裁决已定：Deutsche Telekom数据科学家面试的真实图景
任何试图以“学习”姿态应对Deutsche Telekom数据科学家面试的候选人，都已输在起点。这场竞争的本质，不是知识的罗列，而是思维模式的裁决。那些自以为掌握了所有算法和SQL技巧的人，最终会被淘汰，因为他们错把工具当作了智慧。
一句话总结
Deutsche Telekom数据科学家面试，裁决的不是你掌握了多少SQL语法，而是你能否在商业语境下，用数据语言提出并验证关键假设；它评估的不是你对模型理论的背诵，而是你将复杂问题拆解为可操作数据任务的能力；最终，它筛选的不是技术最扎实的人，而是那些能将技术转化为商业价值，并有效沟通其洞察的人。
适合谁看
这篇裁决书，是为那些渴望进入Deutsche Telekom（德国电信）担任数据科学家，且已具备至少3年相关工作经验的专业人士而写。如果你已经厌倦了在网上搜索那些零散、过时的面试题，如果你在面对“开放式”的案例分析时感到无从下手，如果你自认为技术过硬却屡次止步于终面，那么，你就是这份裁决书的受众。
它不是为初级分析师准备的入门指南，也不是为那些只求一份普通工作的泛泛之辈提供安慰。我们只面向那些将数据科学视为职业生涯核心，并准备好接受严苛评判的精英。
Deutsche Telekom数据科学家面试流程：真实时间线与淘汰机制如何？
Deutsche Telekom的数据科学家面试流程，并非一成不变的线性路径，而是一个多阶段的漏斗，每一轮都有其明确的淘汰机制和隐藏的裁决标准。整个流程通常持续4到8周，而非你想象中的两三周短跑。这不是一场对速度的测试，而是对耐力和深度的考验。
第一轮是简历筛选，通常由HR和招聘经理共同完成。多数人认为简历是个人能力的陈述，但事实是，简历是你在商业世界中解决问题的“战绩报告”。
HR在乎的是关键词匹配和基本资格，而招聘经理则聚焦于你过去的项目是否与Deutsche Telekom当前或未来的战略方向高度吻合。一个常见的错误是，简历中堆砌了大量技术名词，却未能清晰阐述这些技术在具体业务场景中创造了何种价值。
比如，写“熟练掌握Python、SQL、TensorFlow”不是优势，而是平庸；真正有说服力的是“通过部署基于TensorFlow的客户流失预测模型，将季度流失率降低了15%，为公司节省了X百万欧元”。
你的简历不是技术栈的清单，而是价值创造的证明。在这一阶段，超过70%的申请者会被直接筛掉，不是因为他们能力不足，而是因为他们未能用商业语言包装自己的技术成果。
第二轮是线上技术评估，通常包含SQL编程、Python编程和一些概率统计基础题。这一环节的目的是快速筛选掉那些基本功不扎实的候选人。SQL题目，并非简单的CRUD操作，而是涉及窗口函数、CTE、聚合函数的复杂查询，往往需要你在规定时间内，从多个关联表中提取特定信息并进行统计分析。Python部分则可能涵盖数据清洗、特征工程或简单的模型实现。
这里的陷阱在于，许多人只追求代码的“正确性”，却忽略了“效率”和“可读性”。在一次内部debrief会议中，一位招聘经理明确指出：“我们不想要那些能写出答案，但代码逻辑混乱、执行效率低下的‘解题手’。我们需要的是能写出生产级代码，并理解其背后数据流与计算成本的‘工程师’。”这不是一场语法考试，而是对你工程素养的初步裁决。
第三轮是电话面试，通常由团队中的资深数据科学家进行。这一轮时长约45-60分钟，包括技术深挖和行为问题。技术部分会针对你简历上的项目进行提问，例如“你如何处理数据缺失值？”、“你的模型如何选择特征？”、“你如何评估模型的商业影响？”。
行为问题则旨在了解你的解决问题思路、团队协作能力以及面对冲突的态度。例如，“讲一个你在项目中遇到的最大挑战，你是如何解决的？”。
这不是让你背诵项目报告，而是让你展示你在压力下，如何思考、决策和执行。真正的挑战在于，许多候选人只会描述“做了什么”，而非“为什么这么做”以及“结果如何，学到了什么”。这种只停留在表层执行的描述，无法满足面试官对你深层思考能力的考察。
第四轮是现场面试（或视频面试，取决于地理位置），这是最关键的阶段，通常包含2-3轮技术面试、1轮案例分析和1轮行为面试（与招聘经理或更高层领导）。技术面试会进一步深入，可能包含白板编程（SQL/Python）、系统设计（如何设计一个推荐系统）或机器学习理论。
案例分析环节是真正的重头戏，它会提供一个模糊的商业问题（例如“如何提升客户满意度”），要求你从数据科学家的角度提出解决方案。这需要你不仅有技术能力，更有商业洞察力。
行为面试则由招聘经理或总监进行，侧重于评估你的动机、职业发展路径以及与团队文化的契合度。他们想知道的不是你“能做什么”，而是你“想做什么”，以及你是否能融入Deutsche Telekom的价值体系。在所有这些环节中，每一次对话都是一个裁决点，任何未能展示出商业思维、清晰沟通、或深度分析能力的时刻，都可能成为你被淘汰的原因。
SQL编程：判断与执行的深层逻辑是什么？
Deutsche Telekom数据科学家面试中的SQL编程考察，其核心并非你对SQL语法的熟练程度，而是你将复杂商业问题转化为精准数据查询的思维能力。这远不是简单的SELECT FROM TABLE；它是一场关于业务理解、数据建模和逻辑推理的综合裁决。
大多数人错误地认为，只要能写出运行成功的SQL语句，任务就算完成。然而，正确的判断是，SQL编程是商业决策流程中的一个关键环节，你的查询结果直接影响业务判断。面试官通常会抛出一个看似简单的业务问题，例如“请找出过去三个月内，至少登录过五次，且每月消费金额环比增长的用户群体。
” 这不是一道纯粹的技术题，而是一个业务驱动的问题。错误的做法是立即开始编写复杂的JOIN和WHERE子句，试图在最短时间内凑出结果。正确的路径是，首先明确业务指标的定义（例如“登录”的定义、“消费金额”的计算方式），识别所需的数据源表，然后拆解问题为更小的、可验证的子查询，最后才将其组合成一个高效、可读的完整查询。
例如，在一次模拟面试中，候选人被要求“分析某款新应用的用户活跃度，并找出流失风险高的用户群”。一个不合格的回答可能是直接写出一个复杂的查询，包含大量的子查询和临时表，但缺乏对“活跃度”和“流失风险”的明确定义，也未考虑数据的时间窗口。而一个通过裁决的候选人，会首先提问：“我们如何定义活跃用户？是每日登录、每周登录还是完成某个关键操作？
”、“流失风险的衡量标准是什么？是连续X天未登录，还是消费金额骤降？”这种对业务细节的追问，不是在拖延时间，而是在构建清晰的问题边界和假设。这展示了你不是一个单纯的“SQL执行者”，而是一个能理解业务、定义问题的数据策略师。
在具体SQL代码层面，面试官会考察你对窗口函数（如ROW_NUMBER(), RANK(), LAG(), LEAD()）的运用，因为它们在处理时间序列数据和排名问题时至关重要。例如，要计算用户每月消费金额的环比增长率，你不能只使用简单的GROUP BY和SUM，而是需要结合LAG函数来获取上月数据。
错误的实现方式是多次子查询或自连接，这不仅效率低下，也难以维护。
正确的做法是利用CTE（Common Table Expressions）来组织复杂的逻辑，确保每一步的计算意图清晰，并且利用窗口函数在一个查询中完成多阶段的计算，减少数据库的I/O操作。
例如，不是通过多个临时表来逐步计算，而是利用WITH monthlyspend AS (...) SELECT userid, month, spend, LAG(spend, 1) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY month) as prevmonthspend FROM monthlyspend这样的结构，将逻辑内聚。
此外，对于大规模数据，性能优化是不可忽视的考量。面试官可能会问：“如果你的查询在生产环境中运行缓慢，你会如何优化？”这不仅考察你对索引、分区表的理解，更考验你对执行计划的解读能力。
这不是让你背诵优化技巧，而是让你在实际场景中，能诊断并解决性能瓶颈。例如，不是盲目地添加索引，而是通过EXPLAIN ANALYZE命令分析查询的实际执行路径，找出成本最高的步骤，然后针对性地优化。这种深层次的判断能力，才是Deutsche Telekom所寻求的数据科学家。
案例分析：战略洞察而非数据堆砌如何体现？
Deutsche Telekom数据科学家面试中的案例分析环节，其本质不是对你技术储备的检验，而是对你将模糊商业问题转化为可执行数据策略的思维模式的裁决。你面对的不是一个预设答案的考题，而是一个需要你构建、验证并沟通解决方案的真实业务挑战。
多数候选人在此环节的失败，源于他们错误地将案例分析视为一个“数据项目演示”。他们急于展示自己掌握的各种机器学习模型、数据处理工具，或者一上来就要求获取大量数据。
然而，正确的判断是，案例分析考察的是你处理“非结构化问题”的能力，以及你在资源有限、信息不完整的情况下，如何构建一个有说服力的分析框架。这不是一场关于“技术工具箱”的展示，而是一场关于“战略思维”的较量。
例如，面试官可能会提出一个宽泛的问题：“我们的某款产品用户流失率很高，你作为数据科学家，会如何着手解决这个问题？”一个糟糕的回应是：“我会收集用户行为数据、交易数据，然后建立一个XGBoost模型来预测流失用户，并进行特征重要性分析。”这种回答，虽然提及了技术，但缺乏对业务问题的深入理解和拆解。它不是在解决问题，而是在展示技术。
一个通过裁决的回答则会首先提出澄清性问题，以缩小问题范围并定义关键指标。例如：“‘流失率很高’具体指的是多少？与历史数据或竞品相比如何？”、“我们对‘流失’的定义是什么？是停止使用X天，还是取消订阅？
”、“这款产品的主要用户群体是谁？他们的核心痛点是什么？”这种对话式的提问，展示了你不是一个被动的数据处理者，而是一个主动的问题定义者和策略制定者。你的目标不是立刻给出答案，而是构建一个清晰的问题空间。
在构建解决方案时，许多人会犯一个错误，即直接跳到“模型选择”。然而，正确的做法是，首先提出一个分阶段的分析框架，从问题定义、数据探索、假设构建、特征工程、模型选择与评估，直到最终的业务建议和A/B测试设计。在数据探索阶段，你可能会提出“通过描述性统计分析，找出流失用户与非流失用户的行为差异，例如使用频率、功能偏好、客服交互记录等。
”在假设构建阶段，你可能会基于初步观察提出“假设新功能的使用门槛过高导致部分用户流失”。每一个步骤都应有明确的产出和验证方法。
面试官并非期待你能在有限时间内提供一个完美的、可直接部署的模型。他们更关注的是你的思考过程、逻辑严谨性以及你如何将数据洞察转化为可操作的业务建议。在一次Deutsche Telekom的招聘委员会讨论中，一位高级总监明确表示：“我不在乎候选人能写出多复杂的模型，我更在乎他能否清晰地解释，这个模型能解决我们什么业务问题，以及我们如何基于模型结果采取行动。
一个无法转化为商业价值的‘高深’模型，对我们毫无意义。”这不是数据技术的竞赛，而是商业价值的辩论。你的任务不是堆砌数据和模型，而是用数据语言讲述一个能驱动业务增长的完整故事。
行为面试：动机与文化适配的裁决场如何判定？
Deutsche Telekom数据科学家面试中的行为环节，其核心在于裁决你的内在驱动力、解决问题的心态以及与团队文化的契合度。这不仅仅是了解你的过往经历，更是评估你未来在Deutsche Telekom环境中，将如何思考、如何行动、以及如何与他人协作。这不是一场你个人成就的展示，而是你职业价值观的深度剖析。
多数候选人对此环节的准备，停留在背诵STAR原则，试图将所有故事套入“情境-任务-行动-结果”的框架。然而，正确的判断是，面试官关注的不是你故事的表面结构，而是你故事背后折射出的思考模式和个人特质。他们想通过你的回答，洞察你的自我认知、学习能力、抗压能力和团队精神。这并非一场记忆力的考验，而是一场基于真实情境的心理画像。
例如，当被问及“你职业生涯中遇到的最大挫折是什么？你是如何应对的？”一个不合格的回答可能是简单描述一个技术难题，然后强调自己如何通过加班和查阅资料最终解决。这种回答虽然符合STAR原则，但缺乏深度，未能展现出自我反思和成长。它不是在展示韧性，而是在报告一个技术任务的完成。
一个通过裁决的候选人，会选择一个真正具有挑战性、甚至涉及人际冲突或策略失误的经历。他会首先承认挫折带来的负面影响，然后详细阐述自己如何分析失败原因（例如，是否是沟通不畅、假设错误或资源规划不足），接着描述采取了哪些具体行动来弥补和改进，更重要的是，他会清晰地表达从中学到了什么，以及这些经验如何改变了他未来的工作方式。
例如，他可能会说：“那个项目失败的真正原因，不是技术本身，而是我未能有效管理跨部门的期望。
我学到的是，数据科学项目成功的关键，不仅在于模型精度，更在于前期对业务需求的彻底理解和持续的沟通迭代。”这种回答展示了自我意识、学习能力和将失败转化为成长的积极心态。
面试官还会关注你对团队协作的理解。例如，“你如何处理与团队成员之间的意见分歧？”一个错误的回答可能是笼统地说“我会尊重别人的意见，然后寻求共识”。这种回答过于泛泛，缺乏具体性和说服力。正确的回答则会提供一个具体的场景，展示你如何主动倾听不同观点，如何用数据或逻辑来支撑自己的立场，以及如何在必要时做出妥协或提出替代方案。
关键在于，你展示的不是“避免冲突”，而是“建设性地解决冲突”。在一次Hiring Manager与候选人的对话中，当候选人提及一个团队合作的案例时，Hiring Manager追问：“在那个情境下，你有没有觉得自己的观点被低估了？你是如何应对这种情绪的？” 这不是在寻求一个完美的团队成员，而是在寻找一个能识别并管理自己情绪，同时也能影响和带动团队的人。
此外，对Deutsche Telekom企业文化和价值观的理解也是关键。面试官可能会问：“你为什么选择Deutsche Telekom，而不是其他科技公司？”这并非让你奉承公司，而是让你展现你对公司战略、产品、技术栈甚至企业社会责任的真实兴趣和理解。错误的回答是泛泛而谈“贵公司是行业领导者，我很仰慕”。
正确的回答则会结合公司近期的新闻、技术发布或某个具体产品线，阐述你如何能贡献自己的数据科学专长，并与公司的发展方向产生共鸣。例如，提及Deutsche Telekom在5G、物联网或边缘计算领域的数据战略，并解释你的技能如何能帮助公司解决这些领域的具体数据挑战。这不是一场空洞的表忠心，而是你自我定位与企业愿景的深度匹配。
薪资谈判：价值匹配而非单纯议价的真实逻辑是什么？
在Deutsche Telekom数据科学家职位的薪资谈判环节，其核心并非你单方面对高薪的追求，而是你与公司之间，对你所能创造的价值与公司愿意支付的成本之间，达成一个共识的裁决过程。这远不是一场简单的讨价还价，而是一场基于市场供需、个人能力稀缺性以及公司预算策略的价值博弈。
多数候选人在薪资谈判时，错误地认为这是一场零和游戏，专注于如何从公司那里“争取”更多。他们往往只关注自己的期望薪资，而忽略了公司对该岗位的预算范围和对候选人价值的评估。正确的判断是，薪资谈判是双方信息不对称下的价值发现过程，你的目标是清晰地阐述你如何为公司创造独特的价值，从而证明你值得更高的回报。这不是一场情感的对抗，而是一场冷静的商业评估。
对于Deutsche Telekom的资深数据科学家职位，其薪酬构成通常包括基本工资（Base Salary）和年度绩效奖金（Annual Performance Bonus）。根据市场数据和角色级别，一个拥有5-8年经验的资深数据科学家，在德国柏林或波恩地区，其基本工资通常在€90,000至€120,000之间。
年度绩效奖金通常为基本工资的10%至15%，取决于个人和公司业绩。
这意味着，总现金薪酬范围大约在€99,000至€138,000之间。与硅谷科技巨头不同，德国电信通常不会为非高管级别提供大规模的股权（RSU）奖励，因此，你的重点应放在基本工资和绩效奖金上。
在薪资谈判的初期，面试官通常会询问你的“期望薪资范围”或“当前薪资”。一个常见的错误是，直接给出一个具体的数字，或一个过高的范围，这可能导致你直接出局，或者过早暴露底牌。正确的策略是，首先尝试了解公司的薪资范围，或者给出一个有弹性的、略高于你预期的范围，并强调你的薪资期望是基于你对市场行情的了解，以及你所能为公司带来的具体价值。
例如，你可以说：“基于我对当前市场和贵公司类似职位薪资水平的了解，以及我过去在[具体项目]中为公司创造的[具体价值]，我预计的年总现金薪酬范围在€110,000到€130,000之间。”这种说法既表达了期望，又为后续谈判留下了空间，并巧妙地将薪资与你的价值挂钩。
当公司给出Offer后，如果薪资低于你的预期，切勿立即拒绝或表现出不满。这并不是你表达情绪的时刻。你应该做的是，首先感谢Offer，然后请求一些时间进行考虑。在重新沟通时，你需要提供具体的理由来支撑你的更高薪资要求。
这些理由不应是“我需要更多钱”，而是“我的技能集（例如，在实时数据流处理、高级因果推断方面的经验）在市场中具有稀缺性，与此匹配的职位通常提供更高的报酬”；或者“我过去的项目经验（例如，成功部署了将业务效率提升X%的模型）与贵公司当前面临的Y挑战高度相关，我能更快地产生影响”。
在一场真实的谈判中，一位候选人成功将基本工资提高了€10,000，不是因为他“要求”更多，而是他详细阐述了自己在某个特定领域（例如，隐私增强机器学习）的专业知识，而这正是Deutsche Telekom当时面临的一个关键技术瓶颈。他证明了自己是一个难以替代的“解决方案提供者”，而非一个普通的“数据分析师”。
此外，薪资谈判还应考虑其他福利，例如弹性工作制、职业发展机会、培训预算、年假天数等。这些虽然不是现金，但同样构成你的“总价值包”。有时候，公司在现金薪资上难以让步，但在其他福利上可能有更大的灵活性。
你需要清楚地知道，除了金钱，什么对你同样重要。这不是一场关于“数字”的谈判，而是关于“总价值”的匹配。最终，成功的谈判不是你“赢了”公司，而是双方都认为这是一个公平且有吸引力的交易。
准备清单
- 细致研究Deutsche Telekom： 不仅是产品和技术，更要了解其战略重点、近期财报、竞争格局及企业文化。这不是简单的浏览官网，而是深入阅读投资者关系报告和行业分析。
- 量化你的过往成就： 将简历中的每个项目成果都转化为具体的数字和业务影响。例如，不是“优化了数据管道”，而是“通过优化数据管道，将数据处理时间从3小时缩短到30分钟，提升了数据团队的工作效率20%”。
- 系统性拆解面试结构： 针对Deutsche Telekom的面试流程，预设每一轮的考察重点和可能的问题类型。在数据科学面试解构手册里有完整的SQL编程与案例分析实战复盘可以参考。
- 精进SQL编程与Python数据处理： 练习复杂的多表连接、窗口函数、CTE等高级SQL查询，以及数据清洗、特征工程和模型评估的Python实战。不仅要追求正确性，更要注重效率和可读性。
- 准备2-3个深度案例研究： 挑选你最引以为傲的数据科学项目，能够从业务问题、数据收集、方法论、模型选择、结果评估到商业影响，进行完整且深入的阐述。准备好应对面试官的各种追问。
- 模拟行为面试： 准备并演练至少5个符合STAR原则的故事，涵盖挫折、成功、团队协作、冲突解决和领导力等方面。关键在于展现你的思考过程和学习能力，而非简单叙述事件。
- 了解薪酬市场： 调研德国市场数据科学家职位的薪酬范围，尤其是你目标级别的薪资水平。明确你的薪资期望，并准备好有理有据地进行谈判，将你的价值与薪酬挂钩。
常见错误
- 错误：在SQL面试中，只关注语法正确性，忽略效率与可读性。
BAD示例： 面试官要求找出过去6个月每月消费额最高的3位用户。候选人立即写出一段包含多层子查询和临时表的SQL，代码冗长且难以理解，例如：
`sql
SELECT userid, month, totalspend
FROM (
SELECT userid, month, totalspend,
ROWNUMBER() OVER (PARTITION BY month ORDER BY totalspend DESC) as rn
FROM (
SELECT userid, DATETRUNC('month', transactiondate) as month, SUM(amount) as totalspend
FROM transactions
WHERE transaction_date BETWEEN '2025-07-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY userid, DATETRUNC('month', transaction_date)
) AS monthly_summary
) AS ranked_summary
WHERE rn <= 3;
`
（这段代码虽然能运行，但在实际面试中，其可读性和逻辑组织会被质疑，尤其当数据量大时，性能也可能成为问题。）
GOOD示例： 候选人首先确认“消费额”的定义和时间范围，然后利用CTE清晰地分解逻辑，并确保窗口函数的正确应用：
`sql
WITH MonthlyUserSpend AS (
-- 计算每个用户每月总消费额
SELECT
user_id,
DATETRUNC('month', transactiondate) AS month,
SUM(amount) AS total_spend
FROM transactions
WHERE transactiondate >= '2025-07-01' AND transactiondate < '2026-01-01'
GROUP BY 1, 2
),
RankedMonthlySpend AS (
-- 对每个月的用户消费额进行排名
SELECT
user_id,
month,
total_spend,
RANK() OVER (PARTITION BY month ORDER BY totalspend DESC) AS spendrank
FROM MonthlyUserSpend
)
-- 选出每个月消费额前三的用户
SELECT
user_id,
month,
total_spend
FROM RankedMonthlySpend
WHERE spend_rank <= 3
ORDER BY month, spend_rank;
`
（这段代码通过CTE将复杂逻辑拆解为清晰的步骤，每一步的意图明确，大大提升了可读性。同时，避免了不必要的嵌套子查询，执行效率更高，更符合生产级代码的要求。）
- 错误：在案例分析中，急于展示技术模型，忽略商业问题拆解和沟通。
BAD示例： 面试官提出“如何减少客户流失？”候选人立刻回答：“我会用XGBoost模型预测流失用户，然后用SHAP值解释模型，再用聚类分析用户群体。” 这种回答直接跳过问题定义，显示出缺乏商业敏感度。
GOOD示例： 候选人首先提问澄清：“‘流失’的具体定义是什么？是连续30天未登录，还是取消订阅？”“我们希望减少流失的目标是多少？有没有特定的用户群体或产品线需要优先关注？”“当前已有的数据源有哪些？
”在充分理解问题后，再提出一个分阶段的解决方案，包括数据探索、假设构建、特征工程、模型选择、A/B测试设计和业务建议。例如：“首先，我会进行探索性数据分析，识别流失用户与非流失用户在行为、人口统计学特征上的显著差异，形成初步假设。接着，基于这些假设构建特征，并建立一个可解释的预测模型。
最后，根据模型洞察，提出具体的干预策略，并通过A/B测试验证其有效性。”这种回答展示了结构化的思维和商业洞察力。
- 错误：在行为面试中，泛泛而谈或过于强调个人英雄主义，忽视团队协作与自我反思。
BAD示例： 被问及“你在项目中遇到的最大挑战是什么？”候选人回答：“我曾经负责一个复杂的ETL管道搭建，遇到了很多技术难题，但凭借我的努力和专业知识，最终都克服了，按时完成了项目。” 这种回答虽然展示了解决问题的能力，但过于强调个人，缺乏对团队贡献的描述，也未能深入反思挑战背后的原因。
- GOOD示例： 候选人选择一个涉及团队协作和沟通挑战的案例，并展现自我反思：“我曾经在一个跨部门项目中，由于早期沟通不足，导致我们数据团队的输出与业务团队的预期存在偏差。一开始我感到很沮丧，但后来我意识到，我作为数据科学家，不仅要交付结果，更要主动去理解业务伙伴的真实需求，并持续进行双向沟通。我随后主动召集了几次跨部门研
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FAQ
面试一般有几轮？
大多数公司PM面试4-6轮，包括电话筛选、产品设计、行为面试和领导力面试。准备周期建议4-6周，有经验的PM可压缩到2-3周。
没有PM经验能申请吗？
可以。工程师、咨询、运营转PM都有成功案例。关键是用过往经验证明产品思维、跨团队协作和用户洞察能力。
如何最有效地准备？
系统化准备三大模块：产品设计框架、数据分析能力、行为面试STAR方法。模拟面试是最被低估的准备方式。