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FB 统计题求思路

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论坛匿名账号
论坛匿名账号  发表于 2019-12-13 21:50:21 |阅读模式
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3求问两道统计题:1. # of comment, # of transaction 的分布是什么,估计一下 均值,中位数,还有95% percentile。以及观察30天后中位数,95% 的人的分布会怎么变化为什么
2. lazy user 那道题,如何判断是lazy 还是good reviewer呢,
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没有数据的情况下要怎么approach呢。求地里的大神给予思路!!!超级感谢

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haohao90s 2019-12-14 04:03:50 | 显示全部楼层
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第一个问我可以抛砖引玉一下,onsite被问到,然后应该是差不多答到点了。

这个问题要了hint,面试官提醒后,就是这个中位数在这30天会很平滑还是波动很大,(可以画个图,y是median, x 是day 1,day2,...)。 答案是波动很大,intuitively, 在某一天有了很多 spend time/transaction/comment 的人 (i.e. 95 percentile group) ,除了那些职业运营fb的人外,大多数普通人会回归他们原来的pattern, 就是不会一直登陆,一直发帖,一直在95% 上。所以总体的这个median 会波动很大。
数学上不好证明,只能靠直觉推,也看看大神怎么说。
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我觉得第一个可能是exponential 甚至power law distribution. 大概idea就是大部分帖子都没啥comment但是有极少数会有很多,比如明星的或者什么热门事件。exponential估计大家都知道,power law比exponential衰减的更快,一般我们说的80-20law就跟power law 有关,也就是20%的帖子集中了80%的评论,甚至可能更多,比如10%的帖子集中了90%的评论。
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好奇第一题如果什么数都没有,怎么能估计distribution。是想问拿什么方法估计么?
第二题不是bayes theorem?
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liuxiaoxuan 2019-12-14 03:39:50 | 显示全部楼层
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dzb 发表于 2019-12-14 01:09
好奇第一题如果什么数都没有,怎么能估计distribution。是想问拿什么方法估计么?
第二题不是bayes theorem ...

怎么分lazy 还是good reviewer 呢
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liuxiaoxuan 发表于 2019/12/14 03:39:50
怎么分lazy 还是good reviewer 呢
根据bayes 公式算条件概率吧。我看到问题的第一反应是这个
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liuxiaoxuan 2019-12-14 08:14:07 | 显示全部楼层
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haohao90s 发表于 2019-12-14 04:03
第一个问我可以抛砖引玉一下,onsite被问到,然后应该是差不多答到点了。

这个问题要了hint,面试官提 ...

中位数是指 总体的中位数,还是95%的那批人的中位数呢,median 和95% 那批人各自回怎么变呢,可不可以加个微信聊一下? 私信我微信号可以吗~
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GYZSIZF 2019-12-31 12:57:42 | 显示全部楼层
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haohao90s 发表于 2019-12-14 04:03
第一个问我可以抛砖引玉一下,onsite被问到,然后应该是差不多答到点了。

这个问题要了hint,面试官提 ...

这样的话不是应该mean的变化很大吗?因为中位数不受极值的影响
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fanyufei4299 2019-12-31 16:28:55 | 显示全部楼层
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第一题没太明白什么意思,求指导呀
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yeyeco_101 2020-1-3 09:42:35 | 显示全部楼层
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请拿到onsite的 (ds analytics)加我好友一起模拟面试~
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