哈啰数据分析日常面经

#数据分析#
下午刚面完字节的产品，晚上哈啰突然通知电话面，数据分析的日常岗(感觉暑期已经招完啦

)
本来通知6点面，结果面试官到7.30才打的电话，真的干等了一个半小时

先是深挖了下实习经历和项目经历，没这么给压力也没怎么提问，就是让我介绍一下，然后就是给了几个问题
1.如何估算一个城市的哈啰单车订单数量，考虑哪些指标，用什么模型
2.如何验证你的预测是否准确
3.现在有用户的全部数据，需要判断这个用户是高质量用户还是低质量用户，等于就是贴一个标签，该怎么判断
接下来就是些sql相关的问题了，难度不是很大

对于第一个问题，回答的就是考虑地铁公交等公共交通覆盖程度，城市人口数量，人口年龄分布，以及城市的经济发达程度，发达程度可以考虑人均gdp指标，根据这些指标建立一个多元线性回归模型来做个预测。
第二个问题，先是回答的考虑单车投放以后的订单量数据以及单车的使用频率来对预测结果进行一个评价。然后面试官又问没有订单数据该怎么办，想了一下说，考虑其他已知订单量城市的相关指标，然后将订单量数据与预测的订单量数据进行一个对比，验证一下合理性。本来以为回答的很牵强，但面试官说没问题，这确实是一个方法
第三个问题，回答的先用lasso做个特征选择然后直接随机森林。然后面试官说对于亿量级数据，这个方法处理起来是很困难的，她想听到的其实是拿到数据以后，我先人为的根据特征进行一个初步划分，比如性别年龄地区等等，然后再来考虑如何通过模型来划分。
也不指望能通过，就当攒面试经验
ps:由于暑期实习0offer，现在开始考研了。跟找实习比，考研感觉轻松多了

，就每天做做题看看书，背单词，也没有之前找实习那么焦虑

开始考研后精神状态逐渐变好

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zb青天云

成都信息工程大学数据分析师

这三个问题考察东西不一样,第一个是一个费米问题，考察的是你拆解问题思路和逻辑,你给的解法是通过算法来做,其实不太好,实操性不强,可以用简单统计方法来做,大概思路是用公式拆解法日订单量=用户数*转化率*日人均订单量,这里考虑到不同年龄段人群差异,可以按照年龄段来拆然后进行加总,至于拆分以后转化数据在行业报告里都能找到,可以直接用报告里数据进行预估。第二个问题是数据猜想验证,这个也是使用拆解思路,比如验证你预估北京的订单量,可以直接把北京给他按区域划分了,去预估算一下某个区域订单量占比和统计一下这个区域订单量来估算北京整体订单量。第三个问题就是个简单的给用户打标签问题,行业通用方案是用rfm模型来做,根据不同行业要求找出来各种不同标签用户然后做针对性的营销策略。整体看下来你的回答思路飘在天上,一上来就搞算法,不考虑实际可行性问题，数分真实企业场景中算法应用不是那么多,更多用一些简单数理统计和简单模型都可以解决,只有当数据规律不太容易被发现,才会涉及到数据挖掘,也就是算法这个东西。

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