比较常见的一道面试推销题

面试中遇到向面试官推销笔的问题时,应聘者应结合面试官的身份和公司价值来推销。强调笔的便利性、专业形象的提升以及舒适的使用体验,以此展现其重要性和价值,并在面试官提出已有笔的情况下,进一步阐述购买的意义在于认识并重视其价值,体现个人气质和魅力。

比较常见的一道面试推销题


面试中比较常见的这样情景:

 

面试官随便拿起手中的一支笔,然后问:“请你向我推销这支笔”。

 

如果是你,通常如何回答?我的回答和想法是这样的:

 

如果直接就以那支笔的特性来推销肯定是很困难的,一般应该结合面试官的身份价值或者公司价值来增强自己的说服能力:

 


     面试官随便拿起手中的一支笔,然后问:“请你向我推销这支笔”。

      应聘者:“xx先生,当我踏进这个办公室的时刻,我发现我给你带来了一样能给你增加价值的东西。
而这总东西就是我现在手中的这支笔。
      为什么呢?首先,xx先生,你现在并没有一支为你日常事务而随身携带,带来方便的笔。
当你需要签名的时候,当你需要填写文件的时候,当你需要把把笔递给别人使用的时候.......
你就需要一支笔了。而我手中的这支笔,正是能够增强你这些重要价值的一支笔,
没有了能够提供这么多重要的意义的这样一支笔,你在那一瞬间,可能会有些手忙脚乱,到处找一支笔,即使是一支多么普通的笔,甚至因此失去某些重要的东西,有失自己的身份。而我手中的这支笔,正是一支给你带来价值保障的重要的笔。
       其次,我手中的这支笔,透明发亮的外壳,总是透露着一个人应该具有的精神饱满的出色魅力,放在你的口袋中,会闪闪生辉,增加专业气质,增加专有魅力。蓝色的笔帽,完全就是专业打造的礼遇的代表,庄重,标准,严格,普通而尽显高贵,怎么样用都是那么的舒适。
更为重要的是,它那流畅的书写和出色的手感,更是为你处理日常事务的时候添上一丝又一丝的舒服和温馨,令你工作倍添轻松,把握决策更加游刃有余。
        所以,xx先生,这样一支充满价值意义,拥有专门为你打造的优秀特性的笔,

### PDD Hive SQL 面试解析 #### 1. 用户行为分析 在拼多多(PDD)的数据分析场景中,用户的行为数据通常存储于大规模分布式数据库中。Hive 是一种常用的大规模数据分析工具,在处理用户行为日志时非常高效。 以下是常见的用户行为分析目: - **问描述**: 统计某一天内用户的点击次数,并按用户 ID 排序。 ```sql SELECT user_id, COUNT(*) AS click_count FROM user_clicks WHERE date = '2023-10-01' GROUP BY user_id ORDER BY click_count DESC; ``` 此查询通过 `COUNT` 函数统计每个用户的点击次数,并利用 `GROUP BY` 和 `ORDER BY` 对结果进行分组和排序[^5]。 --- #### 2. 销售数据汇总 对于电商平台而言,销售数据的汇总是一个核心需求。以下是一道经典的销售数据汇总目: - **问描述**: 计算每日商品销售额,并找出销售额最高的前五天的商品及其对应的销售额。 ```sql WITH daily_sales AS ( SELECT product_id, sale_date, SUM(sale_amount) AS total_sales FROM sales_table GROUP BY product_id, sale_date ) SELECT product_id, sale_date, total_sales FROM daily_sales ORDER BY total_sales DESC LIMIT 5; ``` 这段代码首先通过子查询计算每一天每件商品的总销售额,再从中选出销售额最高的前五个记录[^6]。 --- #### 3. 去重与清洗 在实际生产环境中,原始数据可能存在重复项或其他质量问。因此,掌握如何清理和去重是非常重要的技能。 - **问描述**: 删除表中所有重复的记录,仅保留一条最新的记录。 假设有一张订单表 `orders`,其中包含字段 `order_id`, `user_id`, `create_time`,可以通过如下方式实现去重: ```sql DELETE FROM orders o1 USING orders o2 WHERE o1.user_id = o2.user_id AND o1.create_time < o2.create_time; ``` 该语句基于 `user_id` 进行匹配,删除较早创建时间的重复记录[^7]。 --- #### 4. 时间窗口函数应用 时间序列分析是电商领域的重要部分之一,尤其是在涉及交易历史或用户活动轨迹的情况下。 - **问描述**: 找出每位用户最近的一笔有效订单。 可以借助 Hive 的窗口函数来解决这一问: ```sql SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_time DESC) AS rn FROM orders WHERE is_valid = 1 ) t WHERE rn = 1; ``` 在此查询中,`ROW_NUMBER()` 结合分区条件 (`PARTITION BY`) 和排序条件 (`ORDER BY`) 实现了对每一位用户的最新有效订单筛选[^8]。 --- #### 5. 复杂聚合运算 某些情况下,需要针对特定维度执行复杂的聚合操作。例如,统计车辆在不同驾驶模式下累计的时间占比。 - **问描述**: 按照车架号(VIN),计算每种驱动模式所占的比例。 ```sql WITH mode_summary AS ( SELECT vin, power_mode, SUM(total_seconds) AS seconds_sum, SUM(SUM(total_seconds)) OVER (PARTITION BY vin) AS total_seconds_per_vin FROM driving_data GROUP BY vin, power_mode ) SELECT vin, power_mode, ROUND(seconds_sum / total_seconds_per_vin * 100, 2) AS percentage FROM mode_summary; ``` 以上代码片段展示了如何使用窗口函数完成比例计算的任务[^9]。 --- ### 总结 上述内容涵盖了多个典型的 Hive SQL 面试考点,包括但不限于用户行为分析、销售数据汇总、数据清洗以及复杂聚合运算等主。这些知识点不仅适用于拼多多这样的电商业务场景,也广泛应用于其他行业的大数据分析工作中。 ---
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