【招聘海外留学生】想去谷歌、微软、uber等大牛公司做数据分析,面试真题(已分类)
数据分析面试题目及答案
数据分析面试题目及答案1. 数据分析的基本概念与流程数据分析是指通过收集、清洗、转化和处理数据，以获取有关特定问题或主题的见解和结论的过程。
数据分析的基本流程包括确定问题、收集数据、数据清洗、数据探索、数据建模与分析、结果解释和报告。
2. 数据清洗的常见步骤数据清洗是指对原始数据进行验证、校正、修复和完善的过程，以确保数据的质量和准确性。
常见的数据清洗步骤包括：- 缺失值处理：填充缺失值或删除包含缺失值的数据。
- 异常值处理：检测并纠正或删除异常值。
- 重复值处理：检测并删除数据中的重复值。
- 数据类型转换：将数据转换为正确的数据类型。
- 数据格式规范化：统一数据的格式和单位。
3. 数据探索分析的方法和技巧数据探索分析是指通过可视化和描述性统计等方法，深入了解数据的特征、关联性和分布。
常用的数据探索分析方法和技巧包括： - 描述性统计：计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数等。
- 数据可视化：使用图表和图形展示数据的分布、趋势和关联性。
- 相关性分析：计算和探索数据之间的相关性，如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
- 群组分析：基于数据的特征将数据进行分类和分组。
- 时间序列分析：探索数据随时间的变化趋势和周期性。
4. 常用的数据分析工具和编程语言在数据分析中，常用的工具和编程语言有：- Microsoft Excel：适用于简单的数据分析和可视化。
- SQL：用于处理和查询结构化数据。
- Python：强大的编程语言，提供丰富的数据分析和可视化库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
- R语言：专门用于统计分析和数据可视化的编程语言和环境。
- Tableau：交互式数据可视化工具，可创建富有洞察力的仪表板和报告。
5. 面试常见的数据分析题目和答案示例（以下仅为示例，实际面试题目因公司和职位而异，需灵活掌握） - 请说明你对A/B测试的理解以及在数据分析中的应用。
数据分析面试题目
数据分析面试题目在数据分析领域，面试是获取工作机会的重要环节。
面试过程中，面试官往往会提出一些有挑战性的数据分析问题，以评估应聘者对数据分析的理解和应用能力。
下面是一些常见的数据分析面试题目，希望能够对你进行准备和复习提供一些帮助。
1. 请解释什么是数据清洗（data cleansing）？数据清洗是指从原始数据集中去除无效、重复、不准确或不完整的数据，以确保数据集的整洁和准确性。
数据清洗通常包括对缺失值、异常值和噪声数据进行处理，同时还可以进行数据格式转换和数据标准化等操作。
2. 如何处理缺失值（missing values）？处理缺失值的常用方法包括删除含有缺失值的记录、使用全局常数填充缺失值、使用平均值或中位数填充缺失值、使用相似记录的值填充缺失值等。
具体的方法选择要根据数据集的特点和具体的分析目标进行决策。
3. 请解释什么是数据可视化（data visualization）？数据可视化是通过图表、图形和其他可视化工具将数据转化成易于理解和分析的形式。
数据可视化可以帮助我们发现数据中的模式、趋势和关联性，提供对数据更全面、直观的认识，从而支持数据驱动的决策和洞察。
4. 你如何选择合适的可视化图表？选择合适的可视化图表需要考虑数据类型、分析目标和受众等因素。
例如，对于数值型数据的比较，可以选择柱状图或折线图；对于离散型数据的分布，可以选择饼图或条形图；对于时间序列数据的趋势，可以选择折线图或面积图等。
选择合适的可视化图表可以更好地展现数据的特征和模式。
5. 请说明你在数据分析项目中如何进行特征选择（feature selection）？特征选择是从原始数据中选择对分析目标有重要影响的特征。
常见的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法通过统计指标和相关性等方法对特征进行排序和筛选；包装法通过训练模型进行特征选择，并进行交叉验证来评估特征的重要性；嵌入法则是在模型训练过程中自动选择特征。
大数据分析师招聘面试试题及答案
大数据分析师招聘面试试题及答案一、基础知识考查1、请简要介绍一下大数据的 4V 特征。
答案：大数据的 4V 特征分别是 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和 Value（价值）。
Volume 指数据规模巨大；Velocity 表示数据产生和处理的速度快；Variety 意味着数据类型繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据；Value 则强调数据的价值密度相对较低，需要通过有效的分析手段来挖掘有价值的信息。
2、列举至少三种常见的大数据处理框架。
答案：常见的大数据处理框架有 Hadoop 生态系统（包括 HDFS、MapReduce 等）、Spark 框架、Flink 框架、Kafka 消息队列等。
3、解释数据清洗的主要步骤和目的。
答案：数据清洗的主要步骤包括：数据审查，检查数据的完整性、准确性和一致性；处理缺失值，可以通过删除、填充或基于模型预测等方式；处理重复数据，将重复的记录去除；纠正错误数据，对异常值和错误值进行修正。
数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据基础。
二、数据分析能力考查1、给定一个数据集，包含用户的年龄、性别、消费金额和购买频率，如何分析用户的消费行为特征？答案：首先，可以通过描述性统计分析，了解各个变量的分布情况，比如年龄的均值、中位数、众数，消费金额的总和、均值、标准差等。
然后，根据性别对消费金额和购买频率进行分组比较，观察是否存在性别差异。
进一步，可以进行相关性分析，判断年龄与消费金额、购买频率之间是否存在线性关系。
还可以运用聚类分析，将用户按照消费行为特征进行分类，以便针对不同类型的用户制定营销策略。
2、如何评估一个数据分析模型的准确性？答案：可以使用多种指标来评估数据分析模型的准确性。
常见的有准确率（Accuracy），即正确预测的样本数占总样本数的比例；召回率（Recall），表示正确预测的正例样本数占实际正例样本数的比例；F1 值，是准确率和召回率的调和平均数；均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等用于回归模型的评估；混淆矩阵可以直观地展示模型在不同类别上的预测情况。
【留学生找工作】普华永道笔试面试真题
【留学生找工作】普华永道笔试面试真题笔试真题 & 详解真题 1（问答）：1. What are the advantages anddisadvantages of a freely convertible currency? Do you think China will allowthe RMB to freely float on the international market in the next 5 years?2. What must China do to improve theconfidence of foreign investors and create a stable and open market economy?3. Comment on Chinese consumer confidencein internet-based commerce.4. Can Shanghai ever truly become thefinancial center to rival Hong Kong? If so, when and how?5. The EXPO 2010 is coming to Shanghai.What is the long term viability of the costly buildings and infrastructure atthis venue?6. How can the employment market in citieslike Shanghai and Beijing accommodate the increasing numbers of migrant workersrelocating there?7. 如何吸引外资来建立一个稳定开放的市场经济？真题 2（作文）：技术进步：1. The computer is widely used in modernsociety. What are the disadvantages if one cannot use the computer? What shouldthe government do?2. 你认为你的大学为学生购置电脑和买书充实图书馆那个更加可取？3. 有关是不是该在学校使用电脑和计算器4. 你是否同意下述观点：技术能使学生们掌握更多信息并学习更快。
谷歌工程师面试题
谷歌工程师面试题作为谷歌工程师面试题的例子，我们选择了以下问题：“如何设计一个系统，能够高效地存储和检索大量数据？”这个问题涉及到了数据库设计和算法优化等多个领域，是一个非常常见的面试题。
回答这个问题需要结合具体的场景和需求，下面我们将从系统设计、数据模型、存储和检索等几个方面来展开讨论。
一、系统设计:在设计一个高效的存储和检索系统时，需要考虑以下几个因素：1. 数据规模和增长率：根据系统的需求和预期的数据量，选择合适的硬件设备和存储方案，以支持数据的高效存储和检索。
2. 数据分布和冗余：分布式存储和冗余备份是避免系统单点故障和数据丢失的重要手段。
可以通过数据分片和冗余备份策略，将数据存储在多个节点上，实现高可用和可靠性。
3. 系统可扩展性和并发性：设计一个可扩展的系统，能够支持大规模的并发访问和处理。
可以采用分布式存储和负载均衡等技术，将数据和请求分散到多个节点上，提高系统的性能和可用性。
4. 缓存和预取：通过合理使用内存缓存和数据预取等技术，提高数据的访问速度和系统的响应能力。
可以根据数据的访问频率和访问模式，选择合适的缓存策略和预取算法。
二、数据模型:在设计一个存储和检索系统时，需要选择合适的数据模型和数据库类型，以满足系统的需求和业务特点。
1. 关系型数据库：适用于结构化数据和具有复杂关系的数据。
可以通过表结构和关系约束，进行数据的存储和查询。
常见的关系型数据库有MySQL和Oracle等。
2. NoSQL数据库：适用于非结构化数据和大规模数据存储。
可以根据数据的特点和访问模式，选择合适的NoSQL数据库类型，如键值存储、文档存储、列存储和图数据库等。
常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。
3. 图数据库：适用于存储和查询具有复杂关系的数据。
可以通过图结构和图算法，进行高效的关系查询和分析。
常见的图数据库有Neo4j和Amazon Neptune等。
三、存储和检索:在设计一个高效的存储和检索系统时，可以借鉴以下几个技术和算法：1. 压缩算法：通过压缩数据减少存储空间和传输带宽的消耗。
google 面试题
google 面试题Google面试题Google是全球知名的科技巨头，每年吸引了大量优秀的应聘者参与面试。
Google的面试题目以其独特性和难度而闻名，旨在考察应聘者的解决问题的能力、创造力和逻辑思维。
本文将介绍几个经典的Google面试题目，并分析解题思路。
1. 第一题：寻找字符串中的重复字符题目描述：给定一个字符串，编写一个函数来找出其中重复的字符，并返回其出现次数。
解题思路：为了找出字符串中的重复的字符，并计算它们出现的次数，我们可以使用哈希表。
遍历字符串的每个字符，如果该字符在哈希表中已经存在，则将对应的值加1；否则，在哈希表中添加该字符，并将对应的值设为1。
最后，再遍历哈希表，找出值大于1的字符，即为重复字符。
输出重复字符及其出现次数。
2. 第二题：计算两个数组的交集题目描述：给定两个整数数组，编写一个函数来计算它们的交集。
为了计算两个数组的交集，我们可以创建两个哈希表。
首先，遍历第一个数组，将数组中的元素添加到第一个哈希表中，并将对应的值设为1。
然后，遍历第二个数组，检查数组中的元素是否在第一个哈希表中存在，如果存在，则将该元素添加到第二个哈希表中，并将对应的值设为1。
最后，遍历第二个哈希表，并输出键所对应的元素，即为两个数组的交集。
3. 第三题：找出缺失的数字题目描述：给定一个包含 0, 1, 2, ..., n 中 n 个数的序列，找出序列中缺失的那个数。
解题思路：为了找出缺失的数字，我们可以将序列中的所有数字进行异或运算。
首先，初始化一个变量为0，然后，将变量与序列中的每个数字进行异或运算。
异或运算的性质是，相同数字异或结果为0，任何数字与0异或结果为其本身。
因此，最后的结果就是缺失的数字。
输出结果。
4. 第四题：二进制手表题目描述：给定一个非负整数 n 代表当前 LED 亮着的数量，返回所有可能的时间。
为了列举出亮着 n 个 LED 的所有时间，我们可以遍历二进制数。
从0到2的10次方-1，将它们表示为二进制，统计其中1的个数，如果等于给定的 n，就表示该二进制数能构成合法的时间。
微软公司的面试问题
微软公司的面试问题(总5页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--微软公司的面试问题这是一篇由网络搜集整理的关于微软公司的面试问题的文档，希望对你能有帮助。
★如果你需要学习一门新的计算机语言，你会怎样做？★假设由你负责设计比尔·盖茨的卫生间。
当然，钱不成问题，但是你不可以和比尔谈。
你会怎样做？★到目前为止，你遇到的最难回答的问题是什么？★如果微软公司说，我们愿意投资500万美元用来开发你提出的方案。
那么你会做什么为什么★如果你将世界上所有的计算机制造商召集起来，告诉他们必须要做一件事，你会让他们做什么事？★如果你在五年内会得到一笔奖金，你认为会是因为什么关注你的成绩的人会是谁★你如何教自己的奶奶使用微软Excel表格系统？★为什么当我们在任何一家宾馆打开热水龙头时，热水会马上流出来？★你为什么想在微软工作？★假设你回到家，进入自己的房间，打开电灯开关，可是一点反应都没有——灯没有亮。
这时，你在判断问题出在哪里时，会依次采取怎样的做法？★如果你有一个许多部件可以拆卸的时钟，你将它一块块拆开，但是没有记住是怎样拆的。
然后你将各个零件重新组装起来，最后发现有三个重要零件没有放进去。
这时你如何重新组装这个时钟？★如果你需要学习一门新的计算机语言，你会怎样做？★假设由你负责设计比尔·盖茨的卫生间。
当然，钱不成问题，但是你不可以和比尔谈。
你会怎样做？★到目前为止，你遇到的最难回答的问题是什么？★如果微软公司说，我们愿意投资500万美元用来开发你提出的方案。
那么你会做什么为什么★如果你将世界上所有的计算机制造商召集起来，告诉他们必须要做一件事，你会让他们做什么事？★如果你在五年内会得到一笔奖金，你认为会是因为什么关注你的成绩的人会是谁★你如何教自己的奶奶使用微软Excel表格系统？★为什么当我们在任何一家宾馆打开热水龙头时，热水会马上流出来？★你为什么想在微软工作？★假设你回到家，进入自己的房间，打开电灯开关，可是一点反应都没有——灯没有亮。
【招聘留学生】谷歌的那些烧脑招聘面试题,看看你够聪明吗？
【招聘留学生】谷歌的那些烧脑招聘面试题，看看你够聪明吗？谷歌每年收到大约2,000,000份申请，但它只雇用大约4,000人，比耶鲁和哈佛的录取率还低。
很多人都被那些刁钻古怪的考试问题所难住。
网上流传的版本很多，甚至已经有些被神化的味道。
但实际上总结起来，谷歌的考试题重点在考察应试者的数学运算、物理学、以及逻辑思维。
例如：一天中，时钟的时针和分针会重合几次？How manytimes a day do the hands of a clock overlap?答案：时针和分针每小时重叠一次，但在12小时内会重叠11次，一天之内重叠22次。
这是因为在12时位置的指针重合已经计算在内。
重合时间点分别是上午12:00，1:05，2:11，3:16，4:22，5:27，6:33，7:38，8:44，9:49，10:55以及下午12:00，1:05，2:11，3:16，4:22，5:27，6:33，7:38，8:44，9:49，10:55。
The handsoverlap once an hour, but 11 times in 12 hours and 22 times in a day. This isbecause the overlap at 12 has already been accounted for. The overlaps occur at12, 1.05, 2.11, 3:16, 4:22, 5:27, 6:33, 7:38, 8:44, 9:49 and 10:55 in themorning and after midday at 12, 1.05, 2:11, 3:16, 4:22, 5:27, 6:33, 7:38, 8:44,9:49 and 10:55.再比如，应聘者们曾经回答过这样一个令人啼笑皆非的难题：全世界有多少位钢琴调音师？How manypiano tuners are there in the entire world?这类谜题被称为“费米问题”，命名来自物理学家恩里科·费米，他之所以声名远扬是因为他能够在少量的给定信息甚至没有信息的情况下进行运算。
【招聘海外留学生】想去谷歌、微软、uber等大牛公司做数据分析,面试真题(已分类)
【招聘海外留学生】想去谷歌、微软、U b e r 等大牛公司做数据分析,最新面试真题(已分类)-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN【招聘海外留学生】想去谷歌、微软、Uber等大牛公司做数据分析，最新面试真题（已分类）来自Glassdoor的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。
首先有一个令人惋惜的结论：根据统计，几乎所有的公司都有着自己的不同风格。
由于Glassdoor允许匿名提交内容，很多乐于分享的应聘者向大家提供了Facebook、谷歌、微软等大公司的面试题。
我们把其中的一部分列出以供大家参考。
通用问题Apple1.如果你有几百万用户，每个用户都会发生数百笔交易，这些交易存在于数十种产品中。
你该如何把这些用户细分成有意义的几类？Microsoft1.描述一个你曾经参与的项目，以及它的优点。
2.如何处理具有高基数（high-cardinality）的类属特征？3.如果想要给Twitterfeed写summarize，你要怎么办？4.在应用机器学习算法之前纠正和清理数据的步骤是什么？5.如何测量数据点之间的距离？6.请定义一下方差。
7.请描述箱形图（boxplot）和直方图（histogram）之间的差异，以及它们的用例。
Twitter1.你会使用什么功能来为用户构建推荐算法？Uber1.选择任何一个你真正喜欢的产品或应用程序，并描述如何改善它。
2.如何在分布中发现异常？3.如何检查分布中的某个趋势是否是由于异常产生的？4.如何估算Uber对交通和驾驶环境造成的影响？5.你会考虑用什么指标来跟踪Uber付费广告策略在吸引新用户上是否有效然后，你想用什么办法估算出理想的客户购置成本LinkedIn1.（对大数据工程师）请解释REST是什么。
机器学习问题Google1.为什么要使用特征选择（featureselection）2.如果两个预测变量高度相关，它们对逻辑回归系数的影响是什么系数的置信区间是什么3.高斯混合模型（GaussianMixtureModel）和K-Means之间有什么区别？4.在K-Means中如何拾取k？5.你如何知道高斯混合模型是不是适用的？6.假设聚类模型的标签是已知的，你如何评估模型的性能？Microsoft1.你有哪些引以为豪的机器学习项目？2.随便找一个机器学习算法，然后描述它。
谷歌面试题的最佳答案
谷歌面试题的最佳答案对很多求职者来说，谷歌公司是一个巨大的诱惑，它是最令人向往的信息技术企业。
但是，众所周知，要想跨入谷歌的大门很难，它的招聘门槛非常高，每次面试时，主考官总会提出一些稀奇古怪的问题，比如：你在水中会比在糖浆中游得快吗？如果你要清洗西雅图的所有窗户，收费多少？需要多少卫生纸才能覆盖得克萨斯州？钟的时、分、秒指针一天重叠多少次？用一个4分钟沙漏和一个7分钟沙漏，如何在9分钟以内准确测出9分钟？你的身高缩小至一枚5分硬币大小后被扔进榨汁机，榨汁机的刀片将在60秒内开始运转，你该怎幺办？为旧金山市设计一个疏散计划，等等。
更多的问题，被认为与谷歌的工作毫无关联，比如，为什幺下水道的盖子是圆的？全世界有多少钢琴调音师？全球一年出产多少台吸尘器？等等。
针对求职者的无助，美国科技作家威廉·庞德斯通在搜集了大量信息之后，出版了一本新书《想进谷歌工作，你够聪明吗？》，里面披露了很多谷歌面试的题目，并附有详细的面试技巧。
这本书刚刚上市，就迅速登上畅销书排行榜的榜首，那些想到谷歌去应聘者，自然是人手一本，更多的人，怀着好奇心，通过阅读这本书掀开谷歌面试神秘的面纱。
其实，谷歌之所以不按常理出牌，是由于就业机会与劳动市场处于“僧多粥少”的局面，他们希望借助这些令求职者大伤脑筋的问题，找到具备思考及解决问题能力的员工。
对此，威廉·庞德建议求职者，一定要掌握灵活答题策略，其中最重要的一点，就是在答题时千方百计争取时间。
比如，你可以复述一次问题，或者直接反问考官，以此来证明你在思考。
比如，针对“你在水中会比在糖浆中游得快吗？”这个问题，你可以反过来问：“你问是在水中还是糖浆里游得较快？是指枫糖浆等特定糖浆还是任何比水黏稠的液体？”最终，威廉·庞德在书中惊人地透露，其实这些谷歌面试题，完全是醉翁之意在不酒，主考官们想观察的，就是你的思维敏捷度，借助这类问题管中窥豹，就可以看出求职者如何思考，如何解决问题。
微软招聘面试笔试题目及答案_面试测试题及答案
微软招聘面试笔试题目及答案推荐文章经典的智力测试题目及答案热度：超难IQ智力测试题及答案不服来战热度：一套IQ测试题热度：微软公司在个人计算机和商业计算软件、服务与互联网技术方面都是全球范围内的领导者,是各国求职人才向往的地方。
微软招聘测试题有哪些呢?下面是的微软招聘测试题资料，欢迎阅读。
微软招聘测试题只有5分钟,超过5分钟就放弃,因为你绝对不会被微软录用.test 1烧一根不均匀的绳需用一个小时，如何用它来判断半个小时?test 2。
请仅用一笔画四根直线，将上图9各点全部连接。
test 3对一批编号为1~100全部开关朝上(开)的灯进行以下操作：凡是1的倍数反方向拨一次开关;2的倍数反方向又拨一次开关;3的倍数反方向又拨一次开关。
问：最后为关熄状态的灯的编号。
微软公司招聘笔试题目及答案1.烧一根不均匀的绳子，从头烧到尾总共需要1个小时，问如何用烧绳子的方法来确定半小时的时间呢?2.10个海盗抢到了100颗宝石，每一颗都一样大小且价值连城。
他们决定这么分:(1)抽签决定自己的号码(1~10);(2)首先，由1号提出分配方案，然后大家表决，当且仅当超过半数的人同意时，按照他的方案进行分配，否则将被扔进大海喂鲨鱼;(3)如果1号死后，再由2号提出分配方案，然后剩下的4个人进行表决，当且仅当超过半数的人同意时，按照他的方案进行分配，否则将被扔入大海喂鲨鱼;(4)依此类推……条件:每个海盗都是很聪明的人，都能很理智地做出判断，从而做出选择。
问题:第一个海盗提出怎样的分配方案才能使自己的收益最大化?3.为什么下水道的盖子是圆的?4.中国有多少辆汽车?5.你让工人为你工作7天，回报是一根金条，这根金条平分成相连的7段，你必须在每天结束的时候给他们一段金条。
如果只允许你两次把金条弄断，你如何给你的工人付费?6.有一辆火车以每小时15公里的速度离开北京直奔广州，同时另一辆火车以每小时20公里的速度从广州开往北京。
谷歌面试题及参考答案
谷歌面试题及参考答案谷歌的面试会根据面试者的应聘岗位不同而出不一样的题目。
对面试题目的回答会直接影响谷歌的面试成效。
下面是由店铺分享的谷歌面试题及参考答案，希望对你有用。
谷歌面试题及参考答案(一)应聘职位：软件工程师假设你在衣橱里挂满衬衫，很难从中挑出某一件来。
请问你打算怎样整理一下，使得它们容易挑选?答案：此题没有固定答案。
考验的是被面试者在解决问题方面的想象力和创造性。
我们觉得读者”Dude”的这个答案可能会给Google留下深刻印象：把它们按布料的种类进行哈希(HASH)组合。
然后每类再按2-3-4树或红黑树(都是计算机算法)排序。
应聘职位：软件工程师给你一副井字棋(Tic Tac Toe)。
你来写一个程序，以整个游戏和一个玩家的名字为参数。
此函数需返回游戏结果，即此玩家是否赢了。
首先你要决定使用哪种数据结构处理游戏。
你还要先讲出使用哪种算法，然后写出代码。
注意：这个游戏中的某些格子里可能是空的。
你的数据结构需要考虑到这个条件。
答案：所需要的数据结构应为二元字符数列。
调用此函数检查6种条件，判断是否有赢家。
其中第6种条件就是看是否还有空格。
如果有赢家，则字符判断玩家是X还是O。
因此你需要一个旗标。
如果有赢家则返回此值并结束游戏，如果没有则继续游戏。
应聘职位：软件工程师为1万亿个数排序需要多长时间?请说出一个靠谱的估计。
答案：这又是一个没有标准答案的题目。
目的是考察被面试者的创造性。
我们倾向于两位读者给出的简单答案：用归并排序法(Merge Sort)排序。
平均情况下为O(1，000，000，000，000 Log 1，000，000，000，000)。
最差情况下为O(1，000，000，000，000 Log 1，000，000，000，000)。
现在可以做到每秒10亿次的运算，所以大约应需要3000秒。
应聘职位：软件工程师请设计一个“蛙跳”游戏的算法，并写出方案的代码。
答案：这个游戏的目标是引导一个青蛙避开来往车辆，横穿一条繁忙的公路。
33个Uber面试问题
33个U b e r面试问题(总3页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--33个Uber面试问题这是一篇由网络搜集整理的关于33个Uber面试问题的文档，希望对你能有帮助。
为了Uber更具创造力，诸如市场经理会问一些创造新市场的问题。
不想谷歌那样会给申请者一些烧脑的问题的公司，Uber 的问题更多是考虑申请者的潜力和他们能讲出多少Uber的文化。
你准备好了牺牲你私人生活每周工作80-90个小时吗——社区运营经理申请者如果Uber app出现问题。
你将怎样安抚司机——运营协调专员申请很喜欢你的创造性(简历)，但是貌似你从来没用过Uber。
这是怎么回事——社区经理申请者没有资金支持的情况下，你怎样推广Uber。
——社区经理申请者Uber正在移除一些城市(比如，密尔沃基将被退出芝加哥)你怎样让密尔沃基的司机有芝加哥的司机的感觉呢——运营经理申请者Uber黑车司机的每趟行程收取20%的佣金。
你怎样保证推出的新服务UberSuper收取25%的佣金呢。
在这项新服务中引发的司机花费是什么。
每周能多赚多少。
等等这样的问题。
——运营经理申请者你怎样处理对公司有有极端情绪的客户。
——社区营销经理申请者你怎样追踪Uber付费广告策略带来的客户需求?你怎样证明这个花销是可以接受的。
——数据分析师申请如果竞争者加入到和Uber的价格战中，你怎样做。
——运营经理申请者写封信给司机。
——运营经理申请者假定你被Uber录用了!在你去Uber的路上正好注意到司机使用竞争对手的APP。
你将么做。
——社区运营经理申请者你怎样阻止司机恶意的评论——运营专员申请是什么让你从效力多年的公司离开的——软件工程师申请者有汽车交易伙伴想要退出，你将怎么做。
——区域经理申请怎样让司机在节假日也工作。
——运营和组织管理申请者你怎样用最多4句话让司机注册Uber——运营组织经理申请你不赞同产品最小化管理。
30题海外市场岗位常见面试问题含HR问题考察点及参考回答精选全文
精选全文完整版（可编辑修改）海外市场岗位面试真题及解析含专业类面试问题和高频面试问题，共计30道一、请你简述一下你对市场调研的理解以及你是如何进行这项工作的？考察点及参考回答：海外市场岗位面试问题——你对市场调研的理解及工作方法一、考察点：1. 对市场调研的理解：面试者对市场调研的定义、目的、重要性及如何理解市场调研在商业决策中的角色。
2. 市场调研的实施过程：面试者对市场调研的实际操作流程，包括数据收集、分析、报告撰写等步骤的理解和掌握程度。
3. 解决问题的能力：面试者如何处理复杂问题，包括市场变化、竞争对手动态等，以及如何从数据中提炼出有价值的洞察。
二、参考回答：对于市场调研的理解，我认为它是对市场环境、消费者行为、竞争状况等影响企业决策的因素进行系统性的调查和研究。
通过市场调研，企业可以了解市场趋势、消费者需求，从而制定出更有效的商业策略。
在进行市场调研工作时，我通常会按照以下步骤进行：1. 明确调研目的：我会根据企业海外市场的需求，设定具体的调研目标。
2. 数据收集和分析：我会采用问卷、访谈、观察等多种途径收集数据，并运用适当的分析方法提炼出有价值的信息。
3. 报告撰写：根据分析结果，撰写市场调研报告，提出针对性的商业建议。
在我过去的实践中，我曾负责一项针对目标市场的消费者行为调研。
通过收集和分析数据，我发现了目标市场对产品价格的敏感度较高，因此建议企业在定价时考虑成本和竞争环境，以获取更高的利润。
这个案例充分展示了我对市场调研的实施过程的理解和掌握程度。
二、你对我们目标客户群体的特征有何理解？你能举例说明你的理解吗？考察点及参考回答：标题：海外市场岗位面试问题问题：你对我们目标客户群体的特征有何理解？你能举例说明你的理解吗？一、考察点：1. 候选人对于市场调研的重视程度：面试者通过这个问题，可以了解候选人是否对目标客户群体进行了深入的研究和分析，是否重视市场调研工作。
2. 候选人对目标客户群体特征的理解能力：通过候选人的回答，可以评估候选人是否能够准确描述目标客户群体的特征，以及是否能够提供具体的事例来支持自己的观点。
【招聘海外留学生】微软面试题难倒资优生
心之所向，所向披靡【招聘海外留学生】微软面试题难倒资优生微软要的是“人”——聪明、好学、踏实、自信，具备良好的道德和较强的团队精神的“人”。
谜语题也好，推理题也好，所要考察的，都是冲着一个“人”字。
一个优秀的“人”，正是一些着名的企业孜孜以求的，也是他们这一系列测试“怪题”的指向所在。
为什么下水道井盖是圆的？这个问题，是微软公司向面试者提出的。
翻阅众多名企招聘时所提出的问题，类似这样的“怪题”比比皆是。
类似的题目还有，怎样移动富士山？估算一下美国有多少辆汽车？香港有多少建筑设计师？将汽车钥匙插入车门向哪个方向旋转可以打开车锁？说起来这些刁钻古怪的问题，干微软何事？但这确实就是他们郑重其事地考察一批批优秀应聘者的题目和录取标准。
要知道，微软是全世界年轻人都向往的少数大企业之一，每年都有大量高素质的年轻人参加他们的入门考试。
而他们出的这些题目，却不像是在严肃地考核这些有着高学历的人。
任何一个人，只要具备一定的智力水平，都可以来测试。
事实上，我们现在知道，已经不单单是微软，很多名企，尤其是外企，在招聘新加盟者时，都或多或少地用上了这种“怪题”的招数。
试举几例：1、你让工人为你工作7天，给工人的回报是一根金条。
金条平分成相连的7段，你必须在每天结束时给他们一段金条，如果只许你两次把金条弄断，你如何给你的工人付费？2、请把一盒蛋糕切成8份，分给8个人，但蛋糕盒里还必须留有一份。
3、小明一家过一座桥，过桥时是黑夜，所以必须有灯。
现在小明过桥要1秒，小明的弟弟要3秒，小明的爸爸要6秒，小明的妈妈要8秒，小明的爷爷要12秒。
每次此桥最多可过两人，而过桥的速度依过桥最慢者而定，而且灯在点燃后30秒就会熄灭。
问：小明一家如何过桥？4、一群人开舞会，每人头上都戴着一顶帽子。
帽子只有黑白两种，黑的至少有一顶。
每个人都能看到其他人帽子的颜色，却看不到自己的。
主持人先让大家看看别人头上戴的是什么帽子，然后关灯，如果有人认为自己戴的是黑帽子，就打自己一个耳光。
各大名企的笔试面试题(微软+谷歌+联合利华)
各大名企的笔试面试题目录面试游戏 (1)智力急转弯问题 (4)推理题 (14)面试游戏分拣跳棋子有的外企在招收员工时，为测试应聘者的手脚灵活程度，给每个应聘者放一堆跳棋子，要求其在一分钟内挑出混杂在一起的5种颜色的跳棋子，并按各色分别排列好，如在规定的时间内没有按要求完成，即被淘汰。
看图说话外企招聘员工，需测试应聘者的反应能力。
有的外企在转动的机器上装上彩色图画，画面上有动物、植物、建筑物、交通工具、家用电器等，在应聘者面前按一定的速度移过，要求应聘者在规定的时间内说出自己所看到的内容。
分蛋糕有一家外企招聘员工面试时。
出了这样一道题，要求应聘者把一盒蛋糕切成8份，分给8个人，但蛋糕盒里还必须留有一份。
面对这样的怪题，有些应聘者绞尽脑汁也无法分成；而有些应聘者却感到此题实际很简单，把切成的8份蛋糕先拿出7份分给7人，剩下的1份连蛋糕盒一起分给第8个人。
应聘者的创造思维能力这就显而易见了。
冒着烈日长跑考试应聘者意志、吃苦耐劳精神，常是外企招聘面试要出的题。
有一家外企从应届技校毕业生中招一批员工，面试时，要求应聘者冒着烈日，跑到近郊的一座山再返回。
测试结果，有的应聘者投机取巧，未跑到目的地就返回；有的应聘者虽跑到目的地，但在返回途中搭乘出租车；也有的应聘者按规定跑到目的地后再跑回。
外企公布录取名单时，前两种人榜上无名，后一种人被录用为员工。
雨中打伞走路作为外企的员工，要求具有团结协作精神。
因此，一家外企招聘员工时，要求应聘者冒雨到附近指定地点然后返回，但只有一半的应聘者发到伞。
应聘者在这场面试中出现这样的情况：有的发到伞的应聘者主动与无伞的应聘者搭档，风雨同伞；有的无伞的应聘者则与有伞的应聘者协商合用一把伞；还有的有伞的应聘者只顾自己不顾别人，独自撑一把伞。
结果，独自撑一把伞者被淘汰，而风雨同伞者则被录用。
正方形绳子随机安排五位面试者，分别蒙住他们的双眼。
使他们在15分钟内共同将三条绳子先首尾相接成圆形，再各自拉住圆形的一点将绳子最终变为正方形。
海外招聘考试题目及答案
海外招聘考试题目及答案一、单选题（每题2分，共20分）1. 海外招聘的主要目的是什么？A. 提高公司知名度B. 寻找具有国际视野的人才C. 降低人力成本D. 增加员工多样性答案：B2. 在海外招聘过程中，以下哪项不是必须考虑的因素？A. 语言能力B. 文化适应性C. 工作签证D. 员工的个人兴趣答案：D3. 以下哪项不是海外招聘的优势？A. 扩大人才库B. 提高公司国际形象C. 增加员工流失率D. 促进多元文化交流答案：C4. 在进行海外招聘时，以下哪项不是有效的招聘渠道？A. 社交媒体B. 本地招聘会C. 国际招聘网站D. 内部员工推荐答案：B5. 以下哪项不是海外招聘的挑战？A. 时区差异B. 语言障碍C. 法律和税收问题D. 员工的本地化答案：D6. 在海外招聘中，以下哪项不是有效的面试技巧？A. 视频面试B. 电话面试C. 现场面试D. 通过邮件进行面试答案：D7. 海外招聘时，以下哪项不是有效的员工评估方法？A. 技能测试B. 性格测试C. 工作经验D. 社交媒体审查答案：D8. 在海外招聘中，以下哪项不是有效的员工融入策略？A. 提供文化适应培训B. 安排本地导师C. 提供语言课程D. 强制员工参与所有公司活动答案：D9. 海外招聘中，以下哪项不是有效的薪酬策略？A. 提供竞争力的薪资B. 考虑当地的生活水平C. 提供额外的福利D. 只提供基本工资答案：D10. 在海外招聘中，以下哪项不是有效的员工保留策略？A. 提供职业发展机会B. 定期进行绩效评估C. 提供灵活的工作时间D. 忽视员工的个人需求答案：D二、多选题（每题3分，共15分）1. 海外招聘时，以下哪些因素可能影响招聘效果？（多选）A. 招聘广告的吸引力B. 招聘流程的效率C. 招聘团队的专业度D. 公司的品牌影响力答案：ABCD2. 在海外招聘中，以下哪些措施可以帮助提高员工的满意度和忠诚度？（多选）A. 提供有竞争力的薪酬B. 提供职业发展机会C. 定期进行员工满意度调查D. 忽视员工的反馈答案：ABC3. 海外招聘中，以下哪些因素可能影响员工的工作效率？（多选）A. 时区差异B. 文化差异C. 语言障碍D. 工作环境答案：ABCD4. 在海外招聘中，以下哪些措施可以帮助公司遵守当地的法律法规？（多选）A. 咨询当地的法律顾问B. 了解当地的劳动法C. 与当地的合作伙伴合作D. 忽视当地的法律法规答案：ABC5. 海外招聘中，以下哪些因素可能影响员工的适应性？（多选）A. 个人性格B. 家庭状况C. 语言能力D. 工作经验答案：ABCD三、判断题（每题2分，共10分）1. 海外招聘可以提高公司的国际竞争力。
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【招聘海外留学生】想去谷歌、微软、U b e r 等大牛公司做数据分析,最新面试真题(已分类)-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN【招聘海外留学生】想去谷歌、微软、Uber等大牛公司做数据分析，最新面试真题（已分类）来自Glassdoor的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。
首先有一个令人惋惜的结论：根据统计，几乎所有的公司都有着自己的不同风格。
由于Glassdoor允许匿名提交内容，很多乐于分享的应聘者向大家提供了Facebook、谷歌、微软等大公司的面试题。
我们把其中的一部分列出以供大家参考。
通用问题Apple1.如果你有几百万用户，每个用户都会发生数百笔交易，这些交易存在于数十种产品中。
你该如何把这些用户细分成有意义的几类？Microsoft1.描述一个你曾经参与的项目，以及它的优点。
2.如何处理具有高基数（high-cardinality）的类属特征？3.如果想要给Twitterfeed写summarize，你要怎么办？4.在应用机器学习算法之前纠正和清理数据的步骤是什么？5.如何测量数据点之间的距离？6.请定义一下方差。
7.请描述箱形图（boxplot）和直方图（histogram）之间的差异，以及它们的用例。
Twitter1.你会使用什么功能来为用户构建推荐算法？Uber1.选择任何一个你真正喜欢的产品或应用程序，并描述如何改善它。
2.如何在分布中发现异常？3.如何检查分布中的某个趋势是否是由于异常产生的？4.如何估算Uber对交通和驾驶环境造成的影响？5.你会考虑用什么指标来跟踪Uber付费广告策略在吸引新用户上是否有效然后，你想用什么办法估算出理想的客户购置成本LinkedIn1.（对大数据工程师）请解释REST是什么。
机器学习问题Google1.为什么要使用特征选择（featureselection）2.如果两个预测变量高度相关，它们对逻辑回归系数的影响是什么系数的置信区间是什么3.高斯混合模型（GaussianMixtureModel）和K-Means之间有什么区别？4.在K-Means中如何拾取k？5.你如何知道高斯混合模型是不是适用的？6.假设聚类模型的标签是已知的，你如何评估模型的性能？Microsoft1.你有哪些引以为豪的机器学习项目？2.随便找一个机器学习算法，然后描述它。
3.请解释GradientBoosting是如何工作的。
4.（对数据挖掘工程师）请解释决策树模型。
5.（对数据挖掘工程师）什么是神经网络？6.请解释偏差方差权衡（Bias-VarianceTradeoff）。
7.如何处理不平衡二进制分类？8.L1和L2正则化之间有什么区别？Uber1.你会通过哪种特征来预测Uber司机是否会接受订单请求你会使用哪种监督学习算法来解决这个问题，如何比较算法的结果LinkedIn1.点出及描述三种不同的内核函数，在哪些情况下使用哪种？2.随意解释机器学习里的一种方法。
3.如何应付稀疏数据？IBM1.如何防止过拟合（overfitting）2.如何处理数据中的离群值？3.如何评估逻辑回归与简单线性回归模型预测的性能？4.监督学习和无监督学习有什么区别？5.什么是交叉验证（cross-validation），为什么要使用它？6.用于评估预测模型的矩阵的名称是什么？7.逻辑回归系数和胜算比（OddsRatio）之间存在什么关系？8.主成分分析（PCA）和线性和二次判别分析（LDA和QDA）之间的关系是什么？9.如果你有一个因变量分类，又有一个连续自变量的混合分类，你将使用什么算法，方法或工具进行分析？10.（对行业分析师）逻辑与线性回归有什么区别如何避免局部极小值Salesforce1.你会使用哪些数据和模型来测量损耗/流失如何测试模型性能2.假设我是一名非技术人员，请向我解释一种机器学习算法。
CapitalOne1.如何构建一个模型来预测信用卡诈骗？2.如何处理丢失或不良数据？3.如何从已存在的特征中导出新的特征？4.如果你试图预测客户的性别，但只有100个数据点，可能会出现什么问题？5.在拥有两年交易历史的情况下，哪些特征可以用来预测信用风险？6.请设计一个用来下井字棋的人工智能程序。
Zillow1.请解释过拟合，以及如何防止过拟合。
2.为什么SVM需要在支持向量之间最大化边缘？HadoopTwitter1.如何使用Map/Reduce将非常大的图形分割成更小的块，并根据数据的快速/动态变化并行计算它们的边缘？2.（对数据工程师）给定一个列表：123,345234,678345,123…其中第一列是粉丝的ID，第二列是被粉者的ID。
查找所有相互后续对（上面的示例中的对是123，345）。
当列表超出内存时，如何使用Map/Reduce来解决问题？CaptialOne1.（对数据工程师）什么是Hadoop序列化（serialization）2.解释一个简单的Map/Reduce问题。
HiveLinkedIn1.（对数据工程师）请编写返回情感分数的HiveUDF。
例如，假如好=1，坏=-1，平均数=0，那么对餐厅做评价时因为「食物好，服务差」，你的分数可能为1-1=0SparkCaptialOne1.（对数据工程师）用Scala语言，RDD在Spark中是如何工作的？统计和概率问题Google1.假设我是一名非技术人员，请向我解释一下交叉验证（Cross-validation）。
2.请描述一下非正态概率分布，随后告诉我们它该如何应用？Microsoft1.（对数据挖掘）请解释异方差（heteroskedasticity）是什么，以及如何解决它。
Twitter1.在给定Twitter用户数据的情况下，你该如何衡量参与度？Uber1.时间序列预测技术有什么不同？2.解释原理组件分析（PrincipleComponentAnalysis，PCA）和PCA使用的方程。
3.如何解决多重共线性（Multicollinearity）4.（对分析师）请写一个方程，优化我们在Twitter和Facebook上的广告费用支出。
Facebook1.在一副牌中抽取两张，出现同一花色的概率是多少？IBM1.什么是p-value和置信区间？CapitalOne1.（对数据分析师）如果你有70个红色弹珠，绿色和红色弹珠的比例是2比7，有多少绿色弹珠？2.纽约市的通勤数据看起来应该遵从什么分布？3.一个骰子，在扔6次的情况下出现1个6的几率，与扔12次的情况下出现至少两个6的几率，和扔600次出现至少100次6的几率相比哪个大？Paypal1.什么是中心极限定理（CentralLimitTheorem），如何证明它它的应用方向是什么编程和算法Google1.（对数据分析师）请写一个程序可以判定二叉树的高度。
Microsoft1.请创建一个函数检查一个词是否具有回文结构。
Twitter1.请构建一个幂集（powerset）。
2.请问如何在一个巨大的数据集中找到中值？Uber1.（对数据工程师）编写一个函数用来计算给定数字的平方根（2个小数点精度）。
随后：避免冗余计算，现在使用缓存机制优化你的功能。
Facebook1.假设给定两个二进制字符串，写一个函数将它们添加在一起，而不使用任何内置的字符串到int转换或解析工具。
例如：如果给函数二进制字符串100和111，它应该返回1011。
你的解决方案的空间和时间复杂性如何？2.编写一个函数，它接受两个已排序的列表，并在排序列表中返回它们的并集。
LinkedIn1.（对数据工程师）请编写一些代码来确定字符串中的左右括号是否是平衡的？2.如何找到二叉搜索树中第二大的元素？3.请编写一个函数，它接受两个排序的向量，并返回一个排序的向量。
4.如果你有一个输入的数字流，如何在运行过程中找到最频繁出现的数字？5.编写一个函数，将一个数字增加到另一个数字，就像pow（）函数一样。
6.将大字符串拆分成有效字段并将它们存储在dictionary中。
如果字符串不能拆分，返回false。
你的解决方案的复杂性如何？CaptialOne1.（对数据工程师）如何「拆散」两个数列（就像SQL中的JOIN反过来）2.请创建一个用于添加的函数，数字表示为两个链表。
3.请创建一个计算矩阵的函数。
4.如何使用Python读取一个非常大的制表符分隔的数字文件，来计算每个数字出现的频率？Paypal1.请编写一个函数，让它能在O（n）的时间内取一个句子并逆向打印出来。
2.请编写一个函数，从一个数组中拾取，将它们分成两个可能的数组，然后打印两个数组之间的最大差值（在O(n)时间内）。
3.请编写一个执行合并排序的程序。
SQL问题Microsoft1.（对数据分析师）定义和解释聚簇索引和非聚簇索引之间的差异。
2.（对数据分析师）返回表的行计数有哪些不同的方法？Facebook1.（对数据工程师）如果给定一个原始数据表，如何使用SQL执行ETL（提取，转换，加载）以获取所需格式的数据？2.如何编写SQL查询来计算涉及两个连接的某个属性的频率表如果你想要ORDERBY或GROUPBY一些属性，你需要做什么变化你该怎么解释NULL LinkedIn1.（对数据工程师）如何改进ETL（提取，转换，加载）的吞吐量？智力游戏Google1.假设你有10包弹球，每包里面都是10个弹球。
如果其中一包的重量和其他的不同，但你只能进行一次称重，你该用什么办法？Facebook1.你打算坐飞机去西雅图，想知道是不是需要带伞，于是你分别打电话给三位在西雅图的朋友。
每个朋友都有2/3的几率说真话，1/3的几率在骗你。
如果他们都说「会下雨」，西雅图下雨的概率是多少？2.假如在一个等边三角形的三个角上都有一只蚂蚁，每只随机选择方向然后直走一直到另一个边缘，三只蚂蚁互相不交汇的几率是多少如果有n只蚂蚁在n角形中，概率又是多少3.在100!的结果里有多少个零？Uber1.想象一下你在一家医院工作。
患者来就诊的频率符合泊松分布，而医生照顾患者的频率符合均匀分布。
请写一个函数或一段代码来输出患者的平均等待时间和医生在某日的参与度。
LinkedIn1.你正在攀爬一个n阶的楼梯，你可以采取任何数量的k个步骤。
你到达楼梯顶部有多少不同的方式（这是楼梯问题的修改版）文档来源：专业留学生海归求职培训辅导机构海归求职网AceCareer。