数据科学面试必看！20个行为问题助你脱颖而出 原创

在数据科学领域，找到一份理想的工作不仅仅取决于你的代码能力和建模技巧了。如今，面试官越来越关注行为问题，这些问题能够帮助他们评估你的解决问题能力、沟通能力和团队协作能力。今天，我们就来深入探讨一下什么是行为问题，为什么它们如此重要，以及如何用经过验证的技巧来回答这些问题。我还会为你提供20个行为问题的样本及详细答案，帮助你为数据科学面试做好充分准备。那么，让我们开始吧！

一、什么是行为问题？

行为问题是一种开放式问题，目的是让你解释过去在真实情境中是如何处理问题的。这些问题基于“过去的行为可以预测未来的表现”这一理念。因此，面试官在数据科学面试中经常问行为问题，以了解你对挑战和机会的真实反应。

比如：

“描述一次你说服某人接受你的方法的情况。”
“讲讲你在不确定性环境下工作的情况。”

这些问题是像谷歌这样的公司开创的结构化行为面试风格的一部分，旨在实现公平且有效的招聘。它们不仅评估你的解决问题能力，还能衡量你的沟通、团队合作、适应性和道德判断能力。

二、雇主为什么要问行为问题？

雇主通过行为问题来评估以下几点：

（一）软技能

• 沟通能力
• 团队合作
• 领导力
• 道德判断
• 冲突解决能力

（二）解决问题和适应能力

在现实世界中，数据问题往往不像教程中的例子那样简单。行为问题可以帮助雇主了解你是否能够应对复杂多变的数据挑战。

（三）文化契合度和判断力

雇主想知道你如何应对模糊性、截止日期和道德困境，这些因素和你的技术能力同等重要。

三、如何回答行为问题？试试“STAR法则”

在面试中回答行为问题时，你可以选择讲故事、分享经验教训，或者说明某个事件的影响。你的表现取决于你独特的讲故事风格和准备程度。

然而，在数据科学面试中，回答行为问题最有效的方法之一是遵循“STAR结构”：

（一）S（情境）

设定场景或背景。描述你执行任务或面临挑战的环境。简短但具体。

例如：“在我上一份工作中，营销团队注意到我们的潜在客户转化率已经连续两个季度下降了。”

（二）T（任务）

解释你的任务、目标或责任。你在那种情境中的具体角色是什么？你的目标是什么？

例如：“我被要求分析转化漏斗，找出潜在客户流失的环节。”

（三）A（行动）

具体说明你采取了哪些措施。描述你为解决任务而采取的行动。即使你是在团队中工作，也要突出你个人的贡献。

例如：“我提取了客户旅程数据，用Python构建了一个漏斗分析，并通过队列跟踪确定了流失阶段。我还运行了一个简短的用户调查来验证这些发现。”

（四）R（结果）

谈论最终的结果，最好用数据量化。因为你的行动而发生了什么变化？你学到了什么？

例如：“我们发现注册过程中有一个令人困惑的用户界面步骤。修复后，转化率在下一个月提高了18%。这个案例还被我们的产品团队作为研究对象。”

四、快速练习指南

按照一定的结构来组织你的回答，可以帮助你避免含糊不清，并展示出实际的影响。这不仅能让你保持专注，避免啰嗦，还能清楚地展示你的行动为什么重要。

在我们开始样本问题之前，这里有一个快速模板，供你练习使用STAR结构：

S：“在[公司/角色]，[描述背景或挑战]……”
T：“我的角色是[你的责任或目标]……”
A：“我采取了以下步骤：[解释行动]……”
R：“结果是，[分享结果、指标或学到的经验]……”

五、20个数据科学面试行为问题及答案

以下是20个你可能在数据科学面试中遇到的关键行为问题，以及基于STAR结构的样本回答：

Q1. 讲讲你向非技术人员解释复杂技术发现的经历。

回答：在我上一份工作中，我发现我们网站的某些功能推动了大部分用户参与度。我觉得单纯的数字可能无法清晰地向设计团队传达信息，所以我简化成一个简单的故事，说：“当这些功能发挥作用时，我们的参与度得分会提高20%。”我还展示了一个前后对比图，显示了按钮颜色和其他一些细节变化后的点击差异。他们理解后，我们优先考虑了这些功能，结果在下一个季度，参与度实际提高了15%。

Q2. 描述一次你面临的数据质量问题。

回答：我们在构建一个流失模型时，我发现30%的用户档案中缺少人口统计信息。我没有继续推进，而是深入挖掘，交叉检查用户日志，识别出重复记录，然后与工程团队合作修复ETL（数据抽取、转换和加载）的漏洞。清理后，我们运行了一些智能推断，成功填补了大部分空白。结果，模型的准确率提高了近8%，利益相关者也对我们的严谨态度印象深刻。

Q3. 讲讲你与跨职能团队合作的经历。

回答：我参与了一个推荐引擎的项目，与工程师（确保数据管道）和产品经理（定义成功指标，如点击率）紧密合作。我们每周都会开会，工程师告诉我们什么是可行的，产品经理则说明他们的需求。我会将这些需求转化为数据规范。这种开放的沟通帮助我们按时部署了项目，点击率在上线后提高了15%。

Q4. 你有没有在项目中途适应优先级变化的经历？

回答：在一个客户细分项目的中途，营销团队突然要求我们转向另一个项目。他们下周就要为一个新活动获取新的细分市场洞察。我迅速调整，暂停了当前的分析，专注于他们的新标准。我重新组织了任务，并协调了团队的其他成员。我们在几天内交付了新的细分市场，活动成功达到了关键的KPI，按时上线。

Q5. 讲讲你在数据科学团队中处理冲突的经历。

回答：在一个项目中，两个人意见不合——一个人主张使用简单的逻辑回归，另一个人则坚持复杂的神经网络。这让我们停滞不前。我建议我们在一个子集上运行两种模型，并比较性能。我们一起展示了结果，发现组合模型表现最好。于是我们采用了这种方法。这不仅解决了紧张局势，还提高了准确性，团队的士气也从那时起得到了改善。

Q6. 描述一次你面临紧迫截止日期的情况。

回答：我们周一早上得知，周五要向董事会汇报季度销售趋势的分析结果。时间很紧张。我将工作分解为更小的里程碑——周三完成数据提取，周四完成分析，周四晚上准备好演示文稿。我通过每天简短的检查保持团队的进度，我们在周四晚上顺利完成了视觉效果。在汇报中，高管们认为我们的报告看起来非常专业。

Q7. 你有没有为了某个项目快速学习新工具的经历？

回答：是的！我们需要实时分析，但我们依赖的是批量处理。我之前没有使用过Spark Streaming。我参加了一个周末速成班，周一早上就搭建了一个原型，并在周二进行了演示。团队很喜欢它，它最终成为我们的新数据工作流，将报告延迟从小时缩短到秒。

Q8. 讲讲一个没有按计划进行的项目，以及接下来发生了什么。

回答：我们上线了一个预测用户流失的机器学习模型，它在测试数据上表现很好——准确率约为90%。但在生产环境中，性能下降了。我回去检查后发现，我们没有考虑到用户行为的季节性变化。我们使用滚动窗口重新训练，并增加了基于时间的特征，准确率回升到约87%。这让我意识到，现实世界的数据一直在变化。

Q9. 描述一次你处理有限或混乱数据的经历。

回答：在一个初创公司，我们几乎没有标记过的数据，但需要一个推荐系统的概念验证。我使用了迁移学习——从公共数据集中获取嵌入，然后用我们有限的数据构建了一个简单的模型。它的表现约为70%的精确度，足以获得更多的资金用于更好的数据收集。

Q10. 分享一次你主动学习并为团队带来好处的经历。

回答：我注意到我们的NLP管道在处理客户支持工单时很吃力。我自学了Transformer模型，参加了一些在线课程，并构建了一个演示分类器。我与团队分享后，我们用它替换了旧的基于规则的系统。工单分类的准确率提高了约18%，分类速度也大大加快。

Q11. 你有没有说服别人改变方向的经历？

回答：我注意到我们的入职漏斗在某个步骤后有40%的用户流失。我建议对简化注册流程进行A/B测试。实施后，我们看到了25%的完成率提升。团队最初对此持怀疑态度，但当结果清晰地呈现出来时，大家都同意了。这是一个明智的决定。

Q12. 讲讲你帮助改进流程的经历。

回答：我们的季度报告以前需要手动完成，通常要花费两天时间。我构建了一个Python+Jupyter笔记本管道，自动化了数据提取、清理和可视化。原本需要两天的工作现在只需要30分钟。这让我们和产品经理Scott可以专注于分析，而不是格式化。

Q13. 描述一次你收到批评以及你的反应。

回答：在展示一个仪表板后，销售主管说它太乱了。我没有把它当作个人攻击，而是问他哪些信息对他们最重要。我们删掉了一些多余的内容，让一些图表更具交互性，并添加了简短的提示。现在他们每周都会依赖这个仪表板，我们甚至在公司的月度通讯中得到了表扬。

Q14. 你有没有在其他人之前发现一个问题？

回答：是的——我在日志和指标中发现了问题，而产品团队还没有注意到。我在Slack的“#警报”频道中发起了一个提醒，运行了一些异常检测，我们发现每周的ETL作业开始失败了。我们的工程师在几小时内就修复了问题，没有对客户产生任何影响。

Q15. 分享一次你主动承担超出职责范围的工作的经历。

回答：我们没有模型监控流程，而我们的准确率正在慢慢下降。我起草了一个操作手册：定义了关键指标，构建了一个小型仪表板，并安排了警报。团队对此表示赞赏，我们避免了在假期周末出现模型性能的无声退化。

Q16. 讲讲你在项目中处理模糊性的经历。

回答：在一个黑客马拉松中，我们有36小时的时间来构建一个与产品相关的东西。目标很模糊——只是“改善客户体验”。我和我的团队迅速定义了一个问题：减少工单解决时间。我们抓取了最近的工单数据，制作了一个预测性分流工具，并在第三天进行了演示。评委们很喜欢它，因为即使目标模糊，我们也迅速聚焦并交付了一个有形的成果。

Q17. 描述一次你失败的经历，以及你从中吸取了什么教训。

回答：我曾经急于推出一个聚类模型，而没有进行足够的特征探索。它最终根据偏见而不是行为来划分客户。我展示了它，产品团队指出了这个缺陷。我回去后，花了更多时间在EDA（探索性数据分析）上，优化了特征，并交付了符合实际行为的聚类。这次经历让我学会了永远不要跳过深入挖掘的步骤。

Q18. 举例说明你如何优先处理竞争任务。

回答：有一次，我同时处理一个正在运行的模型的错误、一个利益相关者要求的新可视化任务，以及完成一个同行评审。我停下来询问我们的领导优先级。我们决定先修复错误，然后为即将到来的会议准备可视化内容，最后才是评审。这样可以保持一切按部就班，避免混乱。

Q19. 讲讲你与沟通风格与你不同的人合作的经历。

回答：我与一个工程师合作，他非常直接且专注于代码。我倾向于用高层次的视觉概念来解释想法。我们最初产生了冲突；他希望我跳过背景介绍。然后我问：“如果你先听一个快速概述，然后再深入代码，会有所帮助吗？”这实际上奏效了！我们找到了节奏，之后的合作更加顺畅。

Q20. 描述一次你平衡速度和质量的经历。

回答：有一次，我们需要为一个活动推出一个模型。时间只有一周。我提醒团队，快速搭建可能会遗漏一些边缘情况。我们一致决定以“测试版”的名义上线，先收集初步用户反馈，然后承诺在后续迭代中进行优化。这样一来，我们既满足了截止日期，又承认了改进的空间。

六、如何完美回答行为面试问题？关键技巧在这里！

（一）按技能准备故事

根据关键技能选择具体案例，比如领导力、协作能力、适应能力、道德判断、时间管理和技术创新等。这样在真实面试中，你可以更快地找到合适的例子。

（二）根据职位要求调整

仔细研究职位描述，确保你的故事与职位要求的技能和能力相匹配。这样可以让面试官更清楚地看到你与职位的契合度。

（三）具体且量化结果

在回答行为问题时，尽量加入具体细节和数据。例如，“将客户流失预测的准确率提高了15%”，这样的描述会让面试官印象深刻。

（四）展示反思和学习

在面试中，不妨提到你从经历中学到了什么，或者你希望如何改进。这不仅能展示你的成长心态，还能体现你的自我反思能力。

（五）练习适应性

面试中可能会出现意料之外的问题，但你可以通过调整已准备好的答案来应对。练习自然地转换话题，这样你可以更灵活地应对各种问题。

七、总结：行为问题，面试中的“必考题”

行为问题在当今的数据科学面试中是必不可少的。它们展示了你在现实世界中解决问题的能力、沟通技巧、道德判断和团队合作精神。通过理解这些问题的结构，准备有针对性的例子，并练习STAR法则，你可以在面试中脱颖而出，给面试官留下深刻的印象。

本文转载自​​​Halo咯咯​​​    作者：基咯咯