优创数据面试题难倒你了吗？

现在的IT行业全球正在绽放，由于数据的精准和细致程度，越来越多的人在进入数据科学领域。而为了在这个领域站稳脚跟，首先需要考虑的就是面试的问题了。可是，很多人会被一些纯数据面试题难到，让他们无从下手。本篇文章，会对于这些情况一一进行详细阐述和解答。

问题一：如何选择训练集和测试集的比例？

很多数据领域中的面试题，特别是一些机器学习领域的问题，最常见的一个就是选择训练集和测试集的比例的问题。这个问题虽然看起来简单，但其实是一种非常复杂的技巧。选择比例的时候，资深数据科学家会考虑到保证“训练集的比例尽可能的大，并且测试集的比例尽可能的大”。如果使用小的比例，可能导致数据的偏差和错误较多，这样会影响到决策的正确性。而使用的大的比例，也会导致算法的过度拟合，影响模型的泛化，从而达不到优化的效果。

问题二：如何解决缺失数据的问题？

在面试中，另一种可能遇到的问题是如何解决缺失数据的问题。缺失的数据是一种常见的研究难点。如果不解决好，可能会影响到最终的结果。因此，为了正确解决这个问题，面试者需要掌握如下步骤：

• 确定数据的缺失原因；
• 分析缺失数据的种类和缺失率；
• 确定缺失值的填充方法。

所有这些步骤，都是必不可少的。缺失数据具有多种填充方法，其中最常见的方法是通过平均数和中位数来进行填充。

问题三：如何解决正则化方法的问题？

另一个可能遇到的问题是正则化方法的问题。正则化方法是数据领域中一种极为有效的方法，可以在不损失参数的情况下，有效降低过拟合的风险。在面试中，面试者需要回答以下的问题：

• 正则化方法是什么？
• L1正则化和L2正则化有何区别？

为了正确回答上面的问题，面试者必须对正则化的原理和实践具有深刻的理解和认识，仅有理解正则化的原理还是不够的，还需要贯彻到实践中。

面试是很多人进入大公司或者做出成就的一条基本路径，对于数据领域如此，难度会增加许多，那么只有做到充分准备，充分练习，才能为自己争得一个机会，取得一个成功。因此，希望每位有志于数据领域能实实在在去学习，去准备，给自己一个机会。