超详细！广联达数据分析一面面经（好像和其它小伙伴的不一样
1、 自我介绍
3、 然后就开始问统计的东西（感觉是怕我没学吧）…
（1） 参数估计和假设检验，分别是什么？区别
（2） （我不知道为啥扯到置信区间、置信度了）说下置信区间、置信度
（3） 说下协方差（我说成评价是否相关，如果协方差为0，那么两个随机变量是不相关的。（这句话可以这么说，但不能说是评价相关的，结果被反问，那相关系数是什么？）
4、机器学习的东西知道吗？——（照以前肯定理直气壮的说知道，现在觉得自己菜了，太怂了，说知道一点吧…）
(1) 集成学习，xgboost之前有个GBDT，听说过吗？
答：哦，主成分分析（然后我就不说了…天，人家面试官是想让我继续介绍啊，然后尴尬的冷静了几秒，我继续讲）（然鹅这些都没看啊，名称叫啥不知道了-主成分-我叫成主成分向量…）
（3）EM算法知道吗（天，我一直觉得这个很偏，没怎么看），大致说了下分为E步、M步。
（好吧越来是数据挖掘10大算法…）继续问：和k-means的区别？（我非常糟糕的说了句，区别，我怎么觉得和k-means没关系…好吧，K.O.）k-means是EM算法的特例。
（4） K-means 算法的优缺点
（5） 评价指标（之前说召回率\ROC\AUC曲线，直接被打回来，k-means是无监督的吧？本来就不存在label怎么判断）改：SSE那些簇间距离/簇内距离（天哪以前面数分，发现从来没人问数据挖掘，聚类那些就没怎么看）
（6） 那，表示距离的指标有哪些？（又是记不清了）l1，l2，lp，马氏距离….
5、数据缺失怎么办？
（这里我说到了一种就是缺失的比较多 同时指标不怎么重要的时候，被反问：不重要就删？你还没预测呢怎么知道不重要呢）6、常用什么？python；我看你有pandas，问：
8、说下你的实习（讲完了没有什么反应，可能不相关吧）
，校友加油