滴滴CTO反作弊数据分析面经（凉）

一面记录：

  1. 线性回归分类变量怎么处理？答：哑变量，编码
  2. 相关性高的特征为什么要剔除？
    IV高啥的，有用信息会被屏蔽
  3. 相关性、因果性的区别理解
  4. 支付宝芝麻分，你会看哪些指标

二面记录：

  1. 正样本少怎么处理？
  2. L1 L2正则化
  3. GBDT XGBOOST的区别
  4. 300米高的一摞一元硬币，能否放到101514的立方体中？思路？
#面经##滴滴##数据分析师##校招#
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？？？！这都问的什么乱七八糟的
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发布于 2021-07-22 17:34

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决赛圈了，希望各位前辈能帮忙斟酌一下，n∈[32k，35k]，m∈[10w，13w] 字节：n×15 + m期权 + 15w签字费 初创：(n+7k)×16 + 2m期权 + 15w签字费 1优点，字节算挺有诚意，本来确定要去了，但下面的初创给了个大的。毫无疑问title对未来跳槽帮助大 1缺点，这个组的人才密度比较大，有一半多是top2的，晋升感觉无望，但跟着大佬多学点东西也还行。 2优点:给的钱多，明星初创有一定前景?(几率很小) 2缺点:加班比字节还严重。以及这类型公司跳槽， title的...
CoderEcho：虽然我没去大厂，但是待过俩家初创，我的感觉是厉害的初创很舍得给钱，也很看你的产出，产出不行直接把你开了。当然大厂也可能有这个问题。建议还是去大厂，如果被裁员了最起码还有大厂的title，这年头不确定的事儿太多了。
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