
上海57期數(shù)據(jù)分析就業(yè)班學(xué)員
姓名:譚同學(xué)
畢業(yè)院校:湖南大學(xué)
專業(yè):軟件工程
入職信息:上海某汽車公司,數(shù)據(jù)分析師,薪資保密,上海
各位同學(xué)大家好,很榮幸接到李智老師的邀請(qǐng),分享一些個(gè)人的收獲給大家。以下是本人面試完,到最終拿到期望offer后的一些心得體會(huì),希望可以給大家提供一些幫助!
根據(jù)本人的面試經(jīng)驗(yàn),本文主要做些課堂補(bǔ)充。
數(shù)據(jù)崗位大體分為兩類:1業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析;2數(shù)據(jù)建模
1、 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析技能:Tableau+數(shù)據(jù)思維
數(shù)據(jù)思維:漏斗、留存、指標(biāo)體系都是最為基本的,想要高薪需要具體業(yè)務(wù)的分析和推進(jìn)思路,這方面我至今不到火候,就不班門(mén)弄釜了
2、 數(shù)據(jù)建模
個(gè)人把模型方面分為三部分
2.1第一部分:監(jiān)督算法模型主力:回歸模型+決策樹(shù)+集成算法模型
金融崗愛(ài)問(wèn)
2.1.1回歸模型
損失函數(shù)L1,L2及其區(qū)別、邏輯回歸公式推導(dǎo)
2.1.2集成算法模型(風(fēng)投愛(ài)問(wèn))
隨機(jī)森林、GBDT、XGB,特點(diǎn)+意義
2.2第二部分:監(jiān)督補(bǔ)充sank(svm+ann+nb+knn)
SVM公式推導(dǎo)
2.3第三部分:非監(jiān)督算法模型:關(guān)聯(lián)+聚類
2.3.1關(guān)聯(lián)
apriori可以拓展到推薦模型,結(jié)合協(xié)同過(guò)濾知識(shí)點(diǎn)一并交流(市場(chǎng)對(duì)推薦模型有偏好,問(wèn)得多)
2.3.2聚類
kmeans的算法步驟:迭代地確定簇心,調(diào)整簇?cái)?shù)據(jù),直至簇心穩(wěn)定
kmeans分箱是非監(jiān)督分箱的一種
3、特征工程
處理缺失、異常值、共線性、數(shù)據(jù)不平衡性、編碼、歸一化、分箱、降維。。。。
缺失值:83法,小于30%填補(bǔ)+大于80%考慮刪除+之間可獨(dú)立成一項(xiàng)
異常值:蓋帽法
不平衡性:過(guò)采樣+欠采樣(各自的處理方案最好心里有數(shù),可以適當(dāng)做一定的拓展閱讀)
歸一化:提高模型收斂速度和精度
分箱:分為監(jiān)督分箱+非監(jiān)督分箱(分別有哪些,心里要有數(shù))
降維:分為線性降維+非線性降維(分別有哪些,心里要有數(shù))
按上述展開(kāi)方案,特征工程這塊就能聊很久,可使簡(jiǎn)歷上的項(xiàng)目生動(dòng)形象
4、相關(guān)問(wèn)題
這些算是我的直接面經(jīng)吧,答案都在課堂+自我拓展里,準(zhǔn)備不到位免不了到場(chǎng)卡殼
4.1特征工程耗時(shí)70%,你們都做了什么?
4.2寫(xiě)一下邏輯回歸的推導(dǎo)公式
4.3寫(xiě)一下SVM的推導(dǎo)公式
4.4邏輯回歸交叉熵公式?
4.5決策樹(shù)熵增益公式?GINI公式?
4.6評(píng)分卡
4.6.1為什么要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行卡方分箱?不可以直接使用原始數(shù)據(jù)嗎?
4.6.2降維的方法有哪些?你知道PCA的原理嗎?
4.7寫(xiě)一下apriori支持度、置信度、提升度公式?你還知道其他指標(biāo)嗎?
4.8bagging、boosting的區(qū)別?
最后,非常感謝CDA的這個(gè)學(xué)習(xí)平臺(tái),學(xué)習(xí)期間收獲頗多,同時(shí)也感謝同學(xué)和各位老師們提供的幫助,希望CDA越來(lái)越好,可以培育出更多的優(yōu)秀分析師?。?!
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