【数据挖掘工程师】：20250113字节跳动一面

抖音本地生活—数据挖掘工程师

项目经历

一、北京银行项目：项目背景、项目目标、过程、结果
1、市场敏感性客户分析怎么做？
（1） 为什么筛掉强相关特征？
（2）强相关特征有哪些？

2、联合建模
（1）模型是什么样的？label是什么？
XGBOOST
（2）怎么评价模型好坏？
单次建模和联合建模对比
（3）AUC和KS定义？
（4）召回率是什么？
（5）如何考虑市场因素对分析结果的影响？如何处理？
（6）XGBOOST损失函数

3、考核看板指标

业务问题

1、抖音app日活下降？如何分析？
2、上一个策略，推动用户更多的购买基金？如何验证策略的有效性？

代码题

答疑

1、互联网数据挖掘分析方向目前的工作内容和流程
（1）数据工程师：数据建设、数据清洗、数据资源治理
（2）数据分析师：根据处理好的数据，针对数据目标，对业务现象和指标进行分析，会有宏微观分析、商业分析、战略分析
（3）数据科学家
（4）算法工程师：数据挖掘和建模