面经深度解析:数据分析-网易

👥面试题目
一个商场的客流量符合什么分布? 怎么判断数据是否符合这个分布?有哪些方法?
这个问题考察的是统计学中的数据分布识别以及假设检验的知识。在数据分析领域,理解数据的分布是非常重要的一步,因为它能够帮助我们更好地建模和预测。对于商场客流量这种场景,了解其分布可以帮助商场管理层优化资源配置、提高顾客满意度以及提升销售业绩。为了准确回答这个问题,我们需要从以下几个方面来考虑:
数据分布类型:识别可能适用的统计分布。
数据可视化:利用图表直观展示数据特征。
统计测试:运用适当的统计方法验证数据是否符合假设的分布。

随机森林、逻辑回归原理,如何做特征筛选,评价指标
这个问题主要涉及机器学习中的两种常见算法——随机森林和逻辑回归,以及特征选择和模型评估指标的相关知识。我们需要从以下几个方面来进行详细的探讨:
算法原理:介绍随机森林和逻辑回归的基本概念和工作原理。
特征选择:探讨如何在机器学习任务中挑选最有影响力的特征。
评价指标:讲解用于评估分类模型性能的不同指标及其应用场景。

AB 实验样本不平衡怎么办
这个问题主要考察的是在进行 A/B 测试(也称为 AB 实验)时如何处理样本不平衡的情况。样本不平衡指的是实验组和对照组之间样本数量存在显著差异,这种情况可能会导致实验结果的偏差或不准确。解决样本不平衡问题的方法涉及统计学、实验设计以及数据分析等多个方面。

数据分析、数据挖掘、数据建模的区别
这个问题主要考察的是对数据分析、数据挖掘和数据建模这三个概念的理解及其区别。这三个术语在数据科学领域经常被提及,但它们各自侧重的方向有所不同。回答这类问题时,可以从定义出发,明确每个概念的核心内容,并强调它们之间的联系与区别。

什么是 AA 测试,为什么要进行
这个问题主要考察的是对A/A测试(A/A Testing)的理解及其在数据科学和实验设计中的应用。具体来说,这个问题涵盖了以下几个方面的知识:
实验设计:理解A/A测试的概念及其在实验设计中的作用。
统计原理:掌握基本的统计原理,特别是如何评估实验的可靠性和有效性。
数据验证:了解如何通过A/A测试来验证数据收集和分析过程的准确性。
实际应用:探讨A/A测试在实际项目中的具体应用及其重要性。

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发布于 09-09 12:07 上海
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发布于 09-20 10:38 江西

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笔记背景从秋招提前批参与到现在,岗位优先级按表内第二列从左到右依次排序,9月后不能网上查询结果的投递不进行记录,按照工作内容笼统分为4大类:HR、行政专员、销售、项目管理,并且根据大类投递对应简历自身简历1个月校外行政岗实践,2个校内比赛项目,4段学生干部经历(简历中体现两段),奖学金2次国奖2项省奖3项校内荣誉头衔4项数据分析从数据上来看,三本学生特别是工商管理系的同学也能投递人力资源岗(8月份有个同学和我说三本就别投人力了;-D)岗位的难易度是销售>HR>行政专员>项目管理,行政专员虽然没OFFER但是最近有个推进比较迅速的牛马岗从被拒(简历无法过筛)的百分比来看,各位同学如果投递多个简历没有推进的原因不在自身,而在大环境,请多多投递~复筛的占比不大,说明大多数公司并不会因为复筛终止流程,如果大家推进到复筛可以早日做下一步的准备此处笔试是指企业告诉同学在筛选后开展的笔试,从占比上来说笔试是会筛人的(数据上可能是因为我没去银行的笔试所以虚高,不过真被中通还有网龙的笔试卡过,哔哩哔哩也是笔试后被拒)OFFER/二面/一面的百分比大概是1/2/4,请大家好好准备面试,争取通过数据之外大家在投递岗位的时候可以看看大家曝光的薪资待遇,如果没有双非的同学爆料的大厂或者说大企业可能会存在筛选学历的情况网申推进很忙,要多参加线下的宣讲会和招聘会,我有过从8月到现在还在初筛的投递记录同时如果有高三或者以后高考选学校的同学看到的话——想在家或省内工作的同学就不要报省外的学校了,报了就代表线下招聘和你没关系了,没有哪个地区的HR会好心帮其他分公司的HR招的(当然也做不到)写在最后因为之前笔记的内容把投递的公司都写进去了导致有一次居然被官方看到评论了,吓得我拿到OFFER之后完全不敢发出来(指offer对比或者介绍详细一些),所以后续会修改各个笔记的内容作为基恩士和金山办公的校园大使,基恩士的HR态度很好,给了我二面的机会不过我没把握住。金山办公到现在也不知道招不招三本的学生以至于我也不敢和同学说填内推码投递简历,群内的活动和引导做的一坨,把校园大使不当人看除了金山办公我没见过写的乱七八糟的,也谢谢大家能够跟着我投递,因为有offer了之后可能就不怎么更新进度写在最最后真想告诉三本的大家,我们这样的同学要比别人投入秋招的时间早点,只要在路上怎么走都是在前往终点的路上 #牛客创作赏金赛# #你的秋招简历被谁挂了?# #非技术投递记录#
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