字节数分岗开奖了

1.有过使用机器学习模型的经验吗？2.介绍一下psm-did和相关项目（我实习中没做过相关项目，面试官让我介绍了论文）3.倾向性得分是怎么计算的4.用的什么预测模型？5.为什么选择用逻辑回归？6.考虑过随林森林之类的预测模型吗？7.能介绍下逻辑回归的原理和假设吗？逻辑回归和随机森林的区别？如果再来一次，会在什么情况下使用逻辑回归，什么情况下使用随机森林8.介绍实习项目：项目深挖了几个问题9.策略的分析制定你没有参与？你只是分析后续的实验效果？10.在该体裁上的策略不影响其他体裁的gmv吗？11.其他体裁的转化效率你们有看吗？12.其他体裁gmv是否有显著提升吗？实验中有关注吗？13.实验分析关注哪些指标？14.会有围栏指标吗？（不应该变化且不能负的指标）15.实验开了多久？有测算样本量吗？样本量的计算逻辑？16.为什么开这么久？

第一次面试也不知道改准备啥，目前面经掌握的也不熟练，有友友可以分享下C++面经吗（感谢）

1.自我介绍加拷打简历数分实习关注哪些指标？怎么构建的数据检测体系？数仓实习负责的什么内容？接触到的最大数据有多大？使用的是什么引擎？（因为数仓实习很水也没问出什么东西所以转向一些八股）2.八股题星座模型和雪花模型区别？效率差异数据冗余…链表和数组的差别？使用spark引擎做wordcount，基本的流程是什么？（类似一个项目提问，学校教过但那是十二个月以前学的了）总的来说问的很简单，和其他面经的问题比简直简单不要太多（可能是因为是实习生的原因）但是自己太菜还是有一些答得不太好3.编程题一道sql两道python的算法题sql有三小题，计算dau dnu，计算新增次留率、日活次留率，连续出勤三十天的用户统计python算法比较简单，是关于“买卖股票的最佳时机”，先遍历数组，再计算每一天卖出可能的利润，利润做比较求得利润最高的一天。