Twitter Services DS电面面经

网上海投了twitter services的职位，这个部门就是俗称的客服部，招人的组就是给部门提供数据分析支援的，听起来像（应该就）是打杂的。
第一轮是跟HM电面，印度经理-45分钟

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第二轮是跟组里的DS电面-1小时

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补充内容 (2019-7-14 02:27):
又想起来第二轮的两道题：1. How do you apply ts model if your dataset is not stationary? 2. Can you use neural network for forecasting?

补充内容 (2019-7-14 02:30):
双想起来一道题：Which SQL query is faster: subquery or join?

model那道题，是不是应该考虑tree based regression顺便cv一下选个avg rss最小的…因为感觉剩下那一堆可能会有collinearity或者某些变量要做interaction用tree比较省心…

关于模型的题，我觉得是不是因为用linear regression的话用新数据预测的话结果可能会大于100或者小于0？

benrye 发表于 2019-7-29 11:49
关于模型的题，我觉得是不是因为用linear regression的话用新数据预测的话结果可能会大于100或者小于0？

恩是的，当时面试官是这么说的。但是我提出来可以cap results，就是大于100直接赋值100，小于0直接赋值0。然后面试官似乎同意了我的说法，但是他原来的答案好像还是别的模型

solv6868 发表于 2019/07/29 14:00:30

恩是的，当时面试官是这么说的。但是我提出来可以cap results，就是大于100直接赋值100，小于0直接赋值0。然后面试官似乎同意了我的说法，但是他原来的答案好像还是别的模型

哦，看来是这个原因。我只能想到用tree的方法像decision tree或是random forests，然后还有knn，不知道还有啥别的方法

感觉好难啊