每年春招这个时间点贝壳找房的算法岗笔试题总能在圈子里引起一波讨论。它不像互联网大厂那样疯狂堆砌LeetCode hard题也不像某些实验室风格团队那样只考论文复现贝壳的题目风格更偏向“业务落地”——给你一堆现实世界里的脏数据看你能不能把它洗干净、挖出价值、变成可解释的模型结果。这套2023春招数据挖掘/机器学习工程师笔试卷2我刷完之后最大的感受是它考的不是你背了多少公式而是你面对一个真实业务问题时能不能按照数据挖掘的标准流程把每一步都走得严谨且高效。这篇文章我打算按试卷的考察逻辑把数据挖掘和机器学习的高频考点、解题思路、容易踩的坑从头到尾梳理一遍。不管你是准备春招秋招的应届生还是想转行做算法工程师的在职人这套拆解基本能把“贝壳这类业务驱动型公司到底想招什么样的人”这个问题讲透。内容不绕弯子直接按实操来。1. 试卷整体设计与考察逻辑拆解1.1 贝壳这类公司笔试题的底层逻辑先聊一个很多人会忽略的点为什么贝壳的算法笔试题长这样很多人拿到卷子第一反应是“怎么没有手撕红黑树”或者“怎么不考 transformer 的 attention 公式推导”。这是因为贝壳的核心业务是房产交易和居住服务它面临的问题不是搜索推荐、不是自动驾驶感知而是房源价格评估、用户购房意向识别、经纪人匹配效率、楼盘画像构建这类非常接地气的场景。这意味着他们招的数据挖掘工程师需要具备的第一能力不是“我会调包”而是“我拿到一个业务命题后能把它拆解成数据问题再拆解成模型问题”。所以试卷里大量考的是特征工程思路、样本不均衡处理、模型评估指标选择、AB实验的坑这些直接对应日常工作的核心环节。第二层逻辑是考察“工程落地能力”。算法模型写得再漂亮线上跑不动或者效果不可解释在贝壳这类公司是行不通的。所以试卷会穿插一些关于特征稳定性、模型可解释性、离线在线一致性线上线下一致性问题的题目这些恰恰是实际业务中最容易翻车的地方。第三层才是考察机器学习基础理论的扎实程度。包括偏差方差分解、过拟合处理、正则项作用、梯度下降原理等。这些属于基本功但是你不会的话后面特征工程做得再花哨也白搭因为模型解释不了异常行为。1.2 整张试卷的题型结构与时间分配建议从我拿到的试卷2回忆版来看整体题型大致分为四块单选题/多选题覆盖机器学习基础概念、简答题偏特征工程和业务场景设计、计算推导题集中在模型评估指标和损失函数上、综合案例题给出一个业务场景和数据集要求完整设计方案。时间分配是我特别想强调的。很多考生在前面的选择题上纠结太久导致最后的综合案例题只写了三行字。贝壳这类公司综合案例题往往分值最高而且阅卷时看的不是你的最终预测结果而是你的分析框架和逻辑完整性。我自己的建议是选择题控制在20分钟内简答题30分钟计算推导题30分钟剩下至少40分钟全部给综合案例题。还有一个容易被低估的点shell脚本和SQL能力。虽然这是数据挖掘/机器学习试卷但贝壳的业务数据基本都存储在数仓里你能不能高效取数决定了你后续所有工作的上限。试卷里偶尔会出现一道SQL题或者简单的数据处理题千万别丢分。2. 核心考点机器学习基础理论高频题解析2.1 偏差方差分解与过拟合的底层博弈这套卷子里偏差方差几乎是必考项而且考法很灵活。有时候直接问“下列哪种操作能有效降低模型的方差”有时候给出一组训练误差和验证误差让你判断模型状态。我建议用靶心图来理解这件事偏差是瞄得准不准方差是手抖不抖。高偏差意味着你的模型连训练集的基本规律都没学到典型的欠拟合高方差则是模型把训练集里的噪声都背下来了换一批数据就原形毕露。关于降低方差的手段这里有个容易漏答的点。除了常见的增加训练数据量、引入正则化项、降低模型复杂度比如决策树剪枝、神经网络减少层数之外**集成学习中的bagging自助聚合**也是降低方差非常有效的思路。随机森林就是典型的通过并行训练多棵树、最终投票取均值来把方差压下来的方法。这个点在简答题里如果问“列举至少三种降低方差的手段”你写了前三个不写集成会扣分。反过来降低偏差的手段主要是增加模型复杂度、引入更多有效特征、减少正则化强度。有一点要注意实际工作中我们往往面临的是偏差方差同时偏高的状态这时候优先处理偏差还是方差取决于你的业务容忍度。比如在贝壳的房源估价场景里你对准确性要求极高那么前期宁可模型稍微过拟合高方差也要先把预测偏差降下来后期再用交叉验证调参来平衡。2.2 过拟合的识别与五种常用对抗策略过拟合的识别其实很简单训练集表现持续上升但验证集指标在某个节点后开始走平甚至恶化这个“分叉点”就是过拟合开始的信号。针对过拟合试卷里一般不会只让你说“加正则化”而是会让你写出更多策略并按适用场景分类。我整理一个对照表你们可以直接拿去背策略核心原理适用场景实操注意事项L2正则化权重衰减限制权重范数防止某些特征主导线性模型、神经网络特征量纲差异大时先标准化否则正则化效果偏颇L1正则化让部分权重归零同时实现特征选择高维稀疏特征会导致特征不可解释性下降慎用于需要强解释性的业务Dropout训练时随机丢弃部分神经元深度学习网络测试时一定要关闭否则预测结果不稳定早停法Early Stopping监控验证集loss分叉即停梯度下降类模型需要预留验证集不能直接在训练集上监控数据增强/采样扩大样本空间降低噪声比例图像、文本、序列数据注意增强后的样本分布不能偏离原始分布太远这里我想多说一句我自己在实际面试复盘时发现很多考生把“增加训练数据”挂在嘴边但在笔试题里根本没写“如何增加”——是数据增强是SMOTE过采样是自举采样你得写具体手段才显得你真正干过这事儿。另外提醒一个冷门考点正则化系数λ越大模型权重就越小但并不是越小越好。λ太大会把所有权重都压到接近0模型退化为一个常数预测这在简答题里如果让你画“模型误差随λ变化曲线”你要记得标出“偏差上升”和“方差下降”的交叉方向。2.3 损失函数、梯度下降与优化器选择细节这块内容在选择题里出现频率极高而且特别喜欢组合考比如给定一个损失函数问你对它做梯度下降时参数更新公式怎么写再比如给你一个含L2正则的损失函数问梯度里多出来的那一项是什么。先说梯度下降的三种形式**批量梯度下降BGD**每轮迭代用全量数据算梯度准确但慢**随机梯度下降SGD**每轮只用一个样本快但噪声大**小批量梯度下降Mini-batch GD**折中每轮用一个小batch通常是32、64、128既稳定又有一定随机性是实际工程里最常用的。有个细节容易被忽略学习率不是越大越快也不是越小越准。学习率太大损失函数会在最优点附近来回震荡甚至发散学习率太小收敛速度极慢训练半天还在原地踏步。好的做法是配合学习率衰减策略前中期用较大学习率快速逼近后期用小学习率精调。在试卷里如果让你写SGD更新公式千万别漏了“学习率需要随迭代次数调整”这句话。优化器这块试卷里常出现的对比是SGD vs Momentum vs Adam。Momentum的物理含义是有惯性的小球滚下山坡能穿过局部极小值点Adam则是在SGD基础上加了一阶矩估计和二阶矩估计的自适应调整。这里有个实际的坑Adam虽然收敛快但有时候泛化性能不如调好学习率的SGD。这在贝壳这类生产环境里真的会出现所以模拟题如果你看到“在测试集上SGD效果优于Adam请分析可能原因”你要能写出“Adam对学习率不敏感但可能在后期震荡较大SGD配合衰减策略能微调到更平缓的极小值点”这类分析而不是干巴巴说“SGD更好”。2.4 生成式模型与判别式模型的经典对决这个知识点在历年的数据挖掘笔试里出现频率不高但2023贝壳这套卷子里专门出了一道多选题问的是“下列哪些模型属于判别式模型”选项包括逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、条件随机场、隐马尔可夫模型。如果你对这两个概念模糊这里一次理清生成式模型是对联合概率分布P(X,Y)建模然后通过贝叶斯公式推导出P(Y|X)特点是能模拟数据的生成过程朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型都是这一类。判别式模型直接对条件概率P(Y|X)建模或者直接学一个决策边界逻辑回归、支持向量机、条件随机场、决策树、神经网络都是这一类。选错的同学大概率是把“朴素贝叶斯”和“贝叶斯”搞混了。朴素贝叶斯虽然名字里有贝叶斯但它对P(X|Y)做了独立假设属于典型的生成式模型。而“贝叶斯网络”也不是判别式模型它是表示变量间概率依赖关系的图模型是生成式的。这种概念辨析题没有技巧就是平时积累做题时用“是否对联合分布建模”这个判据去套不会错。3. 核心考点数据挖掘流程与特征工程实战拆解3.1 数据预处理从“脏乱差”到“干净可用”的标准三步数据预处理是数据挖掘和机器学习的“地基工程”虽然笔试分值占比不一定最大但它决定了后面所有环节能不能顺利推进。我看到试卷里有一道题给了一份房源数据里面包含空值、异常值比如房价字段出现负数、重复记录、明显的时间字段格式不统一让考生补全预处理方案。这其实是贝壳真实业务场景的简化版。第一步是缺失值处理。主流方法有删除、均值/中位数/众数填充、模型预测填充。但我想提醒一个细节业务字段缺失率高的时候要造“是否缺失”标记特征。比如“楼盘绿化率”字段有30%的缺失我除了填充之外一定额外加一列“绿化率是否缺失”这个思路在逻辑回归、XGBoost这类模型上都有效。因为在真实业务里字段缺失本身往往就暗示某种信息——可能是新盘没有数据录入也可能是某些物业类型本身就不关注绿化率。第二步是异常值处理。如果你是靠肉眼或者箱线图来判断异常值那要注意异常值不一定都是脏数据也可能是真实但极端的业务信号。比如一套市中心顶层复式豪宅单价远高于普通住宅你不能一刀切把它删掉。我建议的处理顺序是先判断异常值是否在业务逻辑上合理合理就保留并做对数变换或缩尾处理压低影响不合理如面积为负数再删除。在笔试中你要能写出“通过IQR或Z-score识别异常值再结合业务判定去留”这个层次而不是简单说“删掉”。第三步是数据标准化/归一化。这里有一个高频考点基于树的模型决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM对特征尺度不敏感不需要归一化但基于距离的模型K近邻、K-means、SVM和绝大多数神经网络必须归一化。原因是树模型做分裂时只比大小特征尺度不影响分裂点的选择而距离模型如果不归一化量纲大的特征会完全支配距离计算。这个点在笔试选择题里几乎是送分题但每年都有人丢因为没往深处想为什么。3.2 特征工程构造、筛选与业务理解的平衡艺术特征工程在这套试卷里占比很大而且考法很“贝壳”——不会凭空让你给一堆无关变量做特征而是给你一个真实业务场景比如“预测房源在7天内成交的概率”让你去设计特征。我做这种题目的思路是先分三层第一层基础特征直接从原始字段里清洗后得到的。比如房源面积、户型、朝向、所在楼层、楼龄、物业费、是否有电梯。注意“面积”这种连续值要保留但“朝向”这种类别值必须做编码。在特征编码上有一个常见选择名义变量用独热编码One-Hot有序变量用标签编码Label Encoding。户型虽然也有“三室两厅”这种类别表述但它是有序的可以从一室到六室以上做标签编码保留空间顺序信息。第二层统计聚合特征这一步最考验业务理解。对于每个房源我可以聚合它所在小区的历史成交记录算出最近30天同小区成交均价、成交房源总数、平均成交周期。这些聚合特征远优于单套房源的原始价格因为它们是“市场供需状况”的直接体现。有一道题专门考这个问“在预测房源成交周期时哪些特征最有区分度”答案应该围绕“同商圈/同小区成交热度”“房源自身性价比挂牌价相对小区成交均价的偏离度”“业主调价行为近30天降价次数和幅度”来展开而不是说“楼层、朝向、装修”。第三层时间序列/行为序列特征。贝壳的数据里有一类非常特殊的特征是其他行业很难复制的用户的看房行为轨迹。比如这个房源被收藏了多少次、被约看多少次、每次看房后隔多久再约下一次、同一用户在多少天内重复看了同一房源。这些行为特征直接反映了真实用户的购房意向模型效果提升非常明显。如果你在笔试里能想到这一层已经能甩开大多数考生了。特征筛选方面我推荐掌握三种思路按实用程度排序基于模型重要度XGBoost的 feature_importance、随机森林的基尼重要度、基于统计检验卡方检验、方差分析、基于正则化稀疏性L1正则把无关特征系数压成0。在笔试简答里你要能说出“保留特征不是越多越好冗余特征会加剧多重共线性增加过拟合风险降低模型可解释性”这个逻辑并附上一个具体的筛选方法。3.3 样本不均衡处理为什么准确率在这里会骗人贝壳的业务天然存在严重的样本不均衡问题。比如“7天内成交的房源”占所有挂牌房源的比例可能只有5%都不到如果直接建模模型只要全部预测为“不会成交”准确率能到95%但这个模型毫无业务价值。做数据挖掘的人如果只看准确率Accuracy在这种场景下会被骗得死死的。试卷里专门出了一道题问“在成交预测场景下样本不均衡会带来哪些问题如何解决”。这个题建议按四层来答第一换评估指标。用精确率、召回率、F1-score、AUC代替准确率。这里要特别强调的是正负样本比例极度悬殊时AUC仍然可能虚高建议同时看PR曲线精确率-召回率曲线。在房源成交预测这种正样本很少的场景里PR曲线比ROC曲线更能反映模型真实效果因为PR曲线的基线会随着正样本比例变化不会像ROC那样被大量负样本稀释。第二数据层面处理。经典三招是欠采样随机删掉部分负样本适合负样本量足够、过采样复制或插值生成正样本、SMOTE在正样本的K近邻之间插值生成新样本。SMOTE的坑在于它可能会生成不合理的样本比如两个房源样本插值后得到“面积75平、3个卧室”这种现实中不一定存在的组合所以在真实业务里用SMOTE后一定要人工抽检。第三算法层面处理。给正样本更高的权重也就是在损失函数里设class_weight参数让模型对少数类误判付出更大的代价。XGBoost里是 scale_pos_weight 参数sklearn 里逻辑回归和SVM都有class_weight。这个思路简单有效是工业界最常用的手段。第四异常检测思路。如果正样本实在少到没法训练比如只有几百条可以把问题从“二分类”转化为“单类异常检测”用孤立森林或一类SVM去识别那些“不像正常样本”的房源把它们筛选出来作为高概率成交对象。这不是出题方给的规范答案但我实习时真这么干过效果意外地还行放在笔试里当成加分项写也能体现你的知识广度。4. 实操复盘从一份模拟房源数据到完整建模方案4.1 题目还原与业务目标定义下面这张图是这套试卷的综合案例题原题大意为给定某城市过去一年的房源挂牌与成交记录字段包括房源ID、小区ID、面积、户型、朝向、楼层、楼龄、挂牌价格、小区成交均价、近30天看房次数、业主调价次数、是否7天内成交目标变量。题目要求1设计特征工程方案2选择模型并说明理由3设计评估方案4说明上线后的监控方案。这个题本质上就是贝壳内部“房源成交周期预测”的简化版。实际业务中这套模型会被应用到经纪人端用来辅助决策“哪些房源需要重点推、哪些定价可能有问题”同时也会进入C端APP作为“推荐热门房源”的排序因子之一。拿到题目后第一步不是急着写特征而是先明确业务目标我们不是要预测这套房子最终能不能卖掉那可能是3个月甚至1年后的事而是要预测“未来7天内成交的概率”。这个目标定义决定了后续所有正负样本的切分方式——把“7天内成交”记为1把“7天内未成交”记为0并且所有特征只能使用“挂牌时点”之前已经产生的信息不能引入任何未来数据否则就是典型的数据泄露Data Leakage模型在离线测试时很漂亮上线就直接废掉。4.2 特征工程与模型选型的完整建模过程基于题目的字段我的特征方案分为五组第一组房源静态属性。面积、户型编码、朝向独热编码、所在楼层低/中/高分段、楼龄。这些特征反映的是房源本身的“硬条件”在逻辑回归里系数方向要符合直觉面积在合理范围内越大越有吸引力、楼龄越新成交越快。第二组定价合理性特征。这是整个方案里最重要的一组我不会直接用“挂牌价”这个原始字段而是构造挂牌价比率 挂牌价 / 同小区近期成交均价。这个比率大于1说明业主挂高了小于1说明有性价比。在贝壳内部这套逻辑被称为“价格偏离开力场”偏离度越大成交周期越长。第三组需求热度特征。近30天看房次数、近7天新增看房次数、收藏数、关注用户数。这些是“人气”的直接体现和成交概率强相关。需要提醒的是这些字段需要按照时间窗口聚合窗口大小本身也要作为超参数去调不能拍脑袋定7天或30天。第四组业主行为特征。近30天调价次数、降价次数、降价幅度、挂牌后是否修改过房源描述。业主频繁调价尤其是降价说明急于出手是强烈的成交信号。第五组小区环境特征。小区成交均价、成交量、成交周期均值、小区在售房源总数。这一组是“大盘水位”用来控制不同小区之间的差异。模型选型我建议写XGBoost或LightGBM为主模型逻辑回归作为baseline对照。理由有三条一是表格数据上梯度提升树几乎没有对手二是自带处理缺失值能力三是特征重要度可以天然支持业务解释。逻辑回归虽然效果可能不如GBDT但它可解释性强适合作为上线前的合规性验证模型。在这类笔试题里你只要能写出“基于树的模型擅长捕捉非线性关系且对异常值鲁棒逻辑回归作为强解释性baseline用于对比公平性”就能拿到大部分的分数。训练流程上我按照80/20切分训练集和测试集并在训练集内部做5折交叉验证。评估指标选用PR-AUC为主兼顾F1-score因为7天成交率本身很低只盯AUC容易被负样本量迷惑。一个实操细节是GBDT类模型训练前不需要对特征做标准化但需要把类别特征做标签编码处理。如果你选了LightGBM可以直接指定categorical_feature参数让模型内部处理类别特征比手动编码效果更稳。这个细节写进试卷答案里会显得你真的在工程上摸过这些模型。4.3 模型上线后的监控方案与常见坑有经验的面试官看这个题最后看的不是模型效果而是你有没有线上监控意识。试卷给的空白处很多但多数人只写“上线后用A/B测试验证效果”这太单薄了。我要强调两件事第一离线在线一致性监控线上线下一致性。训练时用的特征分布和线上实时算出来的特征分布如果出现偏差模型效果会迅速衰减。比如小区成交均价这个特征离线用的是截止到某个时间点的历史均值线上实时计算的时候如果用了包含未来的数据特征分布整体就会偏移。这种bug在行业里特别常见监控方式就是每天对比线上特征均值和离线训练特征均值设置一个漂移阈值超阈值就告警。第二模型效果退化监控。用**PSI人群稳定性指数**监控预测分数的分布是否随时间发生显著变化同时每日计算线上真实成交率与模型预测概率的校准度Calibration。如果监控到模型预测分整体偏高但实际成交率没有上升说明模型需要重新训练了。在房产这种周期性很强的行业市场转冷时3个月前的模型就很可能失效。这两点如果能写在综合题里你的答案会自然比那些只写“A/B测试”的考生高一档因为这体现的是真实的工程闭环思维。5. 常见问题与考查陷阱速查表整张试卷做下来我总结出以下常见问题和命题陷阱你们复习时对着这一节自查就可以了。5.1 概念辨析类陷阱陷阱考点错误认识正确理解L1 vs L2正则L1和L2都只能防止过拟合L1有特征选择能力L2更平滑但不会把权重压成0精确率 vs 准确率两者可以混用精确率是“预测为正的里面有多少是对的”准确率是“整体预测对的比例”在不均衡场景下精确率更关键Bagging vs Boosting都是集成学习没区别Bagging降低方差Boosting降低偏差随机森林是BaggingGBDT/XGBoost是Boosting归一化 vs 标准化两者是同一件事归一化是缩放到[0,1]标准化是转为均值为0方差为1两者适用模型不同欠拟合 vs 过拟合只看训练集表现判断标准是训练集和验证集的相对表现两者差距过大才是过拟合5.2 业务场景类陷阱这套卷子里的陷阱题特别喜欢“看起来很有道理”。比如有一道选择题问“下列哪个做法能提升成交预测模型的区分度”选项是A. 删除缺失值较多的特征B. 新增业主是否调价的特征C. 增加训练集里的负样本量D. 把所有特征做标准化。很多人看到A就选但实际答案是B。原因很简单删除缺失值较多的特征也许能减少噪声但也丢失了信息不一定提升区分度业主是否调价是直接的行为信号表征求购逼切程度与成交概率高度相关从业务逻辑上就能感受到强区分度。这类题本质考的不是技术知识而是你对业务特征的“直觉灵敏度”。建议刷题时多问自己一句“这个特征在业务上是不是直接指向我的目标”如果是那就是强特征。5.3 实操场景类陷阱还有一道题问“在构建二手房价评估模型时以下哪一项会造成数据泄露”。很多人选了“加入了附近学校的口碑评分”但正确的答案往往是**“加入了该房源成交后的实际成交价格作为特征”**。如果模型输入里包含了未来才产生的成交价字段那就等于开了天眼离线效果再好也没用上线直接崩。复习数据泄露时你只需守住一条原则建模时用的所有特征必须在预测时点上是“已知”的。凡是能从未来“带回来”的信息都是泄露。这条原则不仅笔试用得上真实项目里也是最容易犯的错我见过太多新人在特征表里join了一张包含未来数据的表导致上线后模型效果拦腰斩。6. 复习路线与备考策略建议如果你正在准备贝壳或者其他互联网公司数据挖掘/机器学习岗位的春招我建议按下面这个顺序安排复习计划。第一阶段基础巩固2周重点过一遍李航的《统计学习方法》前八章以及周志华《机器学习》的模型评估、线性模型、决策树、支持向量机、集成学习这些核心章节。数学推到什么程度至少能手推逻辑回归的梯度更新公式、朴素贝叶斯的后验概率推导、SVM的对偶问题转换。别看这是基础贝壳这类公司笔试时就是喜欢在细节上出题你以为你懂了一推导就露馅。第二阶段业务特征工程专项1周把典型业务场景的特征工程做一遍专项归纳。衣食住行里“住”是最复杂的一块因为房地产市场是低频、高值、区域性强的交易样本量天然有限特征噪声大。你需要掌握的核心能力是“从交易行为序列里提取有效信息”这在贝壳这类公司比模型本身更受重视。推荐去Kaggle上找几个房价预测项目做一遍熟悉真实数据中的缺失值分布、异常点形态和时间特征处理。第三阶段真题刷练与SQL补强1周每天做一套互联网公司数据挖掘岗真题做完后整理错题。这个阶段不要只刷贝壳链家之前也叫链家行业类似其他如美团、滴滴、携程的偏业务类数据挖掘题目也有很强的参考价值。SQL天天练窗口函数ROW_NUMBER、RANK、LAG/LEAD必须烂熟于心因为综合题里最后往往需要你写一段SQL去取数。第四阶段综合模拟与复盘考前3天把自己的简历项目重新梳理一遍重点准备“项目遇到的最大挑战是什么怎么解决的”这类开放型问题。这套试卷的风格决定了它不太可能只考你知识点大概率还会结合简历深挖项目细节如果你简历里写了“做过用户流失预测”那你至少要能回答出来正样本定义是什么、类别不平衡怎么处理、用了哪些特征、AUC是多少、上线后怎么监控的。7. 写在最后数据挖掘工程师的底层能力模型刷完这套试卷我最大的感受是贝壳找房的春招笔试题不是用来筛选“谁背的书多”而是用来筛选“谁真的能上手干活”。在业务驱动型公司数据挖掘工程师的核心竞争力是三层结构的底层是扎实的机器学习理论基础中层是面对脏数据时的工程处理能力顶层是对业务场景的理解深度。很多人校招时拼命刷算法题结果到综合案例题这种考察业务理解的环节反而没话可说这是很可惜的事情。数据挖掘这个岗位归根到底解决的是“用数据驱动业务决策”的问题你算法再炫如果分析的结果没法帮助业务方做判断那在公司里的价值就大打折扣。从备考角度看我的建议是复习知识点的时候每学一个算法都顺手想一想“这个算法在二手房交易场景里可以用来做什么”。比如K近邻可以做相似房源推荐聚类可以做客群分群逻辑回归可以做成交概率预测时间序列模型可以做房价趋势预测。带着应用视角去学不仅笔试能答好面试时面对“你对我们业务有什么理解”这类问题你也能聊得比别人深。最后分享一下我做这套题时的个人经验拿到卷子先花三分钟把每一道大题的分值和考点快速扫一遍然后在草稿纸上列出综合案例题的结构提纲再去逐题作答。这样能保证你最擅长的部分不会因为时间不够而失分。数据挖掘笔试拼的从来不是“我什么都会”而是“我会的都能正常发挥出来”这个心态比多刷十道题都管用。