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          尼爾森(nielsen) 189人分享

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          尼爾森(nielsen) 面試 (共113條面試經(jīng)驗(yàn)分享)

          面試感覺

          面試難度

          • 面試難度指數(shù):
          • 60
          • 0%
          • 14%
          • 74%
          • 9%
          • 1%

          應(yīng)聘途徑

          尼爾森(nielsen)面試經(jīng)驗(yàn)(共113條) 最近更新時(shí)間:2024-12-04 14:46:20

          數(shù)據(jù)分析面試經(jīng)驗(yàn)(上海) - 尼爾森(nielsen)
          2022-03-05 17:08:40 | 網(wǎng)上申請(qǐng)
          面試過程:

          第一部分是與兩位面試官面談,他們會(huì)了解簡(jiǎn)歷,問得特別仔細(xì),一定要很熟悉自己的簡(jiǎn)歷并且能說清楚做過的項(xiàng)目?;诤?jiǎn)歷和個(gè)人背景,他們問了使用過的算法、模型,如何評(píng)估問卷好壞,如何抽樣等等問題,總之很全很細(xì)。
          第二部分是筆試:1)做python相關(guān)的選擇題,主要是一些常用的代碼和概念,熟悉python并且平時(shí)一直使用的話應(yīng)該問題不大;2)算法解答題,需要根據(jù)提出的場(chǎng)景手寫相關(guān)代碼,如果有算法刷題基礎(chǔ)的應(yīng)該比較有優(yōu)勢(shì)。
          第三部分是與團(tuán)隊(duì)老大面談,主要由她介紹業(yè)務(wù)范圍和要做的事情。

          面試官問的面試題:

          尼爾森(nielsen)數(shù)據(jù)分析面試題

          首先介紹自己,并且問了使用過的算法、模型、相關(guān)的概念;python基礎(chǔ)概念、常用代碼;算法題。待遇方面,聽說工作氛圍不錯(cuò),不會(huì)996。面試官都很客氣。

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          零售&電商消費(fèi)者洞察實(shí)習(xí)生面試經(jīng)驗(yàn)(廣州) - 尼爾森(nielsen)
          2022-02-18 19:46:40 | 網(wǎng)上申請(qǐng)
          面試過程:

          郵箱投遞簡(jiǎn)歷--筆試--面試
          筆試內(nèi)容:依據(jù)EXCEL數(shù)據(jù)制作PPT,難度感覺較大。此部分比較考察business sense以及PPT制作(建議平時(shí)多看商業(yè)報(bào)告,學(xué)習(xí)專業(yè)PPT的制作,比如說banner,chart,notes的具體寫法)
          面試:(以為是一對(duì)一的manager面試,結(jié)果整個(gè)組的小姐姐們都過來啦哈哈)
          面試比較常規(guī),面試官細(xì)致詢問以往實(shí)習(xí)經(jīng)歷的內(nèi)容,這部分需要好好準(zhǔn)備,有條理的闡述出來。

          面試官問的面試題:

          尼爾森(nielsen)零售&電商消費(fèi)者洞察實(shí)習(xí)生面試題

          1.以往做過的市場(chǎng)研究的具體內(nèi)容包含哪些?
          2.對(duì)市場(chǎng)研究有關(guān)工作感受如何?
          3.某一日常消費(fèi)品的購(gòu)買渠道有哪些?消費(fèi)者群體有何區(qū)別?
          4.對(duì)尼爾森的基本了解?
          Manager面會(huì)問一些比較專業(yè)的問題,所以最好要做提前準(zhǔn)備,知道了解一些市場(chǎng)研究有關(guān)的工作(消費(fèi)者群體的偏好、劃分方式、購(gòu)買渠道等);其次在面試過程中有條例的表達(dá)也相當(dāng)重要,避免無組織的嗶哩啪啦(哈哈
          加油!祝好運(yùn)!

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          數(shù)據(jù)科學(xué)家面試經(jīng)驗(yàn)(上海黃浦) - 尼爾森(nielsen)
          2021-08-05 09:08:20 | 網(wǎng)上申請(qǐng)
          面試過程:

          最開始是群面,部門老板給大家介紹了一下產(chǎn)品做什么,也問了一些business問題大家自己舉手發(fā)言,但其實(shí)這部分應(yīng)該不參與測(cè)評(píng)。接著team開始做筆試,python或者R或者C++都可以選,選擇題+一道leetcode算法的easy題。做完之后當(dāng)場(chǎng)就打分,之后一對(duì)一的和team內(nèi)部的成員面試。問一些統(tǒng)計(jì)分布的題目,不難。面完成員會(huì)和這個(gè)team的老板面一下,隨便聊了一下。之后回家等通知,接到電話二面。

          面試官問的面試題:

          尼爾森(nielsen)數(shù)據(jù)科學(xué)家面試題

          部門有10個(gè)人是上半年生日,問第11個(gè)人在下半年生日的概率。
          normal distribution mean 和 variance 畫圖。
          sampling method?
          你還有什么問題要問我們?

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          媒介研究專員面試經(jīng)驗(yàn)(廣州海珠) - 尼爾森(nielsen)
          2019-07-25 09:15:58 | 網(wǎng)上申請(qǐng)
          面試過程:

          早上投了簡(jiǎn)歷,下午就收到了面試通知,說第二天一大早就要面試。
          面試是三個(gè)部分,第一部分是數(shù)學(xué)題,30min有10道題,全英,對(duì)于文科生來說比較困難。
          第二部分測(cè)試圖表和excel制作和應(yīng)用
          第三部分是面試,展示第二部分的制作過程+常規(guī)面試

          面試官問的面試題:

          尼爾森(nielsen)媒介研究專員面試題

          Agenda:
          9:30am - 10:00am: numerical test (an electronic calculator will be needed)
          10:00am - 10:10am: numerical test scoring, the candidates who passes the test will be enrolled to the next round
          10:10am - 10:50am: Charting test & Excel test (please bring in your laptop to the office)
          11:00am - 12:30pm: face-to-face interview

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          管理咨詢面試經(jīng)驗(yàn)(深圳) - 尼爾森(nielsen)
          2021-03-17 17:00:54 | 網(wǎng)上申請(qǐng)
          面試過程:

          一個(gè)小姐姐面的,因?yàn)闆]有什么實(shí)習(xí),做自我介紹后主要問了簡(jiǎn)歷里在校園的項(xiàng)目經(jīng)歷,我主要講了一個(gè)保險(xiǎn)公司房產(chǎn)保險(xiǎn)的定價(jià)案例?;緵]有被打斷,后面被問到python怎么樣,可以出勤幾個(gè)月幾天。后面會(huì)通知結(jié)果和可能安排接下來的面試。

          面試官問的面試題:

          尼爾森(nielsen)管理咨詢面試題

          我看你本科期間學(xué)習(xí)過機(jī)器學(xué)習(xí)的過程,現(xiàn)在有什么項(xiàng)目經(jīng)歷嗎?
          答:最近都沒有做過了,當(dāng)時(shí)學(xué)習(xí)的時(shí)候用SAS做過一個(gè)交通相關(guān)的項(xiàng)目,當(dāng)時(shí)做了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)模型,時(shí)間太久記不太清楚了,后面基本沒有用過。
          看到你實(shí)習(xí)經(jīng)歷里用的R、MATLAB,我們需要PYTHON,你PYTHON水平怎么樣?
          基本的會(huì)一些,比如之前說的那個(gè)項(xiàng)目用PYTHON做過提取數(shù)據(jù),前期時(shí)序數(shù)據(jù)處理的問題。

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