经纬恒润 数据分析面经
攒攒人品许愿offer
8.19日投递 8.21约26号面试 时长40min
1. 自我介绍
2. 项目深挖（为啥最后改成降维了，xgb和rf为啥效果不好）
3. 说说决策树，随机森林，XGBoost
4. 说说随机森林的随机主要体现在什么方面？（回答主要是随机取样之类的，问还有吗，没了）
5. 已知学习率，n，随机森林取样取不到某个样的的极限是什么（不会）
6. 假设检验的流程，z，t检验分别适合什么？
7. Python掌握的包
（pandas，sklearn，numpy）
8. pandas的连接字段
（我傻了，只回答了join，给how和on指定参数）
9. sql掌握状况
（增删改查，开窗之类的）
10. 查询函数用的多，然后有个表，姓名为主键，班级，分数，选择每个班级最高分数该列信息
（聚合函数+group by，再嵌套一下；还可以用聚合函数+开窗函数partition by class）
11. 数据库底层原理懂吗？
（不懂）
12. 数据结构之类的，leecode刷了多少？
（不到200道，其中有几十道是sql）
13. 刷哪些题？
（剑指offer（我傻了以后就该回答列表，字符串之类的））
14. leecode的第一道解法？
（我说两数之和吗？首先可以用暴力解法）
15. 还有其他解法吗？
（字典记录数字，key value分别是数字和数量，用c－a＝b去查询b的value是否大于0）
16. 除了字典，Python还有哪些内置的数据结构之类的？
（我问可以回答数据类型吗，他说可以，整型，浮点型，布尔型，字典，列表，元组，忘了说字符串）
17. 哪些是不可更改的？
（忘了字符串说元组不可变）
18. 快速排序算法思想？
（面试官说我说的有点似是而非）
19. k－means算法思想？
（blabla答的还行）
20. k－means有啥局限性？
（只适用于球形分布的数据，容易产生局部最优解，k要在一开始的时候确定，面试官说，除此之外还有吗？我说没了）
21. k－maens的k主要怎么确定？
（从业务的角度，从散点图的角度确定）
还有其他的吗？
（不清楚，下来看了一下，做项目的时候其实用到过，肘部法，轮廓系数法）
字数限制了
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