听说在牛客发面经能攒人品，换oc
我也来分享一下今天的拼多多数据分析面经
一面（1h）
1、常规的自我介绍
2、面试官根据我的简历开始让我手撕代码（之前看了牛客的面经，以为都是手撕SQL，没想到手撕Python了），自己写一段计算tf_idf的代码（用的for循环，复杂度很高，面试官很和善，说ok）
3、问了一下简历的内容
（包括AB Test、模型评估、项目细节等等）
4、我看你简历上数据挖掘的项目挺多，为啥来数据分析了？
（我回答的数据分析和挖掘关联性很强啊，不可分割啊啥的）
5、你有什么想问的？
（我问了一下对新人的培养方案和对我的评价哈哈）
回到等候室，立马叫去二面了
二面（45min）
1、常规的自我介绍
2、手撕算法题（我面的不是数据分析吗？求求你们让我写SQL啊TAT）
难度大约在Leetcode中等难度，我给出一个时间复杂度N2的解法，但是面试官说有更快的解法，用动态规划，我想了半天也没想出来（自从放弃投算法岗之后真的没怎么看这些了）
3、Xgboost、GBDT、RF的不同（可能因为简历里提到过）
准备了一堆业务问题的我其实是有点懵的，对这三者的不同粗略答了一下Boosting 和 Bagging
4、Xgboost比GBDT好在哪？
只答出来并行与二阶导
5、ID3和C4.5的不同？
信息增益和信息增益率
除了这俩还有啥不同？emmmmmm，名字不同吗？（确实这一块研究的不深）
6、写一下信息增益和信息增益率吧？
写出来了
7、SVM知道吗？
我：首先，SVM是寻找间隔最大的分离超平面，...（面试官：好了，写一下SVM的超平面公式和目标函数和求解方法）
我：（我真的不是在面算法吗？）那就写吧，目标函数写的磕磕盼盼，还有约束条件啥的，加上有点紧张，在面试官的引导下写的也只是七七八八（其实是很基础的东西）
8、你还要什么问题？
我：咋这么偏算法？
面试官：我是广告搜索部的，所以平时数据算***比较多一点
回到等候室，立马叫去hr面
hr面（30分钟）
1、前面感觉怎么样？
感觉二面自己不是很满意
2、加班可以吗？
ok
3、薪资呢？
我在网上看到差不多是balabala这个价
4、单身吗？
和女朋友都规划在上海工作
5、说出三个自己的优势？
我：1... 2... 3...
6、有几个offer？
0，不过很多面试都在过程中
7、聊一聊你心中的拼多多？
砍价活动真香！BALABALA（舔就完事了）
8、你有什么想问的？
（hr说他是从阿里跳过来的）拼多多和阿里技术哪个好？面试官说阿里技术沉淀在那，拼多多肯定不能比，但是拼多多的成长是很快的，在这里可以学到很多东西。
最后希望可以在拼多多打破自己秋招0 offer，愿大家都早日收到自己想要的Offer Call！！！
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