1.实习简单提问2.概统-假设检验，一二类错误3.男女指标（如点击率）都上升，总的一定上升吗？（辛普森悖论）4.如果给抖音底部那个+号加个气泡提示发布视频，怎么设计实验，ab实验得出数据后，怎么判断该方案有没有用？哪些指标反而会下降？5.召回率和精准率 概念6. 估计抖音日均视频播放量7.估计北京网约车司机人数#面试问题

1、自我介绍一下？2、你觉得哪段实习对你的成长最大？3、有没有遇到的“相关不等于因果”的案例？你当时是怎么设计分析来验证真正的因果关系的？如果无法进行A/B测试，你会怎么办？4、对携程的了解？如何看待小红书、抖音这种内容平台对携程这类传统OTA的冲击？5、旅游决策是一个长周期、多触点的过程。用户可能今天看抖音被种草，明天在小红书搜攻略，一周后又在携程下单。传统的“最后一次点击归因”模型在这里显就不太合适。你会怎么设计归因模型来评估不同渠道的价值？6、如果要你评估一个携程营销活动比如折扣促销的效果，你会从哪些维度分析数据？7、假设让你预测携程机票的预订量，你会考虑哪些内外部因素？怎么构建一个预测模型？8、目前面试情况

1、自我介绍2、为什么选择回国找工作？实习经历很丰富，为什么最后选择了互联网？3、**涉及多市场，你怎么处理不同国家用户数据的差异？4、怎么判断异常是正常波动还是业务策略导致?异动分析的分析流程？5、你对携程的业务了解吗？比如旅游、酒店、机票等，有什么想法？6、SQL题，计算用户留存率7、case题：如果监控到App的日活用户突然下降10%，你会如何排查原因？8、对Hadoop、Spark的了解程度？如何用Spark处理大规模数据？遇到过性能问题吗？9、base地偏好？10、反问

1.对 Hadoop 各组件之间通信所使用的 RPC协议的具体内容2.Hadoop 中读数据的完整流程(包括客户端发起请求、与 NameNode 交互、与 DataNode交互等各环节)3.在数据传输过程中，若 DataNode 突然挂掉，Hadoop 系统会如何处理(包括任务重试、数据副本恢复等机制)4.HBase 源码的核心模块、关键类及底层实现窪捞轶货嶍瑛冶辑(如数据存储、读写流程等相关源码细节)5.在 HBase 中构建二级索引时，通过何种方式或机制保证索引数据与原始数据的一致性(如事务控制、同步更新策略等6.JVM 的具体架构(包括程序计数器、方法区虚拟机栈、本地方法栈、堆等组成部分);堆内存的划分的原理及适用场景;以及平时实际工作中是否会调整GC算法调整的依据是什么7.JVM 参数中，-Xms(初始堆大小)和-Xmx(最大堆大小)仅设置其中一个，与同时设置两个且值相同的情况下，对 JVM 运行产生的具体区别8.如何通过命令或工具查看当前 Java 进程中内存各代(新生代的 Eden 区、Survivor区，老年代等)的内存占比情况9.用于查看 Java 进程中线程堆栈信息的具体命令(如 jstack 等)及使用方法10.如何查看 Java 进程中某个对象的具体大小包括对象本身及引用的对象所占用的内存)，可使用的命令或工具及操作步骤11.排查堆内存泄露的方法，除了将堆内存Dump 出来用MAT(Memory AnalyzerTO01)分析之外，还有哪些更简单直接的排查方式