滴滴CTO反作弊数据分析面经（凉）

一面记录：

  1. 线性回归分类变量怎么处理？答：哑变量，编码
  2. 相关性高的特征为什么要剔除？
    IV高啥的，有用信息会被屏蔽
  3. 相关性、因果性的区别理解
  4. 支付宝芝麻分，你会看哪些指标

二面记录：

  1. 正样本少怎么处理？
  2. L1 L2正则化
  3. GBDT XGBOOST的区别
  4. 300米高的一摞一元硬币，能否放到101514的立方体中？思路？
#面经##滴滴##数据分析师##校招#
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？？？！这都问的什么乱七八糟的
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发布于 2021-07-22 17:34

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小红书推荐算法面经一面（60min）1、自我介绍（5分钟）2、项目和一些八股（40分钟）- 模型label是什么- 这一结构为什么会有效果提升，分析- embedding怎么得到的- 简单介绍一下sim3、手撕代码（10分钟）- 最大子数组和4、反问二面（40min）1、自我介绍（5分钟）2、项目（20分钟）- 为什么模型有效果- 召回粗排和精排要解决什么问题，选一个最熟悉的讲一下未来的迭代方向- 怎么保证链路一致性3、手撕代码（10分钟）- 给链表的头结点，将其按照升序排列并返回排序后的链表4、反问虽然两次面试前几个小时，面试官都因为临时开会更改了面试时间，让人有点不舒服，但是面试官人真的都...
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ai面总结：AI调教的很好，问的问题很有意思，整场面试不会有很大的压迫感，追问大多是根据你的回答提问。总时长：35分钟Q1:自我介绍，重点介绍一下个人背景和大学期间的主要经历。Q2：你对于在一家公司长期发展有什么看法？你认为哪几点因素会让你在一家公司长期工作？（有追问）Q3：你取得过的最大成就是什么？过程中最大的难点是什么？你是如何突破的？最终的结果怎么样？（有追问2个）Q4：请描述一个过往遇到的最有压力困难或最具挑战的一个场景，你是如何解决的？对你有什么影响？（有追问）Q5：依你的看法，请描述一个你近期完成的项目任务，如果重来一次，你会做哪些不同的事情来提升结果？（有追问2个）Q6：电商运营...
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11-21 12:39
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影04714：把图书管理系统那个项目经验内容适当的减少掉，然后改成据为己有不要说团队项目，因为图书管理系统这类常见的谁来了都能独立写出来，提问能圆过来即可
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