线下面试30分钟。 自我介绍。 为什么选择做数据分析。 本科最忙是什么时候，怎么协调。 研究生比本科多学到了什么。 线性回归和逻辑回归的区别。 决策树原理。 知道哪些分类算法。 讲一下AUC。 讲一下协同过滤的两种方式；基于内容的推荐与协同过滤的区别。 把评分大于等于 3.5 分的样本标签标识为 1，意为“喜欢”，评分小于 3.5 分的样本标签标识为 0，意为“不喜欢”。这样可以完全把推荐问题转换为 CTR 预估问题。请问老师，3.5分这个值是怎么来的呢。基本原则是我在分析完分数的总体分布后得出的，3.5分基本是正负样本比例1:1的分界线，另外大于3.5分也符合我们直观意义上的高分，所以认为...

1.自我介绍2.python的数据类型3.mysql索引机制；B+树的好处4.tcp/udp的区别5.http请求状态码有哪些6.http和https的区别7.服务器配置时会遇到什么错误，怎么解决8.进程和线程的区别9.一个进程能开多少线程与什么有关。进程最多可以创建的线程数是根据分配给调用栈的大小，以及操作系统（32位和64位不同）共同决定的。10.线程和协程的区别11.排序算法有哪些；时间复杂度；快排怎么实现12.设计模式有哪些；单例模式的好处13.了解工厂模式吗（记不得了）14.选择模型时从哪些方面考虑

总体是30分钟。 自我介绍。 介绍一下Wide&Deep模型结构。 说一下召回和排序分别是做什么的。 销量预测大赛项目构造了哪些特征；对于省份、车型这些字符串类型的数据是怎么处理的才能输入决策树模型中；为什么不选用序列模型。 SQL中where和having的区别。HAVING子句可以筛选成组后的各组数据，WHERE子句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在GROUP BY子句和HAVING子句前；而 HAVING子句在聚合后对组记录进行筛选。 group by和partition by的区别。（1）group by是分组函数，partition by是分析函数（然后像sum()等是聚合...

面试过程30分钟，中间网一直不好，很卡。 自我介绍。 为什么不投数据挖掘。 python常用的库函数。 数据库增量更新和全量更新的区别。全量更新，就是所有参数都传给后台，全部入库。增量更新，则是传一部分参数，然后更新传递的参数。 join和left join的区别。 常用的excel函数。 介绍一下乘用车销量预测大赛项目的背景、问题、思考过程、解决方案、和最后结果。 推荐系统项目中是怎么构造样本标签、以及进行特征选择的。 对数据分析有什么了解；需要具备什么能力；怎么构造指标体系。（1）数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发...

因为投递的比较早吧，两次面试我都忘了投递的简历跟我当前自我介绍的简历不一样，难受...） 一面30分钟 自我介绍。 GBDT算法原理；xgboost与其有什么区别。 不平衡样本的处理方法；怎么从一万个候选中选出定量。（rf输出概率） 召回策略；怎么做embedding。 过拟合欠拟合。 AUC的意义。 怎么做模型融合。 sql题。考察两表连接。 二面30分钟 1.自我介绍。2.逻辑回归和线性回归的联系和区别。线性回归和逻辑回归都是广义线性回归模型的特例线性回归只能用于回归问题，逻辑回归用于分类问题（可由二分类推广至多分类）线性回归无联系函数或不起作用，逻辑回归的联系函数是对数几率...

摘果子-幂。给定两个数组a，b，判断b中的数字能否由a中两个不同的数进行幂运算得到。思路：自写pow函数；利用哈希字典。 求面积。求在平面直角坐标系下y=x**k，x+y=b（k>0，b>0）与x轴在第一象限围成的图形面积。思路：利用二分法求出两个函数在第一象限的交点；定积分求出第一部分面积+三角形面积。 数星星。给出一串由S T A R构成的字符串，求可以拼凑出多少个STAR，限制取出的S T A R 四个字母在原串中不能相邻。def star(n, s): dp = [[0 for i in range(4)] for i in range(n + 1)] for i in...

多个面试官轮流提问，20分钟左右。 两分钟自我介绍。 除了python还会其他语言吗。 PySpark MLlib库里都有除了协同过滤还有哪些模型算法；其实现时有显式和隐式是指什么。 解释一下协同过滤。 wide&deep和deepFM的区别。 平时用什么评测指标；AUC是指什么；ROC的横、纵坐标（伪阳性率FPR，真阳性率TPR）。 left join和right join的区别。 数据库里求两个日期之间相差几天用什么函数。（datediff） 项目中如何进行模型融合的，是在哪个阶段进行的融合，求损失函数还是预测之后；提升了多少。 解释一下无监督学习；有哪些算法；K-means原...