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小老鼠快实现愿望吧
编辑于 2020-08-23 12:02
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超详细!广联达数据分析一面面经(好像和其它小伙伴的不一样

我真的是,考前不复习没关系,但面试完了面经不写我难受....
上周一面的 拖到了现在,抽时间把它写啦,然后做笔试去🤣🤣🤣(最近被笔试虐的好惨...滴滴猿辅导那都是什么啊 根本做不完好吗!)


1、 自我介绍

2、 明确了一下我研究生是数学专业(感觉有点不太喜欢?希望是统计的?)

3、 然后就开始问统计的东西(感觉是怕我没学吧)…

(1) 参数估计和假设检验,分别是什么?区别

(2) (我不知道为啥扯到置信区间、置信度了)说下置信区间、置信度

(3) 说下协方差(我说成评价是否相关,如果协方差为0,那么两个随机变量是不相关的。(这句话可以这么说,但不能说是评价相关的,结果被反问,那相关系数是什么?)

(后面的…我记不太清楚)

4、机器学习的东西知道吗?——(照以前肯定理直气壮的说知道,现在觉得自己菜了,太怂了,说知道一点吧…)

(1) 集成学习,xgboost之前有个GBDT,听说过吗?

(2)PCA知道吗

答:哦,主成分分析(然后我就不说了…天,人家面试官是想让我继续介绍啊,然后尴尬的冷静了几秒,我继续讲)(然鹅这些都没看啊,名称叫啥不知道了-主成分-我叫成主成分向量…)

(3)EM算法知道吗(天,我一直觉得这个很偏,没怎么看),大致说了下分为E步、M步。

(好吧越来是数据挖掘10大算法…)继续问:和k-means的区别?(我非常糟糕的说了句,区别,我怎么觉得和k-means没关系…好吧,K.O.)k-means是EM算法的特例

(4) K-means 算法的优缺点

(5) 评价指标(之前说召回率\ROC\AUC曲线,直接被打回来,k-means是无监督的吧?本来就不存在label怎么判断)改:SSE那些簇间距离/簇内距离(天哪以前面数分,发现从来没人问数据挖掘,聚类那些就没怎么看)

(6) 那,表示距离的指标有哪些?(又是记不清了)l1,l2,lp,马氏距离….

5、数据缺失怎么办?

(这里我说到了一种就是缺失的比较多 同时指标不怎么重要的时候,被反问:不重要就删?你还没预测呢怎么知道不重要呢)

6、常用什么?python;我看你有pandas,问:

Dataframe把行和列互换,怎么做:(没想出来,答什么reshape,to_series取出来再放进去,瞎说一通;面试完想想,等下不就 转置.T 就好了嘛!哭泣😂)

7.怎样看统计指标,均值、分位数那些

8、说下你的实习(讲完了没有什么反应,可能不相关吧)


--------------------
这是我的秋招首场面试(唉,我好菜啊😥....),暑期没怎么面过数分,所有对会问什么不太清楚。
结果没想到上来项目没问、实习没问,直接开始一连串的统计知识,然后接着机器学习....我感觉半个小时我一直是在答题的过程中😥
对于统计知识全凭本科时的印象(于是各种记不起来,或者知道是啥叫不出来名字)
机器学习的内容,上半年找算法的时候看了下,所有很多也记不清了....

实习是数分的实习 但可能内容和她们那边不怎么相关(也是自己讲的没啥条理吧 或者 他前面问答题太多太长 没时间了哈哈)就没深挖了
项目也没有让讲 没有问
(我看其它朋友的面经 好像就有业务和实习、项目问的比较多的)感觉根据每个人 面试的差异挺大的

后来结束我问,为啥数分的问这么多机器学习的东西
说了几点但有一点我影响深刻,我的理解哈
就是说会机器学习是个加分项( 现在数分投的人挺多的 大家简历都差不多(面试官说的噢)。所有他们找突出的吧)

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好了好了
我都说这么详细了!
给我一个后续吧~~~😆

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