8.31下午17：30一面
面试官人特别好，我答不上来的问题会诱导我回答，然而我还是答得稀巴烂
1、介绍你自己
2、做过这些实习中，选一个你比较得意的项目讲一下（我选了一个广告投放优化的分析经历）
3、你们这个广告投放主要运用了哪些数据分析方法（漏斗分析，ab测试）
4、ab测试？你们怎么做灰度测试？(不做灰度测试，只是改bannder然后选一个最高的ctr作为最佳方案，对不同banner执行相同操作)
5、如何判断你们ab测试所确定的广告投放方案的效果是否显著？（我没答上）
6、假如说我们一个指标下降了30%，怎么分析？（我一通胡言乱语，感觉不是面试官想要的答案）
7、那你举个例子吧，在你的数据分析工作中，是如何解决指标下降很多的问题？（我举例，然后balabala，貌似是面试官想要的答案）
8、说一下使用线性回归模型要满足什么条件（应该是不存在多重共线性，我答的是特征矩阵满秩，特征之间不相关）
9、你有没有系统学过统计学？我问了2个统计学问题你都没答上（我说没有，统计学不是我专业课，我专业的强化学习、深度学习、机器学习涉及到统计学知识，考研考概率论）
10、哦，那你说一个机器学习项目的经历把（我说了一个数据挖掘比赛的经历，那个用到了随机森林回归模型）
11、说一下你理解的随机森林模型（集成模型，以不纯度为指标选择特征、为了泛化误差尽量小可以剪枝、限制树模型最大深度、限制父节点到子节点间的不纯度降幅。）
12、如何判断你回归的效果？（我说用R平方判断）
13、如何定义R平方（我说R平方=1-u/v，u=y实际-y估计 的平方 v=y平均-y估计 的平方 （可能记错了？）R平方越接近1 就说明u越小 v越大 则回归的误差也越小）
14、即兴出了2道SQL，大概的就是分5个模块，每个模块有许多个数字，找出数字之和最大的模块，并求这个模块中最大的数字（面试官引导我用子查询写了一次，又用非子查询写了一次）
15、平常用Python情况如何？（Numpy、Pandas、Sickit-learn的常用模型的调参都可以）
16、如何在Pandas里面实现SQL的join功能？（我说pd.concat （其实应该是pd.merge），on=column how=left就是left join ascending=False就是降序）
17、写一下冒泡排序（我在想首先生成一个随机的数列，然后再排序，然而我卡在随机数列生成这里了，卡了大概5秒，面试官说没事，下一个问题）
18、给你一个series，用2种方法，把里面的元素变成原来的平方+5（我说 series.apply(lambda x:) 还有就是 得到serie的长度，然后循环，把每个元素 x**2+5）
19、说一下map函数？（我说和vlookup差不多，面试官笑了…）
20、反问（我问了下您是做什么方向的业务，答：面试官的部门不一定就是未来你入职的部门）
全部评论
(5) 回帖