冷门刀妹阵容 剧本杀萌新和老玩家有什么区别

剧本杀萌新和老玩家有什么区别？

从海量数据找答案

“同样是浏览商品，学生党和白领的偏好是不同的，学生党中剧本杀萌新和骨灰级玩家的偏好也是完全不同的。如何挖掘出分别适合两类玩家的商品？通过推荐系统排序展示到用户端，也就是大家打开App看到的商品推荐，这是我们想探索的方向。”

学生简介

隋欣怡

香港中文大学（深圳）

信息管理与商业分析理学硕士项目2021级学生

在过去四个月中，香港中文大学（深圳）信息管理与商业分析理学硕士项目2021级学生隋欣怡前往美团数据科学岗位实习。

她所在的团队是到店研发数据中台，具体来说是通过对大数据的敏锐分析和数据建模为各业务方普遍存在的痛点提供解决方案，共同探索未来用户的增长方向。其中，她深度参与到了项目前期的业务调研、方案设计、项目开发和最终落地的各个环节中，目的是从中台海量数据中挖掘可以帮各个业务实现用户增长通用的价值。

在美团数据分析岗实习的一天

据隋欣怡介绍，她在项目中的主要命题是探索不同群体用户喜欢什么，使用算法构建选品模型，挖掘优质商品构建推荐系统的召回池（召回池作为推荐系统的底层建设，在推得准不准上起着重要的作用），并以Feeds等形式推荐到展示页，提升用户的使用体验。

项目前期涉及到业务调研，每个业务痛点不一。“实际生活中，影响用户偏好的因素是非常多元的。”既有价格、品牌等通用信息，也有不同类型商品特有的信息，是共同作用的结果。

有了基本调研输入后，就可以着手设计整体方案，选择合适的算法与特征，搭建模型，并设计实验方案和效果回收策略。

“这个过程需要做大量技术方面的探索和数据的勘查，有了方案后，才能进入到实践与开发的环节。”

写代码的过程中，会面临许多突发情况，现实中的数据或多或少会与前期假设不相符合，便需要一次次迭代模型，时间便在一次次的更新中悄然溜走。

“模型开发的过程是有一定挑战的，在机器学习的算法中需要输入某些‘特征’，它决定‘吐’出来的东西是什么，是否准确。而整个业务乃至公司的数据是海量的，能用到的‘特征’非常多，这需要有很强的甄别能力挑选合适的，才能输出一个比较好的结果。”

所有模型开发完毕之后，最后就到了应用层面。这是验证并发挥模型价值最直接的方式，也是作为数据科学团队成员所能做出的贡献。

实习收获

在谈到这段实习带来的收获时，隋欣怡直言，除了技术能力的快速提升，更出乎意料外的是工作习惯的养成和沟通技能上的进步。

由于团队和大厂要严格保证高效率，她也更加关注细节和规范的把控方面。“在我们的项目文件夹里，可以找到两年以来所有的月报、周报，每个项目文档、技术分档、分析文档，包含每个项目的背景信息、过程与结果。非常详尽规范，每个东西都有记录可以追溯，这种工作习惯使我受益匪浅。”

同时，由于经常需要与业务方的同事一起工作，她跨部门跨职能沟通的能力也得到了充分锻炼。当然这背后也离不开团队成员的帮助和支持。“在我入职之后，老板花了一个多小时亲自帮助我了解公司核团队今年在做什么事情、解决什么问题，小组在团队中的定位等关键信息。这让我非常感动！”

另一方面，欣怡同学的技术能力也进步了很多，在大量的开发实践中，进一步巩固了对于主流模型和深度学习模型的理解，也培养了使用模型在海量数据中发掘业务价值的意识。

她最后总结道：作为实习生，能够深度参与项目全程，无论是数据开发，模型训练的硬技能，还是方案设计，协同落地的软技能，都取得了长足的进步。这段实习经历对她来说毫无疑问是宝贵的锻炼机会。

“除此以外，我的专业和数据科学岗位的适配性非常高。项目的徐睿云教授、陈琛教授、邓淇元教授的课程都给予了我很大帮助。在他们的课上，我学习了机器学习模型、深度学习算法以及数据库的知识，这些在我的面试和工作环节中都特别有帮助。”

隋欣怡说，她特别感谢学院和项目的培养，在课堂上所学到的知识深深影响并支持着她未来的工作。

面试经验

数据科学岗位的面试基本分为两块。其一为技术面，会考察Python、SQL的基本能力，与此同时会对机器学习模型的原理、优缺点与适用的场景有比较细致的考察。有时会问到深度学习的主流算法，如若能答出来会是加分项。建议日常学习中可以打好基础，面试前集中巩固。

其二为业务面，面试官会基于过往的经历挖掘。他们会想知道你是否具备主动思考的意识，如果能整理出一些相对有体系的内容、或是对某些业务和现象有深刻的洞见会更好。我们可能在实习过程中比较容易陷入被动执行的角色，但更重要的是要跳出来思考——这个事情我们当时为什么要做？为什么要这样做？还有没有改进的空间？如果能总结出来，对下次的面试会非常有利。

值得一提的是，有时业务面过程中，面试官会出一些情景题，如“预估北京现在有多少发型师”“如何为XXX指标异动归因”之类的问题，这种问题首先是在考验临场反应，其次是拆解问题的能力，再者需要填充好细节，最后考察逻辑与表达能力。建议面试前搜索各种面试经验进行针对性的准备，一旦形成框架，遇到任何问题，放入框架里细细拆解、慢慢表达即可。