一面挂
先自我介绍，然后问了简历里实习的内容，大概15分钟～
业务分析题2道，大概也是15分钟～
最后是反问环节，面试时长总共40分钟左右～
1.简历里问的问题：
- 讲述一个在实习中遇到的异动指标分析的实例
- 特征工程怎么做的，选择了哪些特征作为预测变量？为什么用RFM模型来构建特征变量？
- 为什么最后选择了逻辑回归而不是决策树模型？
- 建模过程中，你遇到的最困难的问题的是什么？
- 情景是直播打赏，给主播刷礼物。平台希望通过刺激不付费的用户消费（提升付费率），来提升直播收入，所以现在上线了单价较低的打赏礼物。打个比方，原来最低价格的礼物是10抖币，现在新增的礼物只需要付2抖币。但发现直播的收益并没有明显提升，该如何分析？
然后面试官问还有没有其他可能原因？
回答：还可以从功能的渗透程度分析。看看到底有多少用户刷了2抖币的礼物？ 是否是因为用户不喜欢刷这么小数额的礼物，所以很少有人去刷2抖币的礼物才导致打赏收益没有增加？
面试官说结果确实是因为很少有用户刷2抖币的礼物，接着怎么分析？
回答：分析刷2抖比的用户的用户画像、或者行为数据，比如在直播平台的活跃度，看看这些数据和其他用户有没有差异？并列举了一些用户画像的维度、看播指标（看直播次数、时长、送礼频率、数额）
面试官说用户画像没有分析出差异，但从这类用户的看播习惯看，他们是活跃度居中。 他们直播的消费水平，看播频率比完全不送礼的用户高，比现在日常送礼物的用户低。那接着怎么分析？
回答：分析活跃度高的用户为什么不用2抖币的礼物？用户和主播是绑定的。看看2和10的主播标签有啥区别，可能那一类型的主播就是用户付费低，可以引导高付费主播刷2抖比
2. 经典题目：描述平时喜欢用的app优缺点，你觉得缺点应该如何改进？
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