自我介绍 简历深挖：完整地介绍项目：项目背景、遇到的问题、你是怎么解决的、最终效果怎么样、以及怎么去度量它的价值然后是疯狂的拷打：质疑建模维度的实际应用价值，模型的提升大概有多大，XGB的优势RF也有为什么不选RF等等 A/B测试1. 做A/B test时，如果发现结果不显著，可能是什么原因导致的？2. 针对这些原因，有什么解决办法？或者如何提前避免、事后补救？3. 如何判断结果不显著具体是哪一个原因导致的？4. （针对样本量不足）样本量应该增大到多少？我们怎么去做一个估算？5. 如果是分流不平均（抽样不均）的情况，应该怎么解决？6. 如果在某个特征上发现非常不均匀，有什么好的处理办法吗？7....