滴滴数据分析实习二面

1.为何小象超市不直接用美团外卖的预测模型，而是单独做预测？2.小象超市的骑手与美团外卖的骑手是否一致？一上来这两个问题直接被问懵，核心还是对业务了解不够熟练，深层逻辑理解不足。3.你做的最好的分析项目是什么？简历细挖。从这里他才知道我是做的产品实习，和他们岗位不匹配。4.sql：union和union all的区别。5.python熟练程度。6. 机器学习：Knn 是无监督学习吗？决策树原理？基尼系数公式是什么？随机森林原理？有放回还是无放回？随机性体现在哪？、xgboost 原理？7.场景题

“实习没人带”是每届实习生的高频痛点。例如：入职一周，导师不理，文档不全，每天都在装忙。面对这种情况，很多人在“苟住混经历”和“跑路止损”之间反复内耗。作为过来人，建议大家不要单纯用情绪做决定，而是从投入产出比的角度来完成自己的决策。一、评估“隐性资源”的价值（含金量判定）实习的收益不是有人手把手教你写代码，而是环境浸染和权限获取。请先check一下你手头的权限：代码权限： 你能拉到核心业务的Repo吗？能看到组内的Git Commit Log吗？文档权限： 公司的Wiki、技术方案设计文档（Design Doc）、复盘报告，你有浏览权限吗？）（语雀，飞书等）数据/算力权限： 对于算法岗（尤其...

1.项目介绍2.实习深挖· 介绍印象比较深的项目案例，串讲整个过程· 追问项目细节和具体实施过程3.项目经历深挖（这部分其实之前面试中被问到的很少）· 知道SOTA这个概念吗？· 模型精度提高了多少？有多少提升？· 用的R方还是精确率等指标？· 有关注召回率的情况吗？· 特征重要性评估体系是怎样的？· 为什么用SHAP特征分析，不用xgboost内置的特征分析？· 除了传统机器学习之外，对深度学习有了解吗？· 数据量规模及是否用到分布式改造？4.另一个项目经历深挖· 提到的AB测试，主要通过什么动作实现收益？· 可以具体解释一下实现方式吗？5.  混淆矩阵的概念和作用？· 准确率的计算方式？· 精确率和召回率的区别？· 在工作中使用AI工具的情况6.python算法题 现场手写第一题是返回最长公共子序列第二题是翻转链表，迭代递归选一种即可7.询问实习时长8.反问

1️⃣自我介绍2️⃣简历浅挖实习中做到的数据分析中比较有意思的事情或者是困难 是如何克服的3️⃣SQL有没有刷过题 说一个你觉得比较有难度的题 你是怎么解的？（以下SQL问题都围绕这个题展开）partition by 和group by的差别窗口函数over里的参数Date_sub函数4️⃣业务题日活突然下降百分之10 如何分析5️⃣闲聊类为什么现在开始投实习6️⃣反问