美图数据分析实习生笔试题

这是一篇关于美图数据分析实习笔试题目的分享,包括找规律、概率问题、时针分针重合次数和特征工程处理缺失数据的讨论。题目涉及到数学逻辑、期望值计算、追击问题和数据预处理策略,如删除、插值和利用机器学习方法填补缺失值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

以下题为当时回忆版,只记得部分题目大意。
1. 找规律 0,4,18,(),100
0=1的平方×(1-1)
4=2的平方×(2-1)
18=3的平方×(3-1)
100=5的平方×(5-1)
4的平方×(4-1)=48
2. 如果你有一把剑,一颗宝石有50%的几率能升一级,五级及以上,失败会降级,五级以下失败就不做任何反应。期望有多少颗宝石才能把一把1级的宝剑升到9级。 (考的是期望值)
这里写图片描述
3.现在是00:00,一天内时针和分针会重叠几次?
这是典型的追击问题
时针和分针重合就需要分针比时针多走360度,分针每分钟走6度,时针每分钟走0.5度,
因此重合一次需要的时间为: 360/(6-0.5)=720/11
24小时=1440分钟
1440/(720/11)=22次
如果算开始的00:00时刻就是23次

4.什么是特征工程,是做什么的,对于缺失数据你一般如何处理
特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息,可以是文本或者数据。
特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。过程包含了特征提取、特征构建、特征选择等模块。
这是参考一下R语言中数据缺失的处理方法。原文:https://blog.youkuaiyun.com/zhuangailing/article/details/79253768
1、删除缺失值
其实这

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