腾讯IEG数据分析实习面经-Update三面+HR（已OC）

非常非常喜欢鹅厂！！！发帖攒人品求上岸，也祝大家都拿到满意的offer

准备面试经验：

1. 要对自己的经历非常的熟悉，包括业务的理解，做的目的是什么，有什么问题，如何优化

2. 所有做过的项目，使用过的模型背后的算法要非常熟悉

3. 所有问题都会根据回答的经历追问（比如都是用过模型的算法），所以不要给自己挖坑

4. 推荐知乎的一个帖子，感觉覆盖挺全的，然后可以结合牛客网相关的面经准备一下

https://zhuanlan.zhihu.com/p/67650146

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1. 说下实习具体做了什么（问了很多和业务相关的问题，主要是目的、优化）

其中提到了A B test，问如果你来做A B test会怎么做？

如果想让其中一组用户比例更大（比如想更多的用户体验新的功能），两个的比例不是1:1，可以设置成多少？（这题没有答上来，面试官说没有唯一的答案）

2. 分类问题用了什么模型，为什么要用这个模型（因为提到实习中分析了分类问题）

逻辑回归和随机森林的区别

随机森林背后的算法

为什么随机森林预测效果好

如果遇到样本不均衡，如何处理，会对模型有什么影响

如何衡量分类模型的好坏

AUC是什么

你做的模型AUC是多少，多少的AUC算是好的模型

如何提高模型的召回率或者准确率

3. Kmeans的优劣势（因为提到之前项目用到过聚类）

写一下Kmeans的算法（因为我说Kmeans的优势是速度快，简单）

给了三个点 1，2，4，k=2，说一下kmeans如何对这三个点分类

4. sql

有用户的登陆日期login_dt和uid，提取这周相对于上周流失用户的uid

我想到的是用left join和intercept，面试官提示用聚合函数，我才想起来用max(login_dt）

5.问会不会Java和面向对象的python，我说不太会，后面问面试官，说这个不是他们必要的考察内容，这个岗位还是比较偏分析，但可能会用到

腾讯的DS真的是我面过最tech的面试了，非常感谢牛客网，有很大的帮助，欢迎大家交流，祝我们都拿到男神/女神offer！！！