Вопрос с собеседования · AI и LLM

Как вы проводите разведочный анализ данных (EDA)?

JuniorОсновы машинного обучения
Ещё спрашивают так:
  • С чего начать работу с новым датасетом?
Коротко

Цель EDA — понять данные до модели: структура (строки, столбцы, типы, единицы, что такое одна строка), качество (пропуски, дубли, выбросы, ошибки ввода), распределения признаков и целевой переменной, связи между признаками и с целевой, время (тренды, сезонность, сдвиги), подозрения на утечку. Итог — список гипотез и решений по очистке и признакам, а не сотня графиков.

  • Сначала понять, как данные собирались и что означает каждая колонка
  • Баланс классов и распределение целевой — определяют метрику и валидацию
  • Слишком сильная связь признака с целевой — проверить на утечку

А ещё Хорошая практика — записывать находки и решения, чтобы их можно было повторить

Подробно

Шаги:

  1. Обзор: df.info(), df.describe(), примеры строк, уникальные значения категорий.
  2. Качество: доля пропусков по колонкам и их причина, дубли, невозможные значения (возраст 200, отрицательная цена).
  3. Одномерный анализ: гистограммы, логарифмическая шкала для длинных хвостов.
  4. Связи: корреляции, графики признак — целевая, группировки.
  5. Время: динамика, сезонность, изменения в сборе данных.
  6. Выводы: что чистить, какие признаки строить, какая валидация.

Ловушки: признаки, известные только после события; смена логики сбора данных в середине периода; выводы по малым группам.

Что хотят услышать

  • Системный порядок от структуры к связям.
  • Качество данных и понимание их происхождения.
  • Выводы для моделирования, включая утечки.

Проверьте себя

Один верный вариант. Подумайте, потом откройте ответ.

Показать варианты и ответ
  • ✗Построить как можно больше графиков по всем парам признаков
  • ✓Структура, качество, распределения, связи, утечки — и гипотезы
  • ✗Сразу обучить модель и смотреть на важность признаков
  • ✗Сразу обучить модель на всех признаках и по важности понять данные, удалив строки с пропусками и выбросами

Связанные вопросы

Партнёр платформы

Разбор собеседования с sotto

После собеседования sotto разбирает разговор: оценка, каждый вопрос — хорошо, частично или слабо, чего не хватило в ответе и над чем поработать к следующему разу. Первые 30 минут бесплатно.

Разбор собеседования