本文目录一览：

• 1、影响变量是什么意思
• 2、面试京东运营者需要具备什么条件
• 3、做用户增长要具备哪些能力?
• 4、LeetCode - #75 颜色分类（Top 100）
• 5、LeetCode - #72 编辑距离（Top 100）
• 6、【线上公司注册】不可错过创业精英的创业心得

影响变量是什么意思

心理健康正日益成为一个传统上被掩盖的话题。 我们已经开始理解心理健康对生产力，总体健康，人际关系和身体健康的影响，并将更多的注意力放在心理健康上。 甚至雇主也开始更加重视提供工作环境和条件，以保持员工尽可能快乐和健康，而先进的公司则提供津贴，例如每月按摩，餐饮，免费和补贴的健身房以及无限制的假期。 鉴于此，作为一个对发展我的编程和数据科学技能感兴趣的人，我正在研究的Coursera Statistics专业的数据可视化和分析项目也部分激发了我的动力。 我决定使用疾病控制与预防中心（ CDC ）的数据，提取2013年行为风险因素监视系统数据 （BRFSS）。 该数据是通过每月一次电话采访收集的，是最大的数据集之一，致力于了解预防健康实践和风险行为的趋势，这些趋势与慢性病伤害和影响美国成年人的可预防传染病有关。 我分析的目的是了解收入水平和所报告的心理健康之间的关系，以及每年收入多少，身体活动程度以及所吃水果和蔬菜的量对心理健康的影响。

提取数据并了解结构

install.packages("ggplot2")

install.packages("mice")

install.packages("effects")

library(ggplot2)

library(MASS)

library(mice)

library(data.table)

library(dplyr)

library(effects)

load("~/Documents/R Stats Assignments/brfss2013.RData")

上传必要的库并加载数据后，我想查看数据集的一般形状和结构，以了解维数，每列中的数据类型以及为获取数据而需要进行的清理以一致的格式进行分析。

dim(brfss2013)

[1] 491775 330

#check structure of columns

str(brfss2013$columname)

#check for NA values

sum(is.na(brfss2013$columname))

在查看了提供的代码本/索引之后 ，我对需要与之交互的列有了很好的了解，并决定专门关注这些列。 其中包括具有以下数据的列：每周进行身体活动的分钟，每周食用的水果，每周食用的蔬菜，BMI，年收入范围以及当然的心理健康状况，这些数据由一个人据称身体状况不佳的天数来衡量在一定时期内的心理健康。 由于NA值会混淆分析的准确性并可能导致无响应偏差，因此我在列中寻找NA值，这些值介于数据的4.8％至34％之间。 我认为这些是不可忽略的缺失值，不能简单地从我的分析中删除。 对于在缺少34％数据的情况下的数值，我假设仅填写标准均值或中位数会歪曲我的分析并降低其准确性。 我选择了一种易于实现且相对准确的插补方法来代替我的NA值。

贝叶斯线性回归的多重插补

准确估算值的最快方法之一是通过线性回归算法，该算法尝试根据预定义的预测变量列表预测潜在值。 使用频繁方法（常规线性回归），我们假设自变量之间存在线性关系，另外还假设存在足够的值来进行准确的预测。 但是，对于这种估算，我选择了贝叶斯模型，通过这种方法，我们假设响应和预测变量都是随机的（将估算的不确定性考虑在内），尝试查找特定事件的概率，并根据先验概率更新概率。数据并根据这些概率进行预测。 合并先前信息以更新概率的能力使贝叶斯模型在做出预测时更灵活，并且可能更准确，尤其是对于较小的样本。

多重插补让我遍历插补模型n次，根据所使用的预测模型提供不同的可能插补。 通常，这是一个三阶段过程，涉及实际估算，用可能的预测替换每个NA，然后分析并汇总所有结果。

brfss2 - brfss2013[,c('X_bmi5','X_drnkmo4','X_frutsum','X_vegesum','fc60_','pa1min_')]

imp_model - mice(brfss2,method="norm",m=5)

#fill na function

fillna_fun - function(data,columns){

df - setNames(data.frame(rowMeans(squeeze(imp_model$imp[[columns]], bounds = c(0,max(brfss2013[[columns]]))))),"col2")

brf - setNames(data.frame(data[[columns]]),"col2")

brf$col1 - rownames(brf)

df$col1 - rownames(df)

setDT(brf)[df,col2 :=i.col2,on=.(col1)]

brf$col2

}

brfss2013$pa1min_ - fillna_fun(brfss2,"pa1min_")

brfss2013$X_bmi5 - fillna_fun(brfss2,"X_bmi5")

brfss2013$X_drnkmo4 - fillna_fun(brfss2,"X_drnkmo4")

brfss2013$X_frutsum - fillna_fun(brfss2,"X_frutsum")

brfss2013$X_vegesum - fillna_fun(brfss2,"X_vegesum")

通过链式方程式（小鼠）进行多元插补可使用贝叶斯线性回归轻松进行插补。 我选择缩小适用于具有分析所需数值的列的插补，并将插补运行默认次数-5。

我注意到贝叶斯线性回归返回了一些估算值的负数，考虑到这些列所测量的数据，这是不可能的。 例如，一个人不可能每周花费-300分钟进行锻炼。 为了解决这个问题，我使用了挤压功能来添加约束，以将预测限制在合理的自定义范围内。

与小鼠文档相反，我选择获取所有5个估算值的平均值，并用其填充NA值。 我完全理解这不是应该使用机器学习的方式，我错过了合并合并归因的基本步骤，并且有人认为我最好选择一个归因于平均值的归因。 尽管如此，我还是采用了该选项以简化应用程序，并希望收到读者对该选项的进一步反馈。

我通过使用setDT函数将函数中的向量强制到表中并按索引将向量连接起来来完成函数 ，因为均值插补向量仅具有对应于我原始数据帧中NA值的索引值。

映射

我分析的重要步骤涉及将某些列的数值映射到组和范围中。 例如，我没有看到BMI编号，而是想查看特定BMI属于哪个组/范围（例如25 =正常）。

brfss2013$income2 - as.character(brfss2013$income2)

brfss2013$X_bmi5 - brfss2013$X_bmi5/100

brfss2013$healtheat - (brfss2013$X_frutsum+brfss2013$X_vegesum)/100

labels - c('Excellent','Good','Ok','Bad','Very Bad')

breaks - c(0,5,10,15,25,10000)

bmiLabs - c('10','20','30','40','50','60','60')

bmiBreaks -c(0,10,20,30,40,50,60,10000)

activLabs -c('0-200','200-500','500-1000','1000-2000','2000-4000','4000-10000','10000')

activBreaks -c(0,200,500,1000,2000,4000,10000,100000)

brfss2013 - brfss2013 %%

mutate(mentalHealth = cut(menthlth,breaks=breaks,labels=labels,include.lowest=TRUE)) %%

mutate(bmiLev = cut(X_bmi5, breaks=bmiBreaks,labels=bmiLabs,include.lowest = TRUE)) %%

mutate(physLev = cut(pa1min_, breaks=activBreaks,labels=activLabs,include.lowest = TRUE)) %%

mutate(incomeLev = case_when(grepl("15|20",income2)~"0-$20k",

grepl("25|35",income2)~"25-$35k",

grepl("50",income2)~"35-$50k",

income2 %in% "Less than $75,000" ~ "50-$75k",

grepl("more",income2)~"$75k"

))

由于cut旨在采用数值矢量并将其根据自定义断点集将其拆分为bin，因此我决定使用cut函数 ，定义中断和标签以根据标签定义映射数据。 对于收入水平列，我将值转换为字符以使我能够使用grepl 。 这是一种模式匹配功能，我通过查找与用于标识每一行收入范围的自定义单词匹配的关键字来创建收入范围。

需要注意的重要一点是，我对心理健康作了一些假设。 我假设某个人在给定时期内仅报告过0至5次心理健康问题，则被归类为处于良好的心理健康状态，具有5至10的健康状况，10至15的正常，15至25的不良状况以及任何超出那非常糟糕。 这是基于观察数据并找到理想的断裂点进行分类的基础。

心理健康与年收入的关系

我认为叠加条形图是可视化心理健康与年收入范围之间关系的最有效和最有吸引力的方法。

#replace NA with missing

brfss2013$mentalHealth - forcats::fct_explicit_na(brfss2013$mentalHealth, na_level = "Missing")

#convert income back to factor

brfss2013$incomeLev - as.factor(brfss2013$incomeLev)

brfss2013 - subset(brfss2013, !is.na(incomeLev))

brfss2013 %%

add_count(incomeLev) %%

rename(count_inc = n) %%

count(incomeLev, mentalHealth, count_inc) %%

rename(count_mentalHealth = n) %%

mutate(percent= count_mentalHealth / count_inc) %%

mutate(incomeLev = factor(incomeLev,

levels=c('0-$20k','25-$35k','35-$50k','50-$75k','$75k')))%%

ggplot(aes(x= incomeLev,

y= count_mentalHealth,

group= mentalHealth)) +

xlab('Annual Income')+ylab('Number of People')+

geom_bar(aes(fill=mentalHealth),

stat="identity",na.rm=TRUE)+

# Using the scales package does the percent formatting for me

geom_text(aes(label = scales::percent(percent)),position = position_stack(vjust = 0.5))+

theme_minimal()

使用dplyr软件包 ，我使用％％运算符编写了多个运算，这些运算将按组统计收入水平和心理健康，按收入水平查找报告的心理健康数字的相对百分比，根据我的自定义对条形图进行分组，并可视化堆叠的条形图，并在每个图上添加百分比标签。

按年收入范围划分的心理健康分布

使用我对构成良好心理健康的假设，数据似乎可以证实人们的预期，您赚的钱越多，您处于更好的心理状态的可能性就越大。

收入水平的NA值该怎么办？

从年收入范围可视化显示的心理健康分布中，很明显在“收入水平”列中有很多NA值。 尽管我可以简单地降低NA值，但假设它们不会改变我的分析准确性并继续前进，但我相信很多人可能不愿意谈论其收入水平。 这意味着很大一部分资产净值来自不愿意通过电话分享其年收入的人。 可能的情况是，那些不愿意分享其收入信息的人处于较低的收入范围（0至20k）或收入很高的人群（超过70k），而忽略了这些行，这些行占收入数据的15％以上，容易引入无响应偏差。 我想通过机器学习来估算这些NA的潜在价值。 这次我选择通过多元回归模型来估算我的有序数据。 这种方法使用比例赔率逻辑回归模型，其机制将在以下段落中详细讨论。

#filling na values of income level column

brfss - brfss2013[,c('incomeLev','healtheat','X_age_g','employ1','renthom1','sex','physLev')]

ordered_brfss -mice(brfss, m=1, method='polr', maxit=1)

fillna_inc - function(data,columns){

df - setNames(data.frame(ordered_brfss$imp[[columns]]),"col2")

brf - setNames(data.frame(data[[columns]]),"col2")

brf$col1 - rownames(brf)

df$col1 - rownames(df)

setDT(brf)[df,col2 :=i.col2,on=.(col1)]

brf$col2

}

brfss2013$incomeLev_ - fillna_inc(brfss2013,"incomeLev")

为了进行这种估算，我重点介绍了一些我认为可以最大程度预测潜在收入的专栏。 我特别关注了个人报告是否租房或拥有房屋，是否雇用他/她，性别，年龄，体育活动水平以及受访者报告的水果和蔬菜数量。 我选择运行单个插补，纯粹是为了易于使用。

按收入水平可视化心理分布

我们都喜欢数据，即！

我想看看按收入水平划分的心理健康分布如何，并建立了另一个可视化视图。

按年收入范围划分的心理健康分布

比例赔率

将心理健康划分为好，好，优秀等组的行为，将本专栏转化为一个具有5级水平的因子。 这些因素根据级别排序。 考虑到此列的结构，我选择使用比例赔率逻辑回归。 为了进行分析，我需要选择一个模型，该模型可以帮助我理解在给定的独立变量的情况下某个人的心理健康处于特定类别的可能性，并了解这些变量对概率的影响。 尽管线性回归在某种程度上可以解决二进制分类问题（例如，如果响应变量是电子邮件还是垃圾邮件），但是当您为响应变量有多个类别时，线性回归就会崩溃。 序数逻辑回归使用logit函数将线性模型转换为满足有序响应类别，从而确保返回的概率在0到1的范围内。 我本来可以选择更灵活的多项式逻辑回归模型 ，但这是基于这样的假设，即响应变量中的类别不能以任何有意义的方式进行排序-我认为该假设不适用于我的心理健康响应变量。

我的模型依赖于计算比例优势比。 简而言之，比例优势比是一种用于有序逻辑回归的工具，可通过预测在特定值类别下给定响应变量属于特定类别的条件概率来帮助对自变量与有序响应因子/类别之间的关系做出假设。观察到的独立变量。

具有多个解释变量的几率几率

在这种情况下，J表示我们要预测的类别/因素。 上述公式吸收了n个因子，其中n取决于我在因变量中拥有的因子数。 数字指的是我用来构建模型的自变量。

没有数学

我使用此公式来了解与我们的结果（心理健康）关系最大的自变量，并试图了解自变量对心理健康的影响程度。

brfss2_model = polr(mentalHealth ~ incomeLev+bmiLev+X_drnkmo4+healtheat+physLev,data=brfss2013,Hess=TRUE) #Hessian used to get standard errors

我使用polr（）函数将比例优势物流回归拟合到响应变量（心理健康）和预测变量。 在这种情况下，我决定将BMI，一个月内消耗的水果和蔬菜总量，体力活动水平，年收入范围和一个月内饮用的酒精饮料包括在内。 我通过将TRUE参数添加到Hessian中来包括观察到的信息矩阵，以便获得标准误差并尝试评估该模型对数据的适用性。

(ctable-coef(summary(brfss2_model)))

#calculating p_value by comparing the t-value against the stnd norm distr similar to a z-test

p-pnorm(abs(ctable[, "t value"]),lower.tail = FALSE)*2

#combining p-value

(ctable-cbind(ctable,"p value"=p))

我着手找到回归系数并计算p_value以确定这些结果的重要性。 回归系数的范围从每月含酒精饮料的0.001到一组BMI水平的2.55略高，p值表明具有统计学意义。 根据我的理解，回归系数越接近零，就越表明预测变量的分布对于我们的响应变量的每个级别完全相同。 对于接近零的系数，这宽松地表示在响应变量上向自变量添加更多单位的效果接近于零。

可视化自变量的影响

为了清楚显示自变量对心理健康的影响，我决定使用“ 影响”软件包 。 由于polr函数返回估计的回归系数，因此我使用此程序包来帮助我解释polr结果 。

plot(Effect(focal.predictors = c("incomeLev","bmiLev"),brfss2_model))

在尝试了几种组合之后，我选择显示年收入和BMI效果图。 我将这两个变量用作焦点预测变量，使其他预测变量具有典型值（固定和平均）。

收入水平* BMI对心理健康的影响

根据结果，无论您的收入水平如何，随着BMI的增加，处于良好心理健康状态的可能性都会降低。 有趣的是，当您接近年收入$ 75,000时，下降的趋势逐渐减弱。 我们可以看到，在非常糟糕的心理健康状态下，类似的影响较小，您越富有，BMI升高对您的心理健康的影响就越小。 如果您要增加体重，那么在增加收入的同时，您的精神状态可能会更好。

除了我所知甚少之外，我正在学习的最重要的课程之一是数据分析和数据科学是一个迭代过程。 您可以尝试各种变量和模型，根据不断变化的假设清理方法和可视化效果，并测试这对结果及其准确性有何影响。

随时联系Twitter或在Twitter @Emmoemm上发送任何反馈

From:

打开CSDN，阅读体验更佳

R数据分析：数据清洗的思路和核心函数介绍

好多同学把统计和数据清洗搞混，直接把原始数据发给我，做个统计吧，这个时候其实很大的工作量是在数据清洗和处理上，如果数据很杂乱，清洗起来是很费工夫的，反而清洗好的数据做统计分析常常就是一行代码的事情。 Data scientists only spend 20% of their time creating insights, the rest wrangling data. 想想今天就给大家写一篇数据处理的常用函数介绍吧。全是自己的一丢丢经验，肯定不会是最优的，仅仅是给个参考，因为在R中同一个目的的

继续访问

最新发布 forcats | tidyverse家族对「分类变量」的解决方案（下）

学堂君根据功能对forcats中的「所有」函数作了汇总，共分为两大类、六小类：1 针对单个因子变量的处理函数1.1 增删类别的函数1.2 归并类别的函数1.3 重命名类别的函数1.4 调整类别顺序的函数1.5 其他函数2 针对多个因子变量的处理函数本篇为1.42部分。library(forcats) f=factor(c("a","aa","b","bb"), ...

继续访问

R手册(Tidy+Transform)--forcats

目录 forcats: for factor forcats: for factor 函数 说明 factor(x,levels,labels,ordered) as_factor(x) fct_expand(f, …) 添加更多级别 fct_explicit_na(f, na_level = “(Missin...

继续访问

因变量顺序类别的回归（R语言）

本例使用MASS包中的housing数据集，该数据集是关于哥本哈根住房情况的调查数据。其中包括5个变量，分别为：房主对他们目前住房的满意度（高、中、低），记为Sat是有序变量；房主认为物业管理的影响程度（高、中、低），记为Infl；租赁住房的类型（塔式、中庭、公寓、露宿），记为Type；与其他住户的沟通程度（低、高），记为Cont；每组对应的居民人数，记为Freq，其中共3∗3∗4∗2=723*3...

继续访问

tidyverse —— forcats包

作者简介野菜团子，R语言中文社区专栏作者 博客： forcats包用于处理因子，可以更高效地对...

继续访问

用得上的商学课-老路

目录: 第一章：机会成本 第二章：比较优势 第三章：沉没成本 第四章：边际成本 第五章：交易成本 第六章：供需定理 第七章：需求弹性 第八章：凡勃伦商品 第九章：边际效用 第十章：价格歧视 第十一章：囚徒困境 第十二章：人质困境 第十三章：智猪博弈 第十四章：斗鸡博弈 第十五章：枪手博弈 第十六章：心理账户 第十七章：损失规避 第十八章：路径依赖 第十九章：比...

继续访问

《AI进化论：解码人工智能商业场景与案例》----读书笔记

AI进化论：解码人工智能商业场景与案例 作者：亿欧智库 文章大纲业内人士力荐序第一章 跨越AI商业化“奇点”第二章 金融狂欢下的泡影第三章 积重难返？医疗AI的颠覆之路第四章 智慧安防：罪恶无处遁形第五章 自动驾驶：定义未来出行第七章 内容不再是人的专利第八章 AI赋能下的法律新格局第九章 AI进驻，教育革命即将到来 业内人士力荐 我们不再以旁观者的身份观看着变革的发生，每个人都有机会参与其中，...

继续访问

OKR与CFR管理模式（一）-什么是OKR？

读前预 无论任何管理书籍，都是围绕着人性，如果激发员工的人性中的自尊和自我价值观、自我成就感。 作为一名领导者，在管理前，必须要是冷静，安静的对待他人 约翰杜尔为谷歌送上大礼 “好主意”再加上”卓越的执行”，就一定可以创造奇迹，而这正是OKR（目标与关键结果，Objectives and Key Results）管理模式的奥妙所在，它可...

继续访问

富人思维---转

但是可能是问题是穷人思维， @尼克余 没有将和富人有关的快车道的内容说全。 感谢作者MJ Demacro写了这本书，有条件的可以支持正版，我的已经在路上啦。 The Millionaire Fastlane: Crack the Code to Wealth and Live Rich for a Lifetime/MJ DeMarco-图书 还要感谢Leo做出了这么好的读书笔记，找到之...

继续访问

影响需求的三大变量（张五常）

在这个准则下，我认为如下的三项「不变」与「变」 的界定是「安全」的——安全者，不被事实推翻也。 (一)凡是直接影响价格的其它因素皆可变。这包括所有供应变动引起的价格变动的因素了。农业丰收(供应增加，价格下降);政府减少土地供应(楼宇 价格上升)。这些因素都是可变的。 (二)凡是直接影响需求量的其它因素皆不可变。 这包括金钱收入(money income)及所有价格不变或供应不变而需求量也会...

继续访问

精进：如何成为一个很厉害的人--作者：采铜

精进：如何成为一个很厉害的人 作者：采铜 文章目录精进：如何成为一个很厉害的人序 用更勇敢的方式去生活01 时间之尺 我们应该怎样对待时间活在“全部的现在” 从当下出发，联结过去与未来那么，一个人应该怎样对待时间呢？不同场合，不同的时间视角由当下向过去与未来延伸对五年后的自己提问 如何解决远期未来与近期未来的冲突？两种未来视角下的思维差异如何解决生活里两种未来的冲突？我们总是在重复地抓起沙子 把时...

继续访问

J2EE 高 级 软 件 工 程 师 面 试 题 集

目  录第一章：基础知识部分…………………………………3第二章：高级知识部分…………………………………27第三章：数据库部分……………………………………70第四章：程序设计部分…………………………………113第五章：面试技巧部分…………………………………132                第一章：J2EE高级软件工程师面试题集--JAVA基础部分 1、面向对象的特征有哪些方面   1.抽象：抽象...

继续访问

高效程序员的45个习惯

本文转载 《高效程序员的45个习惯》一书 目录 第1章 敏捷---高效软件开发之道 第2章 态度决定一切 1.做事 2.欲速则不达 3.对事不对人 4.排除万难,奋勇前进 第3章 学无止境 5.跟踪变化 6.对团队投资 7.懂得丢弃 8.打破沙锅问到底 9.把握开发节奏 第4章交付用户想要的软件 10.让客户做决定 11.让设计指导而不是操纵开...

继续访问

热门推荐 《增长黑客》节选与笔记

《增长黑客》节选与笔记 自序 1.1　创业家的黑暗前传 1.2　增长黑客的胜利 1.3　什么是“增长黑客” 1.4　增长黑客的职责和特质 1.5　一切用数据说话 1.6　增长黑客担任的团队角色 1.7　如何招聘增长黑客 1.8　如何成为增长黑客 1.9　增长黑客的常用工具箱 第2章　创造正确的产品 2.1　Instagram重生记 2.2　PMF，探寻产品与市场的完美契合 2.3　拒绝...

继续访问

幽灵的礼物

1 幽灵的礼物 前言我是你成功背后的影子 序言在幽灵的礼物中发现金矿 引子分享幽灵的智慧 第一章你是谁？交易圈中的幽灵 第二章备战交易：大师的匠心 第三章规则一：只持有正确的仓位 第四章规则二：正确加码才能获利 第五章规则一加二实战示范 第六章当日交易：规则成就短线高手 第七章妙手连连赢定期权 第八章图表交易：大师的天机 第九章一声棒喝：改变你的行为习惯 第十章跟我来游戏：放松练就创造力 第十一章...

继续访问

[转]OKR结合CFR的管理模式

读前预 无论任何管理书籍，都是围绕着人性，如果激发员工的人性中的自尊和自我价值观、自我成就感。 作为一名领导者，在管理前，必须要是冷静，安静的对待他人 约翰杜尔为谷歌送上大礼 “好主意”再加上”卓越的执行”，就一定可以创造奇迹，而这正是OKR（目标与关键结果，Objectives and Key Results）管理模式的奥妙所在，它可...

继续访问

JAVA开发全集

soap消息的分析和消息的创建和传递和处理 @WebService public interface IMyService {  @WebResult(name="addResult")  public int add(@WebParam(name="a")int a,@WebParam(name="b")int b);    @WebResult(name="us

继续访问

从程序员到项目经理

从程序员到项目经理（一）：为什么要当项目经理 “从程序员到项目经理”，这个标题让我想起了很久以前一本书的名字《从Javascript到Java》。然而，从Javascript到Java充其量只是工具的更新，而从程序员到项目经理，却是一个脱胎换骨的过程。从Javascript到Java，是一个取巧的方法；而从程序员到项目经理，却并无捷径可走，必须从内而外的改变和提升。 一．为什么要当项目经理

继续访问

《精力管理》读书笔记

第一部分 如何做到全情投入 第一章 什么是精力及如何管理精力 大多数人仅仅希望竭尽所能，而当生活的要求超出能力所及，我们会着眼现状提出权宜之计，或许在短期内会运作良好，而负面效应却往往在长期过程中慢慢浮现。我们吝惜睡眠，用外带快餐填饱肚子，用咖啡提神，用酒精和安眠药放松身心。面对工作的无尽索取，我们变得暴躁易怒，注意力也难以集中。结束漫长的一天，我们拖着疲惫的身体回到家里，又常常发觉家庭也不再是欢...

继续访问

数据结构与算法

人工智能

写评论

评论

收藏

点赞

面试京东运营者需要具备什么条件

我面试的是京东电商品类运营实习生一职，目前已经拿到实习offer。

在3月分左右我开始投递简历，一直到4.7号才开始笔试，但是笔试结果出来的很快，记得是4.11号出来的，然后4.20号开始一面，4.22二面，4.27HR面。

笔试 

这次的笔试我做的很水，因为看错了笔试时间，记成了晚上21：00开始，但实际上是19：00开始。同一天的19：00我正在做着链家的笔试，很庆幸当时花了不到一个半小时就做完了，所以我就想着提前点进京东的笔试链接看一看。点进去一看，笔试已经开始一个多小时了，我瞬间傻眼，时间还剩不到40分钟，我立刻从慌乱中转过神来，开始做题。但是原本两个小时的题量，我40多分钟是怎么也不可能做完的，所以我只能快速靠着感觉做，选择题大多都是蒙的，然后3到简述题只做了一道，哭晕~

本以为笔试怎么也不可能过得，结果4.11号这天收到了面试通知，笔试通过了，只能说我的运气也是好到爆。

总结：1.笔试一定要注意时间！！！2.笔试前可以刷一下以往的笔试题。

一面 

一面是现场面。短信上通知的10：30面试，我10：00就到了酒店，结果11点还没有轮到我，我这都不算什么，因为有人原订10：00面试的也没有开始面试。但是我的运气优势比较好，可能面试官看等着还有好多人，所以让10：30以前的还没开始面试的上去找他，直接那个号码去对应的面试官处面试，10：30以后的就只能推到下午面试了。

面试官是一个非常和蔼的阿姨，看着应该和我妈妈一般大。我过去的时候，他正在打电话，所以我就自己坐下来了，等了大概5分钟的样子。面试官非常和蔼的跟我说抱歉，并正式进入面试，总共时长接近20分钟。下面是面试问问题。

1）自我介绍

2）为什么通信专业来做运营

3）对运营的理解

4）面试官向我介绍他们部门的工作以及流程

偏向供应链方向，B2B，汽车配件类品类

5）我对他介绍的运营怎么看

6）我有什么想问的？

可以问进去后的培养体制，具体工作？在运营方向我目前还欠缺哪些能力？面试结果一般什么时候给到反馈？

总结：

1.不能太紧张，最好能像普通聊天一样；

2.说话要有逻辑，前后呼应；

3.提前看应聘职位的岗位要求和职责，针对性准备，一定要将你和岗位相关的能力体现出来。

二面 

二面是电话面试。由于面试前没有接到任何通知，所以刚开始接到电话还是有点手忙脚乱，但是吸取了前面面试蘑菇街的经验，我跟面试官要求了等我一分钟，我很快跑到楼下小区了（因为蘑菇街二面电话面我是在房子里面的，表现的非常差）。

面试官是一个很绅士的男士，面试结束就直接告诉了我面试结果，非常开心。下面是面试问题：

1）用三句话进行自我介绍

对自我介绍进行浓缩概括，用三句话展示自己的能力

2）用三个词浓缩自我介绍里体现的能力

3）分别就这三个能力举例说明

4）上面提到的3个词用英语怎么说？（因为我写了过六级）

5）未来的规划，包括三年、五年、十年？

一定要提前对自己进行职业规划，尽量深入细致，不要浮在表面。

6）对运营的理解

7）上面的理解是在哪里看到的

8）用三句话概述增长黑客的核心思想（因为面试过程中谈到了增长黑客）

9）平时有做读书笔记的习惯吗

总结：

1.逻辑性；

2.职业规划。

你可以多看看成都京东代运营，望采纳。

做用户增长要具备哪些能力?

总的来说，一个优秀的用户增长人员应具备三大能力：数据分析能力、市场营销能力和产品工程能力。

数据分析能力：包括数据统计和数据分析，前者更多偏重于记录，通过数据埋点的方式来统计目标用户的关键行为，为后者的分析提供数据基础。

市场营销能力：懂用户，能精准洞悉用户心理，有效的利用各种营销技巧来切中用户需求，增强用户动机，消除用户疑虑，从而达成营销目的。

产品工程能力：通过技术思维结构化自己的思考，构建【问题分解—设计解决方案—A/B测试—总结—迭代】的正循环思考方式，并在反复的测试迭代过程中，培养出敏锐的用户嗅觉，提升做事效率。

LeetCode - #75 颜色分类（Top 100）

本题为 LeetCode 前 100 高频题

我们社区陆续会将顾毅（ Netflix 增长黑客，《iOS 面试之道》作者，ACE 职业健身教练。 ）的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。

LeetCode 算法到目前我们已经更新了 74 期，我们会保持更新时间和进度（ 周一、周三、周五早上 9:00 发布 ），每期的内容不多，我们希望大家可以在上班路上阅读，长久积累会有很大提升。

不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海，Swift社区 伴你前行。 如果大家有建议和意见欢迎在文末留言，我们会尽力满足大家的需求。

给定一个包含红色、白色和蓝色、共 n 个元素的数组 nums ， 原地 对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。

我们使用整数 0 、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。

必须在不使用库的 sort 函数的情况下解决这个问题。

示例 1

示例 2

约束条件：

该算法题解的仓库： LeetCode-Swift

点击前往 LeetCode 练习

我们是由 Swift 爱好者共同维护，我们会分享以 Swift 实战、SwiftUI、Swift 基础为核心的技术内容，也整理收集优秀的学习资料。

后续还会翻译大量资料到我们公众号，有感兴趣的朋友，可以加入我们。

LeetCode - #72 编辑距离（Top 100）

本题为 LeetCode 前 100 高频题

我们社区陆续会将顾毅（ Netflix 增长黑客，《iOS 面试之道》作者，ACE 职业健身教练。 ）的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。

LeetCode 算法到目前我们已经更新了 71 期，我们会保持更新时间和进度（ 周一、周三、周五早上 9:00 发布 ），每期的内容不多，我们希望大家可以在上班路上阅读，长久积累会有很大提升。

不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海，Swift社区 伴你前行。 如果大家有建议和意见欢迎在文末留言，我们会尽力满足大家的需求。

给你两个单词 word1 和 word2 ， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。

你可以对一个单词进行如下三种操作：

示例 1

示例 2

约束条件：

该算法题解的仓库： LeetCode-Swift

点击前往 LeetCode 练习

我们是由 Swift 爱好者共同维护，我们会分享以 Swift 实战、SwiftUI、Swift 基础为核心的技术内容，也整理收集优秀的学习资料。

后续还会翻译大量资料到我们公众号，有感兴趣的朋友，可以加入我们。

【线上公司注册】不可错过创业精英的创业心得

创业者分享的几条创业心得和经验，内容涵盖管理、研发、产品、销售、招聘、融资等各个方面。跟着看了这篇文章，相信你对创业会有全新的认识。

1.尝试彻底坦率

KimScott的整个职业生涯都围绕一个目标：营造一个员工热爱、团队协作良好的工作环境和氛围。后来长期在Google担任团队顾问的过程中，她了解了Google公司领导营造一个员工能从工作中感受到快乐的方法，那种快乐的氛围是那么浓厚，甚至一眼就能看到。而在担任苹果大学资深教员的过程中，Scott了解了苹果是不同作风，但是初衷一样：营造一个人们能发挥自己所有潜能并享受工作的环境。现在作为Twitter、Shyp、Rolltape和Qualtrics的资深顾问，Scott将自己多年的经历心得凝练成了简单的几个字：彻底的坦率。所有公司创始人都可以利用它来帮助员工喜欢上自己的工作并发挥出自己最大的潜能将工作做好。

2.像Slack那样善用用户反馈

Slack具有最厉害的产品营销经验，只要使用过Slack的用户几乎都会成为它的忠实粉丝。Slack的CEOStewartButterfield和他的团队是怎么做到这一点的呢？产品正式推出前，他们会进行一段时间的测试，在测试期间充分了解用户需求，搜集信息数据，为研发提供必要的用户数据支持。“我们会非常谨慎地利用从各个渠道获得的用户反馈信息，我们会认真整理校对、输入和搜集用户发给我们的所有信息数据。通过这种方法，我们可以真正做到以用户为核心，开发和优化他们真正需要和在乎的功能。此外，我们还会进行定量的统计分析，举个例子，我们经过统计发现，一旦一个团队使用Slack发送的信息超过2000条，他们就会成为Slack的忠实用户。了解了这个之后，我们引入了新的用户体验机制，让用户使用Slack发送的信息尽快达到2000条的这个临界值。事实证明，这个方法确实非常奏效。

3.学会授权

学会授权是QuipCOOMollyGrahan的经验。创业公司在发展早期，每个员工都很兴奋，大家都有忙不完的工作。但随着公司的发展和员工规模的慢慢扩大，就会发生一件非常有意思的事情：大家会变得越来越紧张兮兮的。一个新员工加入之后，你心里难免会嘀咕：这个新人会不会抢了我的工作？如果他们工作做不好怎么办？我又该怎么办？新员工加入公司后，难免会接手之前你做的部分工作，这时你的内心感受就像是一个小孩必须要将自己的乐高玩具和其他人分享一样，很不是滋味。随着公司规模的日益扩大，一定要学会授权和放权，这是成就一家伟大公司的必经之路。

4.让速度成为一种习惯

“在其它条件一样的情况下，跑得最快的公司总会赢。速度是一家公司的创始人所应具备的关键特质，在任何行业都是这样。我也相信，和锻炼与健康饮食一样，速度也可以成为一种习惯。”这是Upstart的CEODavidGirouard坚信的一个道理。建议：何时做的决定比做的决定是什么要重要得多。在开始每项决策流程之前，都要考虑这个决策值得花多少时间和精力去做。在我看来，有些决策值得花很多天去进行辩论和分析，但大部分决策最多只需要花10分钟就应该可以确定。不管你做什么事情，都要问自己这样一个问题：“这项工作为何不能更快地完成？”如果你能经常问自己这样的问题，并让它慢慢发展成为一种习惯的话，这对于整个公司的执行速度和效率都将产非常深刻的影响。

5.你的团队的能力=你的执行能力

在联合创立两家创业公司并将他们分别出售给甲骨文和Dropbox后，JessicaMcKellar俨然已经成为科技界的一颗冉冉升起的耀眼科技明星。在她为外界称道的诸多事迹中，人们对她高效的技术管理最为钦佩，作为一个多年中沉浸在编码中的她而言，要做到这一点其实并不容易。她在技术管理的过程中懂得了这样一个道理：

6.忘了GPA，这些才是科技创业公司应聘者应该具备的素质

在现有招聘规则的影响下，创业公司特别是科技创业公司想要招到合适优秀的人才其实是非常困难。有些应聘者从简历上看非常完美，但实际中他并不适合待在创业公司。Koru的创始人兼CEOKristenHamilton认为，想应聘科技创业公司的人应该具备这7项素质：韧性、个人影响力、团队合作精神、主人翁意识、好奇心、追求精准、行为举止优雅。Hamilton还总结了一套如果通过在面试中巧妙提问来辨别面试者是否具备这些素质的方法。这七项素质适用于所有的招聘，但是每个公司都是独一无二的，每个工作岗位需要的人才也不相同。每个创业公司需要依据自己公司的类型和实际情况，结合这七种素质创造出最适合自己的招聘系统和策略。

7.要想实现可持续增长，可参照这个“增长四部曲”

增长不单是指用户获取，用户获取实际上只是实现可持续增长的第一步。Facebook的增长黑客MeenalBalar将增长概括为下面这四个关键步骤：

8.为研发人员转做技术经理制定90天的学习过度计划

研发人员如何顺利转做技术经理？DavidLofteness对此有丰富的经验。他带领过很多研发人员成功转型做技术经理，他在工作实践中总结出一套系统的理论：为新上任的技术经理准备的为期90天的过度计划。90天计划分为三个阶段：

第一阶段：自行学习相关知识（第1-30天）；

第二阶段：找到自己的工作节奏（第31-60天）；

第三阶段：对自己进行评估（第61-90天）。

9.现在就让绩效评估成为一个重点，不要拖到以后再做

自从2013年开始，AltSchool的CEOMaxVentilla就一直致力于重新定义教育。为了实现这一目标，他吸取了自己在Google多年工作的经验，并学习和借鉴了Google在行业内备受推崇的绩效评估系统。他在Google的工作经历让他坚信：所有公司，不管在哪个发展阶段，都可以从正规的绩效评估中收获良多。于是Ventilla对Google的绩效评估系统进行了一定程度的调整，让它更适合创业公司。他认为，每年评估一次并不适合创业公司的实际，因为创业公司一切变化都太快，因此做年度评估基本没用。创业公司为了更好地进行产品迭代，需要及时获取各方反馈，所以他将一年一度的评估改为每个季度一次评估。这么做也许在别人看来太过复杂，万事开头难，他们考虑的不是眼前利益，而是长远目标。他亲自验证，在每一季度的评估中对绩效评估系统进行迭代更新，目前已经主导了10多次的绩效评估，通过从评估中收集大量数据，不断缩短每一次评估所需时间，确保绩效评估能跟上公司的发展。

工商注册多少钱？找曼德企服放心，公司代办安全高效，税务顾问专业，曼德企服一站式服务专家。