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数据分析一面面经
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本篇目录
一、自我介绍
二、实习经历深挖
根据我的实习经历，涉及到的知识点如，
(一)AB实验
1.AB实验如何设计进行分流?
2.为什么选择T检验而非其他检验?
3.如何选择实验的核心评估指标?
4.实验结论如何?
（二）异动分析
1.如何判断异常是正常波动还是业务策略导致?
2.异动分析的分析流程
3.异动分析如何更快发现问题?(强调了“更快”，面试官说可以做提前相关/子数据的系统化监测预测看板)
（三）模型评估
1.准确率、精确率、召回率、F1分数的计算公式
2.还可以用什么指标评估模型效果?什么是AUC?
(四)业务相关
1.如何与非技术背景的业务方有效沟通，并说服他们采纳你的数据结论?
2.当实验结果与预期不一致时怎么办?
三、数据分析技能
1.是否了解 Hadoop/Hive/Spark?
2.SQL熟练程度如何?如何处理大数据量下的性能问题?使用什么方法优化查询效率?
3.是否了解过常见的机器学习算法(如逻辑回归、决策树)?什么是决策树?如何进行剪枝?
4.是否用过 AI代码生成工具
本篇目录
当前问题0116
- 01
自我介绍
- 02
实习经历深挖
- 03
AB实验如何设计进行分流?
- 04
为什么选择T检验而非其他检验?
- 05
如何选择实验的核心评估指标?
- 06
实验结论如何?
- 07
如何判断异常是正常波动还是业务策略导致?
- 08
异动分析的分析流程
- 09
异动分析如何更快发现问题?
- 10
准确率、精确率、召回率、F1分数的计算公式
- 11
还可以用什么指标评估模型效果?什么是AUC?
- 12
如何与非技术背景的业务方有效沟通，并说服他们采纳你的数据结论?
- 13
当实验结果与预期不一致时怎么办?
- 14
SQL熟练程度如何?如何处理大数据量下的性能问题?使用什么方法优化查询效率?
- 15
是否了解过常见的机器学习算法(如逻辑回归、决策树)?什么是决策树?如何进行剪枝?
- 16
是否用过 AI代码生成工具