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牛客38052285号
门头沟学院 风控
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@还是用小北吧:
23秋招—猿辅导——数据分析(oc)
时间:9.4问题:一位小哥面试官,基本上来一直问业务题,节奏比较快快手部门的组织架构和上下游对接情况两段实习的取数需求、看板工作等的比重实习工作内容有差异,自己的倾向----分析比重更大sql和python说思路表中有user_id 和 friend_id,一共包括100人,去计算最小关系网预测--1000份面试的样本,抽象出特征,去做预测候选人是否通过的模型,怎么搭建?(这个开放问题秋招竟然被问过两次,可以准备一下)试听课,家长还是小朋友的意愿更重,怎么去论证?① 回答家长更重要,整体的想法是控制变量,在控制小孩子的指标下,去看家长的表现对课堂结果的影响②小孩子指标(课堂回答率+课后作业完成率+课堂情绪捕捉等)家长的指标(基本:家长年龄、城市等级、学历水平;行为:购课意愿、是否与班主任助教有交流等)③第二个想法○ 高志愿家长低志愿学生>低志愿家长高志愿学生 中低表现的小孩子,高意愿家长仍然转化率更高面试后的反思新思路:○ 可以通过决策树等模型的特征重要性去衡量:按照划分决策树的过程中选择特征的先后顺序来判断特征的重要性,或者在sklearn中有一个feature_importances_属性可以输出特征的重要性;○ 借鉴投票机制,选择一种分类模型,分别训练出在两类特征下的分类器,并在测试集中验证正确率i. 在训练数据集D下分别训练出四个分类器,每个分类器都是关于单特征的分类器,如分类器是关于小朋友的特征; ii. 在测试集下分别测试四个分类器的分类效果,并统计正确分类个数分别表示四个特征下的正确分类数; iii. 对第二步求出的做归一化处理,即可得到特征的权重。○ 考虑利用缺一法来求得特征权重(适合4个以上的特征),过程如下: i. 在训练数据集D下,分别训练缺少了第个特征的分类器,如分类器的特征为{收入,有房子,婚否}; ii. 在测试集下分别测试四个分类器的分类效果,并统计错误分类个数分别表示四个特征下的错误分类数。 iii. 对第二步求出的做归一化处理,即可得到特征的权重控制变量的时候,如果上述存在交叉影响如何排除,比如小孩上课的兴趣会影响到家长的意愿等试听课结束后,会有考试,怎么评估考试对后续报课是正向还是负向的影响?(类ab) ○ 去选定没有考试的实验组和有考试的对照组,做ab实验,看指标是否显著 ○ 实验组:某期小朋友的课程,不设置考试 ○ 对照组:往期根据家长、孩子特征(城市等级、教育背景、手机价格等)聚类出的相似人群,有考试 ○ 指标选取:核心--报课转化率;辅助指标--听课率,上课回答率,作业完成率等衡量效果--京东做了618活动,618当时会有销售峰值,但此后两个月也会带来一个购买低谷,同时前期也投入了大量的营销等成本,如何衡量618的这个增量效果值得? ○ 指标就是GMV,用ROI评估活动本身是否增值,同时用618活动的6-8月一季度的gmv,与平时不做活动的6-8月销售额做对比,看是否增长 ○ 平时gmv确定:用往年没进行618活动的每月gmv曲线,去拟合当年的数据,对不做活动的几月gmv做出预测,时间序列(往年是还是一个增量市场,可能一直涌入新用户,是用户增长带来6月销售额增多,而不是6月本身消费需求拉高了;时间序列)总结:1.非常非常注重业务思维,全程都在抛出一个又一个开放题,去对猿辅导斑马少儿课基本的业务流程要有了解,提前做下功课,找找指标量化2.让我反思特别多的一场面试,上面的答案有的是我自己面试后复盘写的,思路可以参考,也欢迎交流另外根据反馈,猿辅导的斑马线还是非常稳定的,其中数分分了增长方向/教研方向/产品方向等,可能有差池,记不太清了。政策影响不大,特别是字节叫停了一些教育线后,基本在少儿教育某些领域是绝对佼佼者,现在也在用户增长中,而且比较wlb,听说不加班,团队氛围很友好。
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