先介绍下背景吧🤔
本人双非本科计算机学院大三狗一枚。人生第一次关于数分的面试，就是面了编程猫，总的还是比较紧张的，大概率是凉了（万一活过来了就给大家更二面！）想着以总结的方式记录下吧，也算回馈牛客啦。
笔试😁
笔试是给你三道SQL题，在一天内写完发到他们邮箱。总的也不难，计算新用户留存率，用下窗口函数和 case when 就可以。 发完当晚就约了一面。
一面🙃
一面是在腾讯会议视频面，提前进了腾讯会议等二十多分钟没忍住给面试官打了电话，才明白了到时间得打过去确认然后他才会进来hhh不然就会觉得你可能有什么事不能赴面，面试官是个小哥，态度也挺nice的。
内容
一开始先一段简短的自我介绍
1、问了下有打数学建模这些比赛吗（很后悔没打呜呜呜）
2、然后就让我介绍了下简历里的项目，然后负责做什么事情。
（可能因为项目比较偏管理和产品，所以又补充了个问题）
3、学校学的有关数据分析的有什么课程
答：概率统计，数据挖掘，各种数学基础，这学期还有hadoop。然后自学了python。
4、python掌握得怎么样。
答：我说用做过一个查重系统，现在主要学一些数据分析用的pandas包，seaborn，matplotlib这些。
5、然后就问我pandas怎么关联两个DF
答：一开始没反应过来什么是df，反应过来后脑子也短路了。。当时画面十分尴尬。。。（结束后才想起来merge和join）
6、pandas怎么填补空值
答：fillna
7、再让我聊下对hadoop的了解（。。前面自杀式埋雷）
答：但是之前没好好准备相应的功课，自己也没怎么学hadoop，导致这个部分聊得有点崩。
8、接着问了下hive的掌握情况，我说没深入学，但是大概了解，跟sql也差不多，学起来应该比较好上手。
9、聊下hive和sql的区别
答：这个以为之前有所准备。答了sql用于数据库，侧重于数据的存储管理，是面向数据的，不利于分析。而hive是作用于数据仓库，面向数据分析，不利于数据的存储。
但其实正确应该是：
1 建表不一样，hive有按行分割，按字段分割，sql没有
.2 hive 不支持等值连接，sql支持等值连接，
比如 SQL中对两表内联可以写成：select * from dual a,dual b where a.key = b.key;
Hive中应为：select * from dual a join dual b on a.key = b.key;
.3 hive中不用not null ，SQL中有not null
hive 中用left join 代替 not null
.4 Hive不支持将数据插入现有的表或分区中，仅支持覆盖重写整个表
.5最后落地不一样
hive落地是 hdfs，mysql 落地到文件
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数据库 Database (Oracle, Mysql, PostgreSQL)主要用于事务处理，数据仓库 Datawarehouse (Amazon Redshift, Hive)主要用于数据分析。用途上的不同决定了这两种架构的特点不同
也就是把sql和hive的区别答成了数据库和数据仓库的区别了。。。。（事后觉得特别尴尬。）
10、到岗时间，一周实习天数（感觉这不是hr才会问的吗？？可能为了缓解我聊崩的压力？）
11、反问环节
①实际业务会用到K_means、朴素贝叶斯这些数据挖掘算法的吗
这个偏向数据挖掘，数分实际上基本没用到，不要求掌握，但是会的话更好。
②平时工作的平台是什么？可以用jupyter吗？
一般在hadoop上用hive语言工作，或者使用python时，在jupyter上也有。
总的来说😑
面试官还是挺温和的，不会很为难人，点到而止，但是可能因为前面聊得有点崩了，所以20+分钟就结束了面试，完全没问到SQL（可能笔试考察过了？），也没问到业务分析能力，没让拆解指标，也没让做异动分析，ABtest，没问统计学的，这些本来都准备了挺久，哎，还是蛮可惜的。感觉基本凉了吧，但还是象征性的许愿下上岸吧！
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