收到好多朋友私信问面经，然后我就整理了一下。
线下面试：base广州，2020.10.19
在去的路上搜了一下牛客的面经。我挺少面数挖的，因为没有大型数据库的实践经验、对深度学习也是只知道皮毛，所以看到面经很多LGB问题的时候有点慌，太久没看了，三脚猫功夫基本忘得七七八八了。然后到达现场的时候没等几分钟，就轮到我面试了，慌都没时间慌。
（虽然有预约时间，但是基本是按现场的签到顺序进行面试安排，所以大概率需要等待10分钟左右。）
一面（10:45-11:15，约30~40min，1v1）
1.自我介绍
2.会什么软件
~~~~~数据库相关~~~
3.Hive（不会，只会MySQL）
4.左右连接，大小表一般怎么放，为什么
5.怎么样提高查询速度
6.数据倾斜了不了解（不了解。。。。。，让我了解一下，也可以提升查询速度）
~~~~~~~~~~~~~~
7.描述一下数据建模的过程
8.数据预处理各步骤的方法（异常值、缺失值、样本不平衡）
9.特征重要性怎么衡量（基于模型的衡量，IV）
10.IV和PSI都可用于衡量变量的重要性，说一下PSI的原理
11.深度学习了不了解（只会皮毛，就简单说了一下知道的算法）
12.xgboost的参数（正则项系数、树深、最小叶子权重和）
13.正则项系数怎么设定，作用
14.树深参数的作用是什么
15.除了这些参数，还有没有其他防止过拟合的方法（列采样、行采样）
~~~~涉及简历~~~~~~
16.KS和基尼系数的原理
17.训练集、测试集的时间周期一般怎么选择
Q：
1.数挖业务场景
2.数挖和数分是分开的吗
面完一面，工作人员让我在门口等一下，我以为是当场宣布结果，结果两三分钟后，工作人员又把我带进会议室开始二面。
（一面的面试官很帅，哈哈哈哈）
二面（约25min，1v1）
1.自我介绍（要求：基本情况、在校学习情况、项目情况）
2.为什么选择中信银行信用卡中心
3.就岗位而言，你觉得你的优势在哪
4.讲一下用过xgboost的一些实战项目
5.实习项目成果是怎么衡量的
然后问了问家里的情况、个人兴趣
二面应该是主管面，一开始我还以为是HR面，直到等待完，工作人员又把我带进会议室开始三面
（二面面试官是个很可爱的大叔，哈哈哈哈，说20年前去过我家那边。面试过程中，会一直有眼神交流，应该是观察应变能力）
三面（约25min，1v1）
1.自我介绍（要求：基本情况、在校学习情况、项目情况）
2.怎么体现你的抗压能力
3.怎么看待竞争
4.实习中遇到的最大的困难是什么
5.实习项目是团队还是个人主导
6.你觉得你的项目成果对于整个业务贡献占比多少？缺少的那部分主要原因是什么？
7.在和同事交流过程中有没有遇到困难
8.如果在一个项目当中，同事给你的数据有误，导致了最终项目的失败，领导认为你负全责，你怎么看？
记得的大概就这么多，昨天笔面连轴转，脑子有点不够用。
工作人员说面试结果这两周会出，Good Luck！
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2020.12.24 谈薪
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