一、数据分析之业务指标高频面试题
1.关于视频app（比如爱奇艺）首页推荐的推荐顺序，你会考虑哪些指标？
（1）用户行为数据：浏览、点击、播放、搜索、收藏、点赞、转发、滑动、在某个位置的停留时长、快进等等一切操作行为；
（2）用户属性数据：年龄、性别、地域、学历、家庭组成、职业等；
（3）视频属性数据：评分、播放量、评论数、出品方、导演、主演、国别、年代、语言、是否获奖、剧情等；
（4）上下文数据：用户最近观看历史记录、最近偏好的演员明星、最近常看的视频类型等。
2.有20000人的就餐需求，现建了一个新食堂，如何规划食堂的座位数？
假设食堂就餐时间为2h，则每小时需要为10000人提供就餐服务；假设每人就餐时间为15min，且人员到达食堂的时间点分布均匀，则1h可以服务4批就餐人员，平均每批2500人，意味着将会有这么多人同时就餐，就可以按照上述数据进行座位规划。
3.boss直聘的投递量较低，你会如何提高？从前期调研、方案策划到推广复盘等过程说明一下
1） 前期调研
进行竟品分析，通过调研了解当前各招聘App的现状。从获客、活跃、投递及转化率多维度进行评估比较，了解boss直聘在各维度的能力水平。
2） 方案策划
根据待加强的环节制定相应的方案。如果是当前boss直聘的规模小导致投递量较低，那应该多从获客端思考，增加丰富获客渠道或提升各渠道的获客能力。如果其规模已经非常大，但是活跃用户非常少，那应该积极采取营销活动以促活，提升最终的投递量。若规模和留存率已经足够高，问题大概率存在产品上，应充分充分思考漏斗中的每一个环节产生漏损的原因，从用户旅程出发，优化用户体验，提升每一个环节的转化率，最终达到提升投递量的目的。
3） 推广复盘
根据策划的方案，进行小规模的测试，在复盘后发现该策略能够有效提升投递量，则可以进行推广。
二、杂七杂八相关问题
1.spss做过什么数据分析，得到什么结果？
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛用于社会科学、市场研究、健康研究、教育研究等领域的数据分析软件。以下是一些常见的SPSS数据分析及其可能的结果示例：
（1） 描述性统计分析
描述性统计分析用于总结和描述数据的基本特征。
- 平均值、中位数、标准差：例如，分析某学校学生的考试成绩数据，计算出平均成绩为75分，标准差为10分。
- 频数分布：分析一组调查数据，发现男性占样本的60%，女性占40%。
（2） 相关分析
相关分析用于探讨两个或多个变量之间的关系。
- 皮尔逊相关系数：分析某公司员工的工作满意度与工作绩效之间的关系，结果显示相关系数为0.65，表明两者之间有较强的正相关关系。
- 斯皮尔曼相关系数：在对非正态分布的数据进行分析时，发现变量A与变量B之间的相关系数为0.45，显示出中等程度的正相关。
（3） 回归分析
回归分析用于探讨因变量与一个或多个自变量之间的关系。
- 线性回归：分析广告投入（自变量）对销售额（因变量）的影响，回归方程为Y = 2.5X + 100，表明每增加1单位的广告投入，销售额增加2.5单位。
- 多元回归：分析多个因素（如价格、广告投入、产品质量）对销售额的影响，发现广告投入和产品质量对销售额有显著影响，而价格影响不大。
（4） 方差分析（ANOVA）
方差分析用于比较三个或多个组的均值差异。
- 单因素方差分析：比较不同教学方法对学生考试成绩的影响，结果显示P值小于0.05，说明不同教学方法之间的成绩差异显著。
- 双因素方差分析：分析教学方法和性别对考试成绩的共同影响，发现教学方法有显著影响，但性别和教学方法与性别的交互作用不显著。
（5） 因子分析
因子分析用于数据降维和识别潜在变量。
- 探索性因子分析：对一组心理测量问卷的数据进行分析，发现可以提取出三个主要因子，分别对应于"情绪稳定性"、"外向性"和"责任心"。
（6） 聚类分析
聚类分析用于将对象分成组，使得组内对象相似度高，组间对象相似度低。
- K均值聚类：对客户数据进行聚类分析，发现客户可以分为三类：高价值客户、中等价值客户和低价值客户。
（7） Logistic回归
Logistic回归用于处理二分类或多分类因变量的情况。
- 二元Logistic回归：分析某项营销活动对客户购买行为的影响，结果显示，接收到邮件营销的客户购买概率显著高于未接收到邮件营销的客户。
（8） 生存分析
生存分析用于分析时间到事件（如死亡、复发）的数据。
- Kaplan-Meier生存曲线：分析某治疗方法对患者生存时间的影响，发现采用新治疗方法的患者五年生存率显著高于传统治疗方法的患者。
这些只是SPSS可以进行的一些常见分析类型及其可能的结果示例。具体的分析方法和结果会根据研究问题和数据特征而有所不同。
2.谈一下对机器学习算法有哪些了解？
机器学习是一种利用数据训练模型，以自动进行预测或分类的方法。机器学习算法可以大致分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。以下是对几种主要机器学习算法的介绍及其应用示例：
监督学习
（1）线性回归
描述：用于预测连续值的算法，通过拟合直线（或多维空间中的平面）来最小化预测值与实际值之间的误差。
应用：房价预测、销售预测等。
（2）逻辑回归
描述：用于二分类问题的算法，通过拟合S型曲线来预测类别概率。
应用：垃圾邮件检测、信用卡欺诈检测等。
（3）决策树
描述：通过树状结构对数据进行分类或回归的算法，每个节点表示一个决策。
应用：客户分类、医疗诊断等。
（3）随机森林
描述：由多棵决策树组成的集成学习方法，通过多数表决来提高预测准确性。
应用：推荐系统、金融风险预测等。
（3）支持向量机（SVM）
描述：通过找到最佳分割超平面来进行分类的算法，适用于高维数据。
应用：文本分类、图像识别等。
（4）神经网络
描述：受人脑神经元结构启发的算法，适用于复杂模式识别。
应用：语音识别、图像分类等。
无监督学习
（1）聚类算法
①K均值聚类：
描述：将数据点分成K个簇，使得簇内数据点相似度最大。
应用：客户细分、图像分割等。
②层次聚类：
描述：通过构建层次树状结构对数据进行分组，可以生成从大到小的簇。
应用：基因表达数据分析、文档聚类等。
（2）降维算法
主成分分析（PCA）：
描述：通过线性变换将高维数据映射到低维空间，同时保留尽可能多的原始信息。
应用：数据可视化、特征提取等。
（3）t-SNE：
描述：用于高维数据的非线性降维，特别适合数据可视化。
应用：图像数据可视化、基因表达数据可视化等。
（4）关联规则学习
Apriori算法：
描述：用于发现数据集中项之间的关联规则，常用于购物篮分析。
应用：市场篮分析、推荐系统等。
半监督学习
描述：结合了少量带标签数据和大量未带标签数据进行训练。
应用：适用于获取标签昂贵或困难的领域，如语音识别、文本分类等。
强化学习
描述：通过与环境交互来学习策略，以最大化累积奖励。常用于决策过程。
应用：游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、推荐系统等。
深度学习
描述：基于多层神经网络结构，能够自动提取数据特征，适用于大规模复杂数据。
应用：图像识别（卷积神经网络CNN）、自然语言处理（循环神经网络RNN和变压器Transformer）、生成模型（生成对抗网络GAN）等。
集成学习
描述：通过组合多个基模型来提高预测性能的方法。
应用：常见算法包括随机森林、梯度提升树（GBDT）、XGBoost、LightGBM等，广泛用于比赛和实际应用中。
其他重要概念
（1）过拟合和欠拟合
过拟合：模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现差，通常是因为模型过于复杂。
欠拟合：模型在训练和测试数据上都表现不佳，通常是因为模型过于简单。
（2）交叉验证
描述：通过将数据分为多个子集进行多次训练和验证，以评估模型的稳定性和性能。
（3）正则化
描述：通过在损失函数中添加惩罚项，防止模型过拟合。常见方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。
机器学习算法及其应用范围广泛，不同的算法适用于不同类型的数据和问题，通过合理选择和调优算法，可以实现高效的数据分析和预测。