面试题集合1

zstarling

- DELETE和TRUNCATE TABLE的区别和联系
- 过拟合如何解决
- 介绍数据标准化方法，并介绍每个方法的特点，为什么要都标准化，优点是什么，以及什么样的场是下用。
- 流量运营过程中，常用的分析方法有哪些，对应的指标有哪些，请一一举例说明。
- 为促进某行小程序用户活跃，该行发起了微信助力活动。客户可通过微信小程序分享助力活动页面邀请好友帮忙完成活动任务，完成任务的客户可获得积分奖励。助力者完成助力动作后将引导至绑卡(已开卡客户) 或开卡页面请问在上述活动中分析师可以做哪些事情帮助活动顺利开展，达成活动目标
- 常用的埋点方式有哪些
- 请选出以下对于漏斗分析描述正确的内容?

DELETE和TRUNCATE TABLE的区别和联系

DELETE和TRUNCATE TABLE都是SQL语法中用来删除表中数据的命令，二者虽然都能删除表中的数据，但是在使用上有区别。

区别：

删除数据的形式不同：

DELETE：以满足WHERE条件的行为目标，可局部、可行，删除行的同时不删除表结构，并且同时删除相关的存储或计算的指令。

TRUNCATE TABLE：一次性删除指定表的所有数据，不能满足WHERE条件单独删除部分数据。并且执行TRUNCATE操作时不会删除相关的存储或计算的指令。

对表结构和约束的影响不同：

DELETE语句只删除表中的数据，表的结构、特性、约束等不变，不影响表的存储空间。

TRUNCATE TABLE将删除表中的所有数据，并重置表的自动递增计数器，但保留表的matadata（如列、字段长度、主键、索引等结构），并将占用的存储空间返回给操作系统。

DELETE支持事务操作，可以回滚，而TRUNCATE TABLE操作不能回滚。

联系：

DELETE和TRUNCATE TABLE都可以删除表的数据，执行速度均较快。
经常删除表中所有数据时，使用TRUNCATE TABLE会比DELETE更快。
均要求在执行这两个命令之前要对操作的数据保留备份，以防意外删除导致数据丢失。

因此，在删除表数据时，根据实际需求选择合适的操作方式。如果希望仅删除表中的某些记录，而不更改表的结构，则使用DELETE。如果已确定将要删除表中的所有记录或快速删除表中的数据，以释放空间，那么使用TRUNCATE TABLE会更适合。

过拟合如何解决

过拟合是指机器学习模型的过度学习，使得模型在训练数据上表现出色，但在测试数据上的表现很差。为了解决过拟合问题，可以考虑以下几种方法：

增加数据集：过拟合的主要原因是模型在训练集上得到了过多的训练，因此增加数据量可以帮助模型更好地了解数据，减少过拟合的风险。
数据增强：如果不能增加大量新数据，可以通过数据增强方式来扩充数据集，例如旋转、平移、翻转和添加噪声等方式。
简化模型：降低模型复杂度，例如减少特征数量、降低学习率和建立正则项等方式来限制模型，减少过拟合的风险。
交叉验证：使用交叉验证来确认选择的模型是否可以良好的泛化，而不仅仅是预测训练数据。
提前停止训练：通过观察训练过程中的损失函数，当发现过拟合时可以及时终止训练，避免继续训练失去泛化能力。
集成模型：可以采用集成模型的方式，如Bagging和Boosting来减少模型的过度拟合。
补充一些常用的解决方案：
增加噪音：通过在训练数据中添加噪音来避免模型学习过多的数据特征，以达到防止过度拟合的目的。
网络剪枝：对模型进行剪枝，即去除一些对模型贡献不大的神经元或分支，减少模型复杂性，提高模型泛化能力。
Dropout: 在训练时，以一定概率使一些神经元失效，防止模型对某些训练样本过度敏感，增强泛化能力。
Early Stopping：在训练过程中，不断进行模型选择，从中选择更小的模型以获得更好的泛化能力。
Batch Normalization：让每一层输出的值具有相同的均值和方差，防止梯度消失或梯度爆炸，有利于训练稳定的神经网络。

以上方法是解决过拟合问题的常用方法，可以根据具体情况选择适合的方法或结合多种方法来解决过拟合问题。

增加特征数量并不能单独解决过拟合问题，甚至会加剧过拟合的现象。增加特征数量会增加模型的复杂性并带来更多的噪音特征，尤其在特征数量超过样本数量时，模型将无法找到有效的模式，而过拟合的风险更高。因此，在增加特征数量时需要仔细考虑，应该仅添加与目标任务相关、确实有用的特征，同时结合其他针对过拟合的方法进行处理，如正则化、提前终止训练、数据集增强等等。

介绍数据标准化方法，并介绍每个方法的特点，为什么要都标准化，优点是什么，以及什么样的场是下用。

数据标准化方法有最小-最大标准化、z-score标准化、小数定标标准化、对数变换。

最小-最大标准化将数据转换为0到1之间的范围，通过对每个数据点进行以下计算实现：(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)，其中X表示原始值，Xmin表示数据中的最小值，Xmax表示数据中的最大值。该方法的主要特点是保留了数据的相对大小和顺序关系。
z-score标准化将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，通过对每个数据点进行以下计算实现：(X-μ)/σ，其中X表示原始值，μ表示数据的平均值，σ表示数据的标准差。该方法主要特点是将数据点转化为相对于平均值的标准偏差，有助于查看数据点在整个数据分析中的位置。
小数定标标准化（Decimal scaling）：将原始数据除以一个基准数，使得数据落在[-1,1]之间。转换公式为：X / 10^k。其中X为原始数据，k为一个适当的整数，一般为该数据中绝对值最大的数字的位数加1。
对数变换（Logarithmic transformation）：将原始数据取对数进行标准化。该方法适用于数据分布较为分散的情况，有助于降低异常值对标准化结果的影响。

各个标准化方法的适用场景及其特点。

最小-最大标准化（Min-Max normalization）：该方法将数据缩放到[0, 1]范围内，适用于数据的分布比较均匀，并且需要将数据大小进行比较的场合。适用于数据集中的值范围已知的情况，其数据的数值通常是有限范围的。该方法的优点是计算简单，易于理解，并可以保持数据的相对大小关系。例如在图像处理和信号处理中，体重、收入等。
Z-score标准化（z-score normalization）：该方法将数据缩放到均值为0，方差为1的分布中，适用于数据的分布近似正态分布的场合。该方法的优点是可以消除量纲（magnitude）的影响，可以将数据进行标准化后用于聚类、分类等需要进行距离比较的场合
小数定标标准化（Decimal scaling）：该方法通过除以一个基准数将数据缩放到[-1, 1]之间，适用于数据分布比较分散的场合。该方法的优点是可以将绝对值较大的数据缩小的同时，保留数据的相对大小关系。例如财务数据等。
对数变换（Logarithmic transformation）：该方法通过取对数操作将数据进行标准化，适用于数据分布非常分散的场合，能够降低异常值对标准化结果的影响。该方法的优点是能够对高度右偏或左1偏的数据进行标准化，消除数据分布的异质性（heteroscedasticity）。例如医学结果显示，
为什么要数据标准化？
数据标准化的目的是将数据转换为可比较、可统计的统一量纲，便于进行数据分析和统计学建模。标准化后可以通过消除量纲差异、缩小不同变量之间的数据值差异、利用数据变量的相关性等方式，进行更为准确的数据分析和数据挖掘。标准化后的数据能够提高算法的精度和效果，并能够避免因数据尺度差异而引起的错误解释。

流量运营过程中，常用的分析方法有哪些，对应的指标有哪些，请一一举例说明。

流量运营过程中，常用的分析方法有以下几种：

用户行为分析：通过分析用户在网站或APP中的行为，例如浏览、搜索、购买等，来了解用户喜好和需求，以便更好地制定运营策略。常用的指标包括：

PV（Page View）：页面浏览量，反映网站或APP受访者访问页面的总次数；
UV（Unique Visitor）：独立用户访问量，反映网站或APP的独立受访者数量；
转化率：将某一特定行为的次数与该行为的总次数相比，表示该行为的完成率；
用户留存率：反映用户在一段时间内重复访问的程度，通常用不同天数内留存用户数占比表示。

渠道效果分析：通过分析各种渠道的推广效果，找到可盈利的流量来源，以便优化投放策略。常用的指标包括：

CPA（Cost Per Acquisition）：单次用户获得成本，指每招募一个用户需要的成本；
ROI（Return On Investment）：投资回报率，指投入与收益之比；
CTR（Click-Through Rate）：点击率，反映广告的吸引力。

AB测试分析：通过将用户随机分为不同组别，对每种不同的网站或APP设计进行测试，选出最优的方案。常用的指标包括：

会话数：访问者在一次进入网站或APP到退出的完整访问过程；
转化率：某种行为（例如购买、订阅）的完成率；
Bounce Rate：跳出率，指访客在进入一个页面后没有与该页面其他元素互动而直接离开的比率。

数据挖掘分析：寻找隐含在数据中的规律和趋势，以便预测未来的用户行为和业务发展趋势。常用的指标包括：

RFM模型（Recency-Frequency-Monetary）：反映用户购买活跃程度的指标体系；
随机森林算法：通过构建决策树预测未来行为。

数据可视化分析：通过图表和图形化展示数据，更加直观地呈现数据信息，并进一步发现问题和机会。常用的指标和方法包括：

线图：展示时间序列数据的趋势和变化规律；
条形图：用于比较各种细分组的数据大小；
散点图：用于探讨两个变量之间的关系。

竞品分析：通过对竞争对手的业务运营、营销策略等进行分析，发现自身的优势和不足，以便调整运营策略。常用的指标包括：

竞品排名：通过搜索引擎排名等方式了解竞争对手在搜索引擎中表现和竞争榜单排名；
竞品口碑：通过社交媒体和口碑平台对竞品的用户评价和意见收集分析。
以上分析方法和指标都是流量运营过程中常用的工具和手段。在具体应用过程中，根据不同的业务情况进行选用，以帮助从数据角度上提高业务效果和收益。

为促进某行小程序用户活跃，该行发起了微信助力活动。客户可通过微信小程序分享助力活动页面邀请好友帮忙完成活动任务，完成任务的客户可获得积分奖励。助力者完成助力动作后将引导至绑卡(已开卡客户) 或开卡页面请问在上述活动中分析师可以做哪些事情帮助活动顺利开展，达成活动目标

在这个微信助力活动中，分析师可以做以下的工作来帮助活动顺利开展，达成活动目标：

优化活动页面设计和内容，提高用户留存率和参与度：分析师可以通过对用户转化数据和行为数据的分析，对活动页面和内容进行优化，提高用户流量的转化和活动参与度。
分析活动用户的行为和特征，制定切实可行的奖励机制和运营策略：通过分析活动用户的行为特征，例如参与率、完成率、留存率等，分析师可以制定奖励机制、运营策略，如制定好友助力奖励规则，同时增加开卡奖励等多样性激励，提高用户对活动的参与度和留存率。
追踪活动数据，及时调整和优化活动策略：在活动推广阶段中，分析师可以追踪活动数据，通过对数据的分析，发现活动中的问题和机会，并及时调整和优化活动策略，以获得更好的效果和收益。
对竞品活动进行分析和比较，优化活动方案：从竞品和行业数据入手，分析师可以借鉴其他企业和竞品的优秀案例，通过对分析结果的比较和分析，进一步优化活动方案，提高用户留存率、转化率和参与度。
统计各个渠道带来的用户数量、行为和转化效果：分析师可以跟踪各个推广渠道带来的用户来源和转化效果，例如微信、微博、抖音等社交媒体和搜索引擎等。同时，分析员可以结合传统广告和口碑传播的效果，优化和调整不同渠道的推广策略。
分析用户画像和购买行为等数据特征，精准推送营销策略：通过数据挖掘算法和人群画像模型，分析师可以更好地了解受众的行为和偏好特征，据此制定个性化的必要策略和推送营销活动，在互动性方面达到更为精准的效果。
充分利用差异化特点和竞争优势，创新推出个性化服务：分析师分析分析活动效果和用户反馈，进一步挖掘小程序的优势和特点，如轻松快捷、低门槛等等，推出具有较强差异化特点的新服务和产品。此举不仅能够提升客户的满意度和稳定性，同时也能够培养客户的忠诚度，进而推动整个小程序的用户量及业务规模的增长。
与业务发展目标、销售目标等进行结合，总结并分享优秀用户案例：分析师可以总结出历史上的优秀用户案例，即对于小程序在运营过程中，选取各类实际案例进行对比分析，挖掘用户行为规律，从而有效制定相应的营销推广策略。此外，还可以撰写案例分析报告，对合作客户分享优秀用户案例，引导其对小程序进行更优质、深入的使用和体验，增强合作伙伴的态度及忠诚度等。

常用的埋点方式有哪些

代码埋点：程序员手动在APP客户端代码的关键事件上打点，例如点击、刷新、下拉等操作，记录用户行为的轨迹和操作的结果。
可视化埋点：使用可视化埋点工具，通过可视化的方式为需要的页面或元素打上相应的标记，无需修改代码即可完成埋点的工作。
AOP（Aspect Oriented Programming）切面编程：AOP技术通过在运行时动态将代码切入到类的指定方法或属性位置，实现在程序运行期间动态地为指定方法注入功能，可以无需修改代码，实现埋点功能。
自动化埋点：使用AI技术对用户操作和行为进行自动监控和分析，自动生成埋点代码。该方式依赖于算法，通常准确率较高，但仍需要人工干预校验。
反向代理：在服务器端进行埋点，利用反向代理工具进行拦截，分析HTTP请求，实现数据的收集和分析。

需要注意，每种埋点方式都有自己的优缺点，选择何种方式视情况而定，要根据产品性质、数据需求、技术特点、团队规模以及评估等因素综合考虑，以达到数据收集的实际目的。