📅 最后修改于: 2023-12-03 15:42:32.998000 🧑 作者: Mango
本文将介绍高盛在求职者面试过程中所设定的一道题目：分析师个人资料的校园内。这道题目主要考察求职者的逻辑思维能力和数据分析能力。下面，我们将对这道题目进行详细地介绍。
你是高盛的分析师，为了了解在校大学生的消费习惯和生活状况，你调查了全国10所大学的1000名学生的个人资料，包括姓名、性别、学校、年级、专业、家庭住址、电话、电子邮件、生日、身高、体重、鞋码、血型、眼镜和吸烟等信息。根据这些信息，回答以下问题：
根据样本数据，预测全国大学生的年度支出（包括学费、生活费等）。请提供一份年度支出预测模型，并解释数据分析过程。
分析样本数据，提取消费习惯主要特征，形成归纳规律。请给定一份消费习惯特征提取方案，并解释数据分析过程。
首先，我们需要进行数据的预处理。我们需要筛选出与年度支出相关的数据，并进一步进行数据清洗与特征工程。在数据清洗中，需要对数据进行去重、填补缺失值、处理异常值等操作；在特征工程中，需要进行特征选择、特征提取、特征构建等操作，构建合适的特征矩阵。
接下来，我们需要选择合适的预测模型。这里，我们可以选择线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等常见的机器学习模型。在选择预测模型的同时，我们也需要进行模型的调优，如选择合适的评价指标、对模型进行交叉验证等操作。
最后，我们可以利用训练好的模型对全国大学生的年度支出进行预测。值得注意的是，模型的预测效果需要进行评估，并进行合理的修正与优化。
同样地，我们需要进行数据的预处理。我们需要选择与消费习惯相关的数据，并进行数据清洗与特征工程。
接下来，我们可以考虑使用聚类分析、因子分析等方法来提取消费习惯的主要特征与规律。在聚类分析中，我们可以将样本数据划分为多个簇，簇内的数据具有较高的相似性，而簇间的数据具有较大的差异性。在因子分析中，我们可以将变量进行因素分解，提取共同构成的因子，分析不同变量之间的关系。
最后，我们可以根据分析结果，构建合适的消费习惯分类与预测模型。这里，我们可以选择分类算法、关联规则挖掘等方法，对消费习惯进行分类、关联等分析。预测模型的构建过程与问题一类似，需要选择合适的机器学习模型，进行模型训练与调优，并进行合理的模型评估。
高盛的分析师个人资料的校园内的题目，旨在考察求职者的数据分析能力。在做题过程中，我们需要对数据进行适当的预处理与特征工程，选择合适的机器学习模型与方法，进行模型训练并进行模型评估。通过此题的实践，我们不仅可以锻炼自己的数据分析能力，还可以更深入地了解机器学习的相关概念与技术。