數據分析
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成功拿到 Meta 數據科學家職位Offer！本文詳細記錄面試流程，涵蓋HR面試、技術面試（SQL、產品分析、統計、行為面試）以及團隊匹配，並分享準備策略、題目範例及解答，助你應付 Meta 面試挑戰！
一位年薪百萬的工程師，在經歷職場與家庭變遷後，選擇離職，並透過學習紫微斗數，幫助自己與他人理解人生方向，最終成為紫微斗數命理師。
欣瑞聯科技面試經驗談，應徵職位：市場行銷部-產品專案企劃PM。
當初是HR發送面試邀請，自己在看一輪官網與網路評價後決定去面試看看，就當作試試看。本以為涼了，想不到一周後HR先來一通關懷電話，詢問我的就職意願，再過幾天獲得口頭錄取通知，最後來個結局翻轉，得到口頭感謝一次。
現代資訊爆炸，充斥著許多數據陷阱，如何避免被操弄的數字誤導？本文從小林直樹的《小數據騙局》出發，教你八個觀點，培養數據思辨力，識破媒體圖表謊言，提升你的資訊判讀能力。
總結買房貸款的三大重點：購屋者、建物與金融機構：購屋者（申貸者）就是看收入與年齡，收入越高、年齡越低，能談到較好的貸款條件；金融機構根據建物鑑估值、申貸者收入與信用分數，綜合評估放款與否與放貸條件；至於房價高低，影響因素甚多，不論是採用聯徵的哪組數據，都只能看個輪廓。
購屋之前必須重點關注的新增房貸（流量）數據＿住宅篇：電梯大廈與低屋齡能獲得較好的核貸成數與利率、六都與新竹縣市為購屋熱點、台北房價仍是最遙遠的那一塊。
購屋之前必須重點關注的新增房貸（流量）數據＿購屋族與金融機構篇：收入決定授信金額與核貸成數、年齡則決定利率高低、30–39歲為購屋主力、房貸承辦以銀行為主。
