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数据分析工程师面试题(某大型集团公司)题库解析

面试问答题（共20题）

第一题:

需求挖掘与数据挖掘

题目描述:

在一个高端汽车制造企业中，数据分析工程师的团队正在考虑如何使用数据分析来提高其新车型设计阶段的客户满意度。该企业有以下数据集可供使用：

以往新车型设计的特点和成功案例的描述；

潜在客户对汽车颜色和样式偏好的调查问卷；

社交媒体上相关品牌话题和用户评论的数据；

其他市场调研数据，如竞争对手分析、市场趋势报告。

请设计至少三种不同的数据分析方法，并说明每种方法将如何应用于这些数据集，以帮助分析和理解客户的需求，以及如何指导新车型设计过程中的决策。

答案与应用解析:

描述性统计与数据可视化:

应用解析:

此方法是基础且直观的方法，能提供一个数据概览。例如，通过分析调查问卷，我们可以使用描述性统计（如平均值、众数、中位数）来了解顾客对颜色和样式的基本偏好。这些统计数据随后可以绘制成图表，以便于发现和沟通趋势和格局。

集群分析:

应用解析:

集群分析可以帮助我们从细分市场或客户群体中识别不同的客户偏好或需求。例如，利用社交媒体的数据，我们可以使用自然语言处理（NLP）技术标记有关车型样式和颜色讨论的主题，然后进行集群分析，以确定不同的消费者群体有何共性。这些群集的结果可以帮助企业针对不同客户群精准定制产品特性。

预测建模:

应用解析:

在具备了详尽的历史新车型数据和市场趋势报告后，可以建立一个预测模型以预测车型颜色的市场接受度，或是未来流行趋势。通过机器学习算法，如回归分析或分类模型（例如随机森林或支持向量机），我们可以根据过去的数据来推断新的趋势和预测客户的潜在需求。

通过以上三种方法的有机结合，数据分析工程师不仅可以帮助团队更好地理解客户的需求和偏好，还可以在更早阶段进行更准确的客户导向决策，从而提高新车型设计的整体客户满意度。

这样的题目和解析旨在结合理论知识与实际案例，考察数据挖掘与分析在具体业务场景中的应用能力。当然，真实的面试题目可能会依据特定公司的需求和技术栈有所不同。

第二题

请描述一下你对“特征工程”的理解。在处理一个实际业务场景（例如：用户流失预测）时，你会考虑哪些特征，并说明你是如何处理缺失值和进行特征转换的？

答案：

对特征工程的理解：

特征工程是机器学习流程中至关重要的一步，它指的是从原始数据中提取、构建、转换信息，生成有意义的、能更好表示目标变量（或问题）的新特征的过程。其核心思想是将原始数据中蕴含的、但未明显表现出来的潜在信息显性化，从而提升模型的学习能力和预测效果。

高质量的特征往往能使得简单的模型也能获得很好的表现，而糟糕的特征工程则可能导致即使使用最复杂的模型也无法获得优秀的预测结果。特征工程不仅包括特征的选择（FeatureSelection），即从现有特征中选择最有用的部分，也包括特征的构造（FeatureConstruction）和特征的转换（FeatureTransformation）。

用户流失预测场景下的特征考量及处理：

（1）考虑的特征：

针对用户流失预测（ChurnPrediction），我会考虑从用户的基本信息、行为数据、使用情况、互动记录、价值等维度去思考：

用户基本信息(demo_features)：

年龄(Age)

性别(Gender)

客户等级/套餐类型(PlanType)-如VIP,Standard,Basic

是否为老用户(Tenure)-注册时间长度或历史合作年限

客户来源渠道(AcquisitionChannel)-如线上广告、口碑推荐、线下门店等

居住地区/城市级别(Region/CityTier)

用户行为与使用情况(behavioral_features)：

账单金额(MonthlyCharges)-月费

总消费金额(TotalCharges)-账户创建至今的累计支付金额

使用频率(UsageFrequency/MonthlyDataUsage)-如当月流量使用量、通话时长等

服务使用情况(ServiceUsageFlags/Count)-如是否使用网络服务、电视服务、电话服务等（1/0或计数）

关键行为指标(KeyActivities)-如联系客服次数(CallstoSupport)、服务投诉次数(Complaints)、主动申请服务次数(ServiceApplications)

用户价值与表现(value_features)：

ARPU(AverageRevenuePerUser)-平均每用户收入

CLV(CustomerLifetimeValue)-客户终身价值（可根据模型或业务情况估算）

活跃度指标(A