已offer｜携程大数据分析工程暑期实习

▫️Timeline：3.13投递 - 3.15完成综合考试 - 3.27请求转到第二志愿 - 4.11一面 - 4.21二面 - 4.25HR面+英语测评 - 4.26收offer

▫️bg：美本专业对口，一段相关实习，两个项目（1机器学习风控，1数分rfm）

▫️一面（~45mins）
- 职业学业规划
- 回国时间&到岗时间&实习时长
- 自我介绍
- 介绍实习内容
- 实习怎么搭建指标体系
- 实习遇到的困难
- 实习做的case案例
- 介绍项目
- 如何处理缺失值
- 如何处理类别不平衡问题
- 怎么发现和处理异常值
- 特征工程做了哪些
- 特征编码和特征交互怎么做的
- 说说PCA
- 全部都是自己写的代码吗
- 讲讲RFM模型，怎么分类
- SQL两个问题，基本考察时间戳，groupby和窗口函数用法，这两个问题用pandas df怎么做
- 介绍rank，row_number，dense_rank
- 反问

▫️二面（~30mins）
- 自我介绍
- 介绍一个对个人成长最大帮助的项目
- 特征编码怎么做的
- 特征分箱用了什么方法，变量数据分布怎么样，为什么用这个方法
- 只用了woe编码吗
- 为什么不把全部交互后的特征扔进XGBoost，用PCA为什么不怕去掉的成分会影响最后test的评估指标
- 用本机跑的项目吗
- 项目评估指标是什么？公式怎么计算？
- ROC的AUC横轴纵轴都是什么？
- TPR和FPR的公式
- 了解LightGBM吗（不了解）
- 讲讲CLV怎么算的，指出我的错误计算方法偏好老客运营，RFM会把新客分到低价值的客户群体
- pandas上怎么找每行的max，min和avg
- axis=0或1的意义
- 反问

▫️HR面（~20 mins）
- 到岗时间&实习时长&回国时间
- 倾向城市
- 有上海落户打算吗
- 职业规划，想做什么方面的工作
- 投了其他什么公司
- 商量入职时间
- 介绍offer，包括薪资、工作时长、补贴等
- 反问