盖亚游戏数据分析面试总结

1、自我介绍
2、关于电信用户的数据预测方面，介绍具体的算法是怎么进行的。
那么如何进一步提高精度？（我答可以用xgboost）
3、如果给出一组游戏类的历史数据，ARPPU等数据呢？我回答的是ARIMA模型，后来面试官提出prophet。可以提取趋势、周期性、节假日等。facebook的开源包。
https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83412058
4、对主成分分析介绍一下，常用的算法有什么？
5、通过传感器采集到的一些时间序列数据，用什么算法识别出是脚本还是真人玩家？
（想了半天说用无监督算法里的聚类分析，dbscan算法）后来他又引导我说是时序数据。后来说可以用特征提取各种行为，主要是特征工程，然后根据波动范围波动频率等进行识别。。（没太懂这个是什么意思）
6、后来又提到了boost 。
7、介绍了基本用的工具和工作内容。
工作内容是指标提取、用机器学习、深度学习等预测，工具是hive hadoop