回报地里，总结自己如何cracking the Data Challenge

先说一下自己的情况，本人主要面data science analytics职位，做过的题目基本都是简单的模型+如何做AB test+如何做产品改善推荐这种类型的题目。不是machine learning相关的职位。做过湾区多家热门独角兽公司的data challenge，之前每战必败，现在通过率100%。做多了发现都是套路，所以希望自己的经验可以帮助在寻找data方面工作的战友们

好了废话完了，马上进入正题。这种take home data challenge的难点在于问题比较开放性+时间限制。短则3-4个小时，长的最多一周。下面我来说一下前期准备工作，以及拿到题目后如何短时间内把握住要领，写出面试官满意的报告来。

下面先说一下前期准备：

• 代码熟练：不管是sql,或者r, python，随便你选，但是一定要选你用的比较熟练的。因为你要短时间内完成数据分析+写报告，如果代码不熟练的话可能做不完。建议可以先准备一些模版，比如画图的，做模型的，做ab test的。我用的python，所以画图都是seaborn + matplotlib, 需要建模一律用random forest from h2O package。这里强烈推荐h2O random forest，自带auto bin的功能，解决了categorical level多的问题。不需要将 categorical variable 转化成numerical（对于python同学来说）, 不需要impute missing value。至于我为什么只用random forest, 下面会讲到
• 预习一些题目：这里推荐买这本书 “A Collection of Data Science Take-Home Challenges”。我以前买的时候可以单独买这本书，50块，现在好像得买整个package，有些小贵。这本书主要是给了几个例子，以及用r来做的详细解答。非常好的参考例子，我就是看了这个书以后才开窍的
  
  

下面言归正传，题目拿到手以后改咋办：

• 明确产品的目标： 一般都会给你描述

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  div align="left">分析做完了，写报告应该注意啥：
  • 思路清晰，言简意赅：看似是废话，但是很多同学，包括我以前，都恨不得做个特别复杂完美的图跟表格，然后展示给面试官我的技术有多牛掰。其实他们更看重的是你的分析是不是通俗易懂，非technical的人能不能一看你的图或者分析就知道怎么回事了。
  • 图文并茂：这里强烈推荐大家都鄙视的excel作图功能，个人觉得比seaborn, ggplot, matplotlib都好用多了。也许是因为我代码能力不强，改个图得debug半天，还经常弄不出自己想要的效果，但是用excel简直是神器，轻松做出非常专业的图来，改起来也很方便。我一般简单的图，比如boxplot, heatmap，用seaborn这种直接出，但是要做一些复杂的cohort analysis，就上excel了。
  • 不要写的太长：很多同学把data challenge当成论文来写，弄个几十页的报告，把能分析的都分析了一遍，结果还挂了。因为人家面试官根本没有时间看你的论文报告。确保他们花10-15分钟时间能把你的分析跟结论看懂。
    
    
  
  
  
  我现在能想到的就这么多。最后总结一下主要步骤： 明确产品目标， 定义相关metrics，建模去预测关键指标，模型结果对产品改进有啥建议。希望这篇总结能对正在战斗或者打算战斗的战友们有点帮助。
  
  
  
  

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感谢楼主的分享，十分受益~

感谢分享，excel作图是个没注意过的好建议！

感谢楼主分享～感觉非常适合FB以及Linkedin那种DS面试！

爱你               

感谢楼主的分享，十分受益~

我也看了那本书，去年买的，楼主总结的很精髓。感谢楼主！

感谢lz分享！总结得非常棒

谢谢分享，thank you

感谢楼主的分享，满满的干货