领英数据科学实习生面经

总评：面试官很专业，除了深耕简历，也会发散出新的业务场景给到面试者，考察思维能力。数据科学团队主要通过AB实验来支持产品优化，我ABTest实验流程掌握还行，但是产品sense不够。

细分题：

1. 简历深耕：

1. 简单介绍下挖掘转化因素这个项目？模型选择？特征评估？
2. （接a）这个实验只能验证相关性，如何验证因果性？（验证完相关之后，找到关键影响因素，为了进步调查因果性，可以采取ABTest实验验证因果性）
3. （接a）如果重新回到该项目开始的时候，你还会采取什么措施，来扩大整体分析的影响力？（我问面试官是否可以将这道题理解为找到优化的“抓手”，他说可以从这个角度理解，我就从用户画像的角度来进行分析，精细化用户标签管理，为定制化营销话术提供抓手）

1. 产品相关：

1. 体验过领英职场这个APP吗？你认为用户活跃度可以有哪些指标可以度量。（简历完整度，周活跃，投递数，岗位收藏数，沟通数）
2. 你认为当前领英职场这个APP哪里需要优化的？（这个当时完全没答出来，后期再好好看看吧）

1. ABTest相关：

1. 简单说下假设检验中p_value的含义吧？（H0假设的参数前提下，出现样本估计参数发生的概率。）
2. 如何向产品同学解释p_value？（我也不知道，当时随口说了个小概率事件发生的概率）
3. 如果你显著性水平定的5%，但是p_value为6%，这个时候这个产品功能是否能上？（这个当时答的也不好，面试官说我们数据分析师也需要具备一定的产品sense，不能完全纠结于数据，可以搜集下用户反馈，一些辅助指标的表现来看是否应该上线产品；同时其实如果产品新功能整体符合我们对于一个好产品的认知，那么这1%完全是可以忽略的）