【春招】滴滴 数据分析师 一面(拒)
时长:50min
方式:远程
part1:
自我介绍
part2:业务
滴滴的定价策略跟哪些受众有关?
从司机和乘客供求关系问如何调节市场平衡?
两种雇佣方案雇人两个小时,一种是按小时雇佣每小时10元,另外一种是按两小时雇佣每两小时20元,问哪个方案成本更低?
part3:技术
阐述假设检验及其前提
二项分布如何构造概率为0.5的事件
线性回归的假设前提(一元、多元)
不调包如何实现逻辑回归
XGBOOST的优势
boosting和bagging算法最终目的的差别
聚类kmeans的劣势
kmeans为什么不能画分好两个同心圆环
part4:算法
pandas库ID,A,B三列数据,求每两个ID之间的距离d=(A1-A2)+(B1-B2)
数列[a1,a2,...an],计算公式为min(ai,aj)*len(j-i),求最大值,要求时间复杂度为O(n)
part5:反问
反思:
面试时间不长但内容相当多,全程头脑风暴跟着
招聘不像实习会focus在你之前的工作内容上,更多的是业务问题和纯技术问题。
技术涉及的内容和我之前被问到的也有一定的差距,说穿了就是原理,多熟悉多理解。
有时候融会贯通还是差了点,kmeans为什么不能画分同心圆因为kmeans必须是凸集,凸集定义我学过但就想不到。