數(shù)據(jù)分析師面試常見問題(編輯修改稿)
2025-07-04 19:11 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 l, C++, Python等編程過程上，待為了提升速度優(yōu)化過相關(guān)代碼或者算法嗎？如何及提升多少？3使用5天完成90%的精度的解決方案還是花10天完成100%的精度的解決方案？取決于什么內(nèi)容？3定義：QA（質(zhì)量保障）、六西格瑪、實驗設(shè)計。好的與壞的實驗設(shè)計能否舉個案例？3普通線性回歸模型的缺陷是什么？你知道的其它回歸模型嗎？3你認為葉數(shù)小于50的決策樹是否比大的好？為什么？3保險精算是否是統(tǒng)計學(xué)的一個分支？如果不是，為何如何？3給出一個不符合高斯分布與不符合對數(shù)正態(tài)分布的數(shù)據(jù)案例。給出一個分布非?；靵y的數(shù)案例。3為什么說均方誤差不是一個衡量模型的好指標(biāo)？你建議用哪個指標(biāo)替代？3你如何證明你帶來的算法改進是真的有效的與不做任何改變相比？你對A/B測試熟嗎？3什么是敏感性分析？擁有更低的敏感性（也就是說更好的強壯性）和低的預(yù)測能力還是正好相反好？你如何使用交叉驗證？你對于在數(shù)據(jù)集中插入噪聲數(shù)據(jù)從而來檢驗?zāi)Ｐ偷拿舾行缘南敕ㄈ绾慰矗繉τ谝幌逻壿嫽貧w、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在過去15年中這些技術(shù)做了哪些大的改進？4除了主成分分析外你還使用其它數(shù)據(jù)降維技術(shù)嗎？你怎么想逐步回歸？你熟悉的逐步回歸技術(shù)有哪些？什么時候完整的數(shù)據(jù)要比降維的數(shù)據(jù)或者樣本好？4你如何建議一個非參數(shù)置信區(qū)間？4你熟悉極值理論、蒙特卡羅邏輯或者其它數(shù)理統(tǒng)計
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