1、这个问题，HR主要是想了解你是出于什么原因跳槽的，看你的动机是什么。我觉得上一家公司学不到什么东西，对自己的成长空间很有限，我希望能加入一家公司做更有挑战的事情。为什么会选择我们公司？看你对要加入的公司有什么样的了解，出于什么考虑才选择加入这家公司。
2、回答样本三：如果你必须告诉自己的确切数目，请不要说一个宽泛的范围，所以你只会得到最下限的数字。最好给出一个具体的数字，这样表明你已经做了一个调查，在当今的就业市场上，知道学历的员工如自己，什么样的价值。
3、这样的问题，目的是使应聘人员能比较自然地进入面试情景之中，以便消除毕业生紧张的心情，建立一种和谐、友善的面试气氛。毕业生这时就不需要详细地对所问问题进行一一解可利用这个机会熟悉面试环境和考官。 第二阶段：引入阶段。
4、董卓让大家安静，进一步解释说：“之所以安排这道实践性的试题，是因为公司认为相马不如赛马的人才选拔理念。真正有效能的人就像千里马一样，一‘赛’就出来了，对不对？你们知道吗？在你们前面，甚至有人成功地把梳子卖给了和尚，以高难度的推销技巧答出了这道试题。
5、感觉照这样干一两年的话出来市场完全找不到更好的工作，只能降维去找工作。个人发展：个人发展在普通的公司都是个很玄幻的事情，比较看机遇，譬如公司是否处在一个快速发展的阶段、上个坑的萝卜动不动、你和上司的关系及眼缘、个人能力……等等。
6、面试时专业技能水平能力基本不问，却一直说要你努力学习的。这种多出现于应届生校招，也存在于很多社招，对于技能水平过问不多，面试半小时20分钟在说自己公司多好多牛逼，你水平差，要多努力学习，工资不重要，公司招你是亏钱的等等。
1、b） 最佳答案。尽管要说得这么准确需要好好准备一下，但是会使你的面试受益匪浅。（我每应聘一家公司，都会通过各种渠道，了解公司情况，且打印下来，面试时带上，有意无意表达出来，表示你很在乎公司，很在乎这份工作，你也早就成为公司的人） c） 错误。这显得你对该公司什么都不知道。在面试中，充分的准备是无可替代的。
2、余下即为递推了，由年n－1推出n。 答案：n为4。第四天看时，狗已死了，但是在第三天死的，故答案是3条。
3、脑筋急转弯，IBM 面试 时的题目：一个人花8块钱买了一只鸡，9块钱卖掉了，然后他觉得不划算，花10块钱又买回来了，11块卖给另外一个人。问他赚了多少？脑筋急转弯问答的速度要快，问答的语言要巧。它具有缓解压力、增添情趣，拓宽思路、启迪智慧等功能。下面我为大家揭晓答案，希望大家喜欢。
4、这是IBM面试时的题目，有四种算法： 9-8=1，11-10=1，1+1=2，所以最后赚2元。
5、这道面试题在测试中回答利润是2元的肯定是面试失败者；回答3元的更加不可思议，因为连自己什么时候追加了成本都不知道，肯定也是失败；回答1元者，恭喜你，不属于脑袋进水的范畴。我们现在来看，鸡在C手里，是他花11元买的，就是说现在鸡的成本又涨到11元了。
6、这是IBM面试题 他们认为赚了1元，经济学上亏损2元是最佳答案 但是我有疑问，如果我们把交易进行到100次，最后鸡仍然在卖家手里。那么买家也只赚了1元，并且在经济学上他亏损了100元。那么买家是不是可以告诉其他人，在交易中他没获得什么好处，卖家就更不用说了。
1、答案解析：5050 数据分析思维 面试题1：付费转化率 若活动目标是50w流水，假设活动页面转化率是0.4%，单个用户可带来平均收入20元，需要多少流量（UV）才能达成目标？A. 600 B. 625 C. 675 D. 425 答案解析：B 需要给页面带来625000流量（UV）才有可能达成目标。
2、使用过的Python库与功能：numpy、pandas、matplotlib、sklearn等。 Python去重方法：利用set（）、groupby、keys（）等。 介绍Python使用情况：在数据处理、可视化和机器学习建模中的应用。以上内容涵盖了数据分析师面试中常见的SQL、Excel和Python相关问题及解
3、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
4、我把面试过程可以会问几类问题，不同的面试官可以侧重点不一样。我想和所有面试数据分析师的朋友说的：面试过程中大家是平等的。不要太弱势也不要太强势。把你之前的工作有条理的表达出来。面试一些问题的时候，可以想一想。我个人觉得，并不是所有的问题必须别人一问完，立即
5、数据分析师面试经典问题涉及统计理论，例如中心极限定理，它阐述了样本平均值与总体平均值的关系，以及在无全貌数据时，样本如何估计总体。正态分布，作为概率分布的重要概念，被用于描述大量随机变量的规律，如人的身高、成绩等。
6、再比较最终版本。题目7：什么是多变量测试，它和AB测试有什么区别？多变量测试用于优化设计，测试多个元素的组合，而AB测试则针对单个元素或假设进行。多变量测试涉及较小的更改，且时间较长。掌握这些问题的答案将有助于在数据分析师面试中表现出色。