科大讯飞数据分析校招一面 40min

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
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好详细的面经
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发布于 02-26 22:19 四川

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白火同学:先说结论,对于一份实习简历来说,整体还是挺不错的,技术深度和广度都到位,找到一份中小厂的实习没啥问题。 再说说能优化的点吧。 1、量化结果,项目中很多工作量化一下结果给面试官的感受会更直观一些,也能体现你对应用该项技术的理解(在众多技术为什么要用它,运行性能或者说开发效率往往是一大考虑指标;而不是说大家做这种功能都用它,所以我用它)。 2、突出亮点,项目中可以从“工作职责”择一些“个人亮点”另写一块,优先去写开发过程中遇到的xx问题,使用xx技术达到xx效果,针对性去写一些疑杂难的功能,能带出你个人思考和解决的过程。
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