基础大考验#
1. Hive是什么？
Hive是Hadoop生态圈里的数据仓库工具，它能把结构化的数据文件变成一张张数据库表，还能用类SQL语句进行查询。简单来说，就是把SQL语句转化成MapReduce任务，让传统SQL操作和Hadoop分布式计算无缝对接。
2. 如何查询A表有但B表没有的数据？
用左连接（LEFT JOIN）把A表和B表通过学号和课程号连接起来，然后筛选出B表中对应字段为NULL的记录。
3. 反转字符串有哪些方法？
- Python切片操作
[::-1] - 循环遍历字符串，逐个添加到新字符串
- 递归方法：将首字符放到最后，递归处理剩余部分
4. 数据仓库ETL怎么做？
ETL就是Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载）。从各种数据源抽取数据，进行清洗、整合等转换操作，最后将处理好的数据加载到数据仓库中。
5. Python数据分析常用包有哪些？
- NumPy：多维数组和数学函数
- Pandas：数据处理分析
- Matplotlib和Seaborn：数据可视化
- Scikit-learn：机器学习
6. 词嵌入是什么？one-hot和word2vec有什么区别？
词嵌入是把文本中的词映射到低维向量空间。one-hot编码用长向量表示词，无法体现语义关系；而word2vec能学习语义信息，有CBOW（根据上下文预测当前词）和Skip-gram（根据当前词预测上下文）两种实现方式。
7. 维度建模是什么？
维度建模是数据仓库设计方法，将数据组织成事实表（包含业务度量数据）和维度表（描述事实信息），通过关联方便数据分析和查询。
8. bagging和boosting有什么区别？
- Bagging：并行训练多个基模型后综合结果，使用原始数据集的不同子集，降低方差。
- Boosting：串行训练，根据前一模型错误调整，关注分类错误样本，降低偏差但可能增加方差。
9. Arima和LSTM有什么区别？
Arima是经典时间序列预测模型，适用于线性平稳序列；LSTM是循环神经网络，能处理长期依赖关系，适用于非平稳复杂序列。
10. 数据量极大时，如何确定Arima的参数？
先降采样减少数据量，用自动ARIMA模型选择算法确定大致参数范围，再进行精细搜索。
11. 平时如何学习？
通过阅读专业书籍、在线课程学习，参加技术社区交流，实践项目巩固知识。
12. 读paper情况如何？
定期阅读相关领域顶级会议和期刊论文，关注研究动态和技术趋势。
13. 技术工具掌握情况
- Linux：掌握基本命令
- Class：了解面向对象编程中的类，包括定义、继承、多态等概念及编程应用
- Python编程规范：了解PEP 8规范，遵循规范可提高代码可读性和可维护性
二面：深入技术探讨#
1. 自我介绍
简洁介绍基本信息、教育背景、专业技能和相关项目经验，突出优势和与岗位相关能力。
2. 编程课程偏好
选择擅长且感兴趣的课程，如数据结构与算法，说明其重要性及提升的能力。
3. 运筹学兴趣
表达对运筹学的兴趣及在实际项目中的作用。
4. 国外交流收获
分享在国外学到的知识、思维方式及交流合作经验。
5. Python包使用
详细介绍使用过的包及在项目中的应用。
6. 读博打算
根据实际情况说明，有则阐述目标和计划，没有则强调倾向实际工作。
7. 论文发表情况
介绍论文主题、研究方法、主要贡献及写作收获。
8. 运筹优化作业
运用运筹学和算法知识解决集群资源分配、任务调度等问题，考查专业和时间管理能力。
三面：项目与团队合作#
1. 自我介绍与项目介绍
自我介绍涵盖本科到研究生经历；项目介绍包括背景、目标、技术方法、个人角色和项目成果。
2. 爬虫工具
常用Scrapy（强大爬虫框架）和BeautifulSoup（解析HTML和XML文档）。
3. 数据处理工具
- Hive：适合大规模批处理任务，扩展性和灵活性好但查询慢
- Impala：实时查询引擎，查询速度快
4. OLAP相关
OLAP即联机分析处理，用于多维数据分析，常见工具如Tableau、PowerBI。
5. 算法与聚类分析
常见聚类算法有K-Means（基于距离）、层次聚类（构建层次结构）、DBSCAN（基于密度），原理、适用场景和性能有别。
HR面：个人与职业规划#
1. 全面自我介绍
详细介绍各阶段学习、课程、科研、实习等情况及成长收获。
2. 数据分析项目
描述项目背景、目标、数据来源、分析方法、结果及个人贡献和所学。
3. 职业规划
说明短期积累经验、提升技能，长期成为资深分析师或科学家等目标。
4. 可实习时间
明确开始实习时间和时长。
5. 工作内容了解
介绍对数据分析工作流程的理解及对公司业务的初步认识。
总结#
阿里巴巴数据分析岗面试流程全面且深入，涵盖技术、项目、团队合作和个人职业规划。求职者需具备扎实的专业知识、良好的学习能力和清晰的职业规划，才能在面试中脱颖而出。
接下来我会把我在过去的职场中积累的经验总结成小册，编入到我们的大数据从业者知识库中，敬请期待！
也欢迎大家关注我们。我会不遗余力的分享，让这里成为一个干净纯粹的大数据相关知识的交流社区。