一面 4.13晚上 40min 自我介绍 实习经历，根据实习内容问了梯度下降的问题 xgboost和gdbt区别 xgboost调参 统计相关知识，中央极限定理，假设检验，置信度，置信区间 SQL题，说思路 业务问题，一段时间内用户下降的原因分析 职业规划 反问 二面 4.14上午 30min 自我介绍 之前实习里做异常值检测的方法（LOF）和思路，和k-means的区别 多因素方差分析 如何用聚类的方法对用户进行分层，说选取的特征和算法；说了k-means，接着问k-means的k如何选取 如何分析新的策略的影响（AB test 实验效果不好，如何分析是样本选取少的问题，还是实验设计本...