面经深度解析：数据分析-网易
一个商场的客流量符合什么分布？ 怎么判断数据是否符合这个分布？有哪些方法？
这个问题考察的是统计学中的数据分布识别以及假设检验的知识。在数据分析领域，理解数据的分布是非常重要的一步，因为它能够帮助我们更好地建模和预测。对于商场客流量这种场景，了解其分布可以帮助商场管理层优化资源配置、提高顾客满意度以及提升销售业绩。为了准确回答这个问题，我们需要从以下几个方面来考虑：
数据分布类型：识别可能适用的统计分布。
数据可视化：利用图表直观展示数据特征。
统计测试：运用适当的统计方法验证数据是否符合假设的分布。
随机森林、逻辑回归原理，如何做特征筛选，评价指标
这个问题主要涉及机器学习中的两种常见算法——随机森林和逻辑回归，以及特征选择和模型评估指标的相关知识。我们需要从以下几个方面来进行详细的探讨：
算法原理：介绍随机森林和逻辑回归的基本概念和工作原理。
特征选择：探讨如何在机器学习任务中挑选最有影响力的特征。
评价指标：讲解用于评估分类模型性能的不同指标及其应用场景。
AB 实验样本不平衡怎么办
这个问题主要考察的是在进行 A/B 测试（也称为 AB 实验）时如何处理样本不平衡的情况。样本不平衡指的是实验组和对照组之间样本数量存在显著差异，这种情况可能会导致实验结果的偏差或不准确。解决样本不平衡问题的方法涉及统计学、实验设计以及数据分析等多个方面。
数据分析、数据挖掘、数据建模的区别
这个问题主要考察的是对数据分析、数据挖掘和数据建模这三个概念的理解及其区别。这三个术语在数据科学领域经常被提及，但它们各自侧重的方向有所不同。回答这类问题时，可以从定义出发，明确每个概念的核心内容，并强调它们之间的联系与区别。
什么是 AA 测试，为什么要进行
这个问题主要考察的是对A/A测试（A/A Testing）的理解及其在数据科学和实验设计中的应用。具体来说，这个问题涵盖了以下几个方面的知识：
实验设计：理解A/A测试的概念及其在实验设计中的作用。
统计原理：掌握基本的统计原理，特别是如何评估实验的可靠性和有效性。
数据验证：了解如何通过A/A测试来验证数据收集和分析过程的准确性。
实际应用：探讨A/A测试在实际项目中的具体应用及其重要性。
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