数据分析实习生二面面经

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