最近实在是太懒了，一直懒得更新面经，今天看起来还挺闲的，就来写写吧-20230404携程交叉面（二面），我感觉面得一般般，因为我方向是机器学习的，但是问的领域都是我不太熟悉的哈此处省略自我介绍和简历上深挖的部分小姐姐给了搜索，推荐，时序预测主要这三个方面，问哪个领域还可以？我选择了时序预测，小姐姐没问啥问题，问了一个业务题：1 如果让你预测一个酒店后90天的订单量，该如何做？楼主确实没啥经验哈哈哈哈，但是她要求从特征衍生开始讲解我的流程，然后我回答得很一般，确实没有项目实操经验，不过我的回答是这样的，大家看了见笑了，我知道回答得不好，我以后会改呜呜呜答：从特征衍生中，我会主要采用与酒店因素相关的变量，包括节假日、周边环境、订单量、客流量等变量，需要涵盖时间和空间两个维度，后进行特征衍生，特征衍生主要是从数据的统计特性来进行拓展，这是特征衍生中的步骤；但是实际上，我们还需探讨y标例如订单量的变化，从相关性平稳性来分析，如果是平稳性变量（忘记说周期性了）或是变量较少（不考虑特征衍生）等情况下，可以进行平稳性分析，简单的arma arima模型可以用来预测；但是如果是波动性较大，且不满足传统建模的假设时，我们进行特征衍生后理应进行特征筛选（降维），简单的就是按各项指标或是普通降维手段来筛选变量，后丢进黑箱的神经网络模型，但是这个不一定会有效，我们还需要探究长短期预测的效果，如果短期预测更好，可以考虑滚动预测的方式，而不是直接预测90天数据，可能也是一种降低误差保证时序关联的方法，以上是我暂时能想到的方案......（确实我真的是想到啥说啥，这答案真是让人见笑了，特别是时序预测算法的同学，有点拉跨）其他就是针对我回答的进行一些小小提问，非常小哈哈哈，就是抠细节，例如滚动预测是啥概念？是否同时xxx变量和xxx变量hhh，我真记不住了反正时间差不多，很突然，就到反问了，小姐姐很开心，和我说这是交叉面，还回答了我全部问题，例如这个算法工程师的方向是什么？其他都是我自己一些没接触的领域好奇的问题，例如：机器学习在携程哪些领域是会用到的呢？因为这个岗位的要求是xxxx，有些不是很明白xxx？还要安全风控领域一般会用到什么模型？（后面单纯是好奇哈哈哈）和小姐姐面试官很开心，至少都是笑着说拜拜hhh，回答拉跨，但是面试感觉挺好的，谢谢携程！