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本篇，来拆解下呼声较高的
『腾讯』数分面试真题
（含思路解析+考点）
一、SQL题
二、机器学习与概率论
三、开放性问题
（注：题目由粉丝提供，在此感谢~）
SQL题
▼ 面试真题1：
字段结构如下：
date：日期
user_id：用户ID
device：设备类型
active_score：活跃度
▼ 解题思路：
② 当天数据不进行次留计算
根据不同设备，按照用户活跃度进行排名，并输出每个设备活跃度TOP100的用户ID及活跃日期、活跃度。
▼ 解题思路：
② 对于相同活跃度如何排名
Tips：本篇使用rank()函数，若面试官想要唯一100行记录，需要使用row_number()函数，针对活跃度相同如何进行排名需和面试官确认逻辑。
▼ 面试真题2：
▼ 解题思路：
SQL去重的方法主要有三种
① DISTINCT（题目中已提到）
② GROUP BY
③ ROW_NUMBER()函数
举例，比如在面试真题1中，需要对设备信息进行去重。
▼ 面试真题3：
RANK()
ROW_NUMBER()
DENSE_RANK()
ROW_NUMBER()函数会依次进行排序且序号不相同
RANK()函数会依次排序如结果一样序号相同且会跳跃排名
DENSE_RANK()会依次排序如结果一样序号相同且不会跳跃排名
详细的内容可参考往期文章
机器学习&概率论
两个向量之间的相似性计算有什么方法？
▼ 解题思路：
相似性计算方法主要可以分为“距离类”和“相似度”
下面罗列一些常用的计算方法
Tips：如果时间有限，建议针对不同类型选中一至两个重点了解和掌握。
▼ 面试真题2：
▼ 解题思路：
H0:实验组和对照组没有显著差异
H1:实验组和对照组有显著差异
如果检验统计量服从标准正态分布，总体方差或样本量较大，可使用U检验
如果检验统计量方差未知且样本量较少，可使用T检验
显著性水平：希望样本结果不可信程度达到多少时候就拒绝原假设H0，通常用希腊字母 α 表示，通常取0.01， 0.05， 0.1。
开放性问题
① 导入期：用户获取阶段，所有的新用户都是属于导入期。
② 成长期：注册登录并激活，首次体验王者荣耀游戏。
③ 成熟期：深入使用王者荣耀游戏，如频繁登录，购买相关游戏产品，这部分用户对平台的贡献和收益最大。
④ 休眠期：这个阶段的用户价值开始走下坡，从数据上的表现，例如，登录频率或购买频率下降，游戏时长下降等。
⑤ 流失期：一段时间未登录的用户。具体时长可以以王者荣耀登录的用户间隔分布进行分析定义。
抖音如何从数据分析的角度进行内容分发？
▼ 解题思路：
问题可以转换为：如何给抖音用户进行内容推荐
这类问题的其中一种回答视角为：
划分为自己熟知的用户指标相关的问题。
其中一种拆解如下：
给博主的粉丝用户进行视频加权推荐 同类型视频推荐
同地域视频推荐（例如，抖音重推的同城业务）
...
Tips：面试A公司结果被问到B公司的业务问题，可以分成两种情况：
② 面试官对B公司业务较为熟悉，会偏好于熟悉的领域进行发问。
以上就是腾讯面试的部分真题。
如若盼 追更 『求职类』干货系列 
Ps. 微信推文改了规则
看完记得设置为 “ 星标 ”
不然我会消失的
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