龙湖数据分析一面
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3.5分是比较合理的。 - 现在思考推荐项目有什么需要改进的吗。
- python怎么分割数据集的列。
- 场景题。用户活跃度上升了60%，怎么去分析。
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