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首頁(yè)學(xué)生感言在CDA學(xué)成之后，終于拿到了我的理想offer！
在CDA學(xué)成之后，終于拿到了我的理想offer！
2021-12-13
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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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