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Forzaljl
编辑于 2020-10-19 09:56
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新浪金融数据分析面经

9.24  笔试

9.29约面试 推到国庆后  10.16现场一面

自我介绍

实习最大的收获是什么?

挖数据竞赛,具体是怎么做的?

你能讲一下变量筛选IV和基于随机森林的差异么?  随机森林的重要性有两种定义,我只回答出了一种。

评分卡模型中,为什么要进行分箱?讲一下卡方分箱?分箱后为什么要进行WOE编码?

xgboost与lightgbm的差异?

与线性回归一样,逻辑回归的假设是什么?

讲一下你的科研经历,你认为你论文的优势在哪?

你的研究生学习是统计多一些还是算法多一些?

y标签是怎么定义的?

反问:
新浪金融平时的具体工作是什么呢?  风险 + 转化

新浪金融想对比别的平台的优势是什么呢? 有的名义上的数据驱动,其实还是人工驱动;新浪金融做到了从上到下的数据驱动

面试官小哥哥挺温和的,还跟我讲了他们对于校招和社招的不同要求,

校招:逻辑性一定要好,你得能把一个东西讲明白;  而且统计知识什么的你得会,总不能招你进来再学吧;

社招:更注重的是业务sense和对业务的理解和把控

还和我讲了一下未来风控的分支和发展方向。

感觉自己答得一般般,好多细节只是看过说不出来,不过确实收获很多。

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