数据科学家招聘考核题目

2026年数据科学家招聘考核题目一、选择题（共5题，每题2分，共10分）背景：本题针对某一线城市互联网公司（如杭州、上海、深圳等地）招聘数据科学家岗位，考察基础知识和行业应用能力。1.数据预处理中，以下哪项操作最适合处理缺失值较多（超过30%）的连续型特征？A.直接删除含有缺失值的样本B.使用均值或中位数填充C.使用K最近邻（KNN）填充D.建立缺失值指示变量后填充2.在自然语言处理（NLP）任务中，以下哪种模型最适合处理多轮对话系统的意图识别？A.卷积神经网络（CNN）B.递归神经网络（RNN）C.生成对抗网络（GAN）D.变分自编码器（VAE）3.某电商平台需预测用户次日购买概率，以下哪种指标最适合评估模型性能？A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.AUC（ROC曲线下面积）D.F1分数4.在时间序列预测中，以下哪种方法能较好处理具有周期性但存在异常波动的数据？A.ARIMA模型B.Prophet模型C.LSTM神经网络D.XGBoost5.某金融机构需检测信贷欺诈，以下哪种数据增强方法最适用？A.SMOTE（过采样）B.ADASYN（自适应过采样）C.SMOTE+（结合随机删除多数类）D.删除异常样本二、填空题（共5题，每题2分，共10分）背景：本题针对某新零售企业（如美团、京东等）招聘数据科学家，考察业务场景理解能力。1.在用户行为分析中，计算用户购买频率时，常用__________指标衡量其“忠诚度”。2.某电商A/B测试中，对照组转化率为5%，实验组为6%，提升率为__________%。3.在推荐系统中，协同过滤算法分为__________和基于用户的两种主要类型。4.处理文本数据时，TF-IDF模型的核心思想是降低__________词的权重。5.交叉验证中，k折交叉验证的典型取值是__________。三、简答题（共5题，每题4分，共20分）背景：本题针对某医疗健康公司（如阿里健康、平安好医生）招聘数据科学家，考察行业知识。1.简述医疗数据中的“隐私保护沙箱”技术及其应用场景。2.解释“梯度消失/爆炸”问题，并给出至少两种缓解方法。3.描述异常检测在网络安全监控中的典型方法，并说明其优缺点。4.为什么在金融风控中常用逻辑回归模型？列举至少两种改进策略。5.解释“数据标签漂移”问题，并说明如何通过监控解决。四、编程题（共2题，每题10分，共20分）背景：本题针对某科技公司（如腾讯、字节跳动）招聘数据科学家，考察Python实战能力。1.数据清洗与特征工程假设你获得一份某外卖平台的订单数据（CSV格式），包含以下字段：-`order_id`（订单ID）、`user_id`（用户ID）、`order_time`（下单时间）、`total_amount`（订单金额）、`distance`（距离商家距离，单位km）、`weather`（天气）、`day_of_week`（星期几，1-7）。要求：（1）将`order_time`转换为“小时”和“是否午高峰”（11-14或17-20为是，其他为否）两个新特征。（2）对`weather`进行独热编码（One-HotEncoding）。（3）计算`total_amount`的日均值，并添加该列。工具：Python，Pandas库。2.模型调优与评估假设你需预测用户是否会“加购”（二元分类问题），已有训练集`train.csv`和测试集`test.csv`。要求：（1）使用LightGBM模型，设置5折交叉验证，调优`num_leaves`参数（范围10-100，步长10）。（2）输出最优参数下的AUC分数，并在测试集上预测概率。工具：Python，LightGBM库。五、论述题（共1题，10分）背景：本题针对某自动驾驶公司（如百度Apollo、小马智行）招聘数据科学家，考察复杂问题解决能力。题目：某自动驾驶系统需在高速公路场景中识别前方车辆的“急刹”行为。假设你获得的数据包含车辆速度、加速度、距离前方车辆的距离等时序信息，请：（1）设计一个特征工程方案，用于识别急刹事件。（2）说明你会选择哪种模型（监督或无监督）及其理由。（3）如何评估模型的泛化能力，并处理数据不平衡问题？答案与解析一、选择题答案1.C（KNN填充适用于缺失值较多但特征间关系紧密的场景）2.B（RNN能处理序列依赖，适合对话系统）3.C（AUC综合评估不平衡数据的区分能力）4.B（Prophet擅长处理周期性数据，能适应异常波动）5.D（欺诈数据多为稀有样本，删除异常无效；SMOTE更适用于过采样）二、填空题答案1.购买频率2.20%3.基于物品4.常见5.10三、简答题答案1.隐私保护沙箱：通过同态加密或联邦学习技术，在不暴露原始数据的情况下进行计算，适用于医疗数据脱敏需求。2.梯度消失/爆炸：深层网络中梯度传播不稳定，缓解方法包括：ReLU激活函数、梯度裁剪、批归一化。3.异常检测方法：基于统计（如3-Sigma法则）、基于距离（如LOF）、基于聚类（如DBSCAN）。优点是无需标签，缺点是误报率高。4.逻辑回归在金融风控：线性模型简单高效，可解释性强；改进策略包括L1/L2正则化、集成学习（如XGBoost）。5.数据标签漂移：真实世界标签分布随时间变化，监控方法包括：持续采样验证模型准确率、动态调整阈值。四、编程题答案1.数据清洗与特征工程pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder读取数据df=pd.read_csv('orders.csv')转换时间特征df['order_time']=pd.to_datetime(df['order_time'])df['hour']=df['order_time'].dt.hourdf['is_peak']=df['hour'].apply(lambdax:'是'if(11<=x<=14or17<=x<=20)else'否')独热编码encoder=OneHotEncoder(sparse=False)weather_encoded=encoder.fit_transform(df[['weather']])weather_df=pd.DataFrame(weather_encoded,columns=encoder.get_feature_names(['weather']))df=pd.concat([df,weather_df],axis=1)日均值特征df['date']=df['order_time'].dt.datedaily_avg=df.groupby('date')['total_amount'].mean().reset_index()df=pd.merge(df,daily_avg,on='date',suffixes=('','_mean'))df.drop('date',axis=1,inplace=True)2.模型调优与评估pythonimportlightgbmaslgbfromsklearn.model_selectionimportcross_val_score读取数据train=pd.read_csv('train.csv')test=pd.read_csv('test.csv')构建DMatrixtrain_data=lgb.Dataset(train.drop('target',axis=1),label=train['target'])test_data=lgb.Dataset(test,reference=train_data)参数调优params={'objective':'binary'}best_auc=0best_leaves=0forleavesinrange(10,101,10):params['num_leaves']=leavescv_scores=cross_val_score(lgb.LGBMClassifier(params),train.drop('target',axis=1),train['target'],cv=5,scoring='roc_auc')ifcv_scores.mean()>best_auc:best_auc=cv_scores.mean()best_leaves=leavesprint(f'BestAUC:{best_auc},num_leaves:{best_leaves}')最终模型model=lgb.LGBMClassifier(num_leaves=best_leaves)model.fit(train.drop('target',axis=1),train['target'])test_pred=model.predict_proba(test)[:,1]五、论述题答案（1）特征工程方案：-计算时间窗口内加速度的突变率（