求加米 金融数据分析面经

之前面过的一个金融公司的数据分析，刚刚把面试题整理了一下~

一面：
1，自我介绍；
2，讲一下简历里的项目，跟视频分析有关；
3，视频的关键帧如何提取；
4，如何处理序列数据；
5，rnn和lstm原理说一下；
6，还了解其他的时序序列处理算法吗；
7，效果好是不是样本量比较小的原因，数据来源是哪里；
8，现在做到实际应用中了吗；
9，另一个项目中，数据中有哪些特征是对目标贡献最大的，如何判断；
10，可视化做过哪些；
11，Python熟吗；
12，常用迭代器有哪些；
13，常用哪些模块；
14，用过xgboost吗，效果为什么比其他树模型好；
15，和其他树模型的区别（Random Forest随机森林，lightgbm等等）；
16，假设检验知识，p值的作用；
17，第一类错误和第二类错误是什么，哪个更严重；

二面：
1，做过违约用户的评估，那如何对好的用户做出评估，需要获取哪些信息；
2，样本均衡的方法有几种；
3，有做过模型融合吗；
4，老师同学们对你的评价怎样；
5，为这个岗位做了哪些准备；
6，你觉得你最适合的学习方式是什么；
7，对互联网金融了解吗，你有什么看法；
8，项目中数据如何判断过拟合；
9，缺失值常用处理方法；
10，怎么分析不同特征的重要性程度；
11，参数调节有哪些技巧，或者你经常怎么调

谢谢分享～