数据分析面试常见问题及答案解析（数据科学中

机器学习（ML）是人工智能（AI）的子集。机器学习与数据科学往往被同时提起，这两者既有区别，又有很多交集。机器学习是一组工具和方法论，数据科学是对数据的专业化处理，这两种技术相辅相成。特别是在实现的具体编程方面，更是有很多方法和技术都是相同的。

本文虽然主要从数据科学的角度提出了最顶级和最经典的面试问题，但同样适用于机器学习以及人工智能。

数据科学是当今世界领先和最受欢迎的技术之一。世界上最优秀的公司正在招聘该领域的专业人员。由于这些专业人士的高需求和低可用性，数据科学家是收入最高的 IT 专业人士之一。这个数据科学面试包括数据科学工作面试中最常见的问题。

以下是这些流行的数据科学面试问题的列表：

Q1.什么是数据科学？
Q2.区分数据分析和数据科学
Q3.你对线性回归了解多少？
Q4.你对逻辑回归的理解是什么？
Q5.什么是混淆矩阵？
Q6.真阳性率和假阳性率你怎么理解？
Q7.数据科学与传统的应用程序编程有何不同？
Q8.解释监督学习和无监督学习之间的区别？
Q9.长格式数据和宽格式数据有什么区别？
Q10.提及一些用于采样的技术。抽样的主要优点是什么？
Q11.什么是数据科学中的偏见？

这些数据科学面试问题分为三类：

一、基础问题（1-25,25个）

1. 什么是数据科学？

2. 区分数据分析和数据科学

3. 你对线性回归了解多少？

4. 你对逻辑回归的理解是什么？

5. 什么是混淆矩阵？

6. 你对真阳性率和假阳性率了解多少？

7. 数据科学与传统应用程序编程有何不同？

8. 解释有监督学习和无监督学习的区别

9. 长格式数据和宽格式数据有什么区别？

10. 提及一些用于抽样的技术。抽样的主要优点是什么？

11. 什么是数据科学中的偏见？

12. 什么是降维？

13. 为什么在 DS 中使用 Python 进行数据清洗？

14. 为什么在数据可视化中使用 R？

15. 数据科学中常用的库有哪些？

16. 什么是数据科学中的方差？

17. 什么是决策树算法中的剪枝？

18. 什么是决策树算法中的熵？

19. 在决策树算法中获得了哪些信息？

20. 什么是k-fold交叉验证？

21. 解释推荐系统是如何工作的

22. 什么是正态分布？

23. 什么是深度学习？

24. 什么是RNN（循环神经网络）？

25. 解释选择偏差

二、中级问题（26-55,30个）

26. 什么是ROC曲线？

27. 你对决策树的理解是什么？

28. 你对随机森林模型的理解是什么？

29. 两名候选人 Aman 和 Mohan 参加数据科学工作面试。Aman ***面试的概率是 1/8，Mohan 是 5/12。他们中至少有一个会通过面试的概率是多少？

30. 数据建模与数据库设计有何不同？

31. 什么是精度？

32. 什么是召回？

33. 什么是F1分数，如何计算？

34. 什么是p值？

35. 为什么我们使用 p 值？

36. 误差和残差有什么区别？

37. 为什么要使用汇总功能？

38. 数据科学和机器学习如何相互关联？

39. 解释单变量、双变量和多变量分析

40. 我们如何处理丢失的数据？

41、降维有什么好处？

42. 什么是数据科学中的偏差-方差权衡？

43. 什么是 RMSE？

44. 什么是 SVM 中的核函数？

45. 我们如何在k-means中选择一个合适的k值？

46. 我们如何处理异常值？

47. 如何使用混淆矩阵计算二元分类算法的准确率？

48. 什么是集成学习？

49. 解释推荐系统中的协同过滤

50. 解释推荐系统中基于内容的过滤

51. 解释数据科学中的 bagging

52. 解释数据科学中的提升

53. 解释数据科学中的堆叠

54. 解释机器学习与深度学习有何不同

55. 朴素贝叶斯中的“朴素”一词是什么意思？

三、高级问题（56-81,26个）

56. 从下面给出的“钻石”数据集中，只提取“价格”值大于 1000 并且“切割”是理想的那些行

57. 使用 ggplot 在“price”和“carat”之间绘制散点图。“price”应该在 y 轴上，“carat”应该在 x 轴上，点的“颜色”应该由“切割”确定

58. 在这个“iris”数据集中引入 25% 的缺失值，并将“Sepal.Length”列用“mean”插补，“Petal.Length”列用“median”插补

59. 在 R 中对这个“mtcars”数据集实施简单的线性回归，其中因变量是“mpg”，自变量是“disp”

60. 计算模型构建的 RMSE 值

61. 在这个“波士顿”数据集上用 Python 实现简单的线性回归，其中因变量是“medv”，自变量是“lstat”

62. 在 R 中对这个“心脏”数据集实施逻辑回归，其中因变量是“目标”，自变量是“年龄”

63. 为建立的模型建立ROC曲线

64. 为模型建立一个预测值概率阈值为0.6的混淆矩阵，并找出模型的准确度

65. 在 Python 中的“customer_churn”数据集上构建逻辑回归模型。因变量是“Churn”，自变量是“MonthlyCharges”，找到模型的 log_loss

66. 在“鸢尾花”数据集上构建决策树模型，其中因变量是“物种”，所有其他列都是自变量。找出所构建模型的准确性

67. 在这个“CTG”数据集之上建立一个随机森林模型，其中“NSP”是因变量，所有其他列都是自变量

68. 编写一个函数来计算两点之间的欧几里得距离

69. 编写代码来计算均方根误差 (RMSE)，给出实际值和预测值的列表

70. 提到可以在 SVM 中使用的不同内核函数

71. 如何检测时间序列数据是否平稳？

72. 编写代码，使用混淆矩阵计算二元分类算法的准确度。

73. 根本原因分析是什么意思？

74. 什么是 A/B 测试？

75. 在协同过滤和基于内容的过滤中，哪个被认为更好，为什么？

76. 在下面的混淆矩阵中，计算准确率和召回率。

77. 编写一个函数，当使用二元分类模型的混淆矩阵调用该函数时，它会返回一个字典，其中包含其精度和召回率。

78. 什么是强化学习？

79. 解释 TF/IDF 矢量化

80. 线性回归需要哪些假设？

81. 当线性回归所需的某些假设被违反时会发生什么？