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Product Sense是数据岗位面试中的重要一环。公司用它们测试你判断并解决实际产品问题的能力、查看你对公司产品和业务的熟悉程度、检查你是否可以以有效且有序地传达你的解决方案等等。本文将从分析与指标相关问题、评估新产品/功能带来的影响、产品设计方面入手，带你了解如何回答Product Sense问题。

商业分析师评估过去和当前的业务数据，主要工作是改进公司内的决策过程。他们与利益相关者密切合作，以确定目标、最佳实践、和其他收集和分析需求相关的数据的积极方法。各企业都在使用消费者偏好、习惯和其他数据洞察来帮助做出决策。本文将带大家一起了解这个话题——如何转行商业分析师，拿到商业分析师的工作？

市场营销，尤其是数字营销，几乎无法离开数据，这让数据分析师、数据科学家所使用的数字营销路数丰富，且颇有意义。因为他们需要经常分析大量数据，这就更加要求分析类人才掌握潜在项目，项目领域也要不断拓宽。然而，营销数据存在一些致命的问题，可能会破坏市场分析项目进程。本文将介绍3 个重要技能，帮助你克服这些问题。

机器学习面试中，除了答案以外，面试官还想看到你对该主题/问题更深层次的了解。在回答问题时，简单地陈述答案是不够的，你应该将问题展开讲述，例如陈述利弊、讨论替代模型/算法、编写方程式、甚至建议如何生产模型等。让我们来看看下面的几个例子，帮助我们了解应该如何回答 ML 面试问题。

数字营销数据分析策略可以帮助企业具备竞争优势。正确地收集数据，并利用数字营销数据分析技术可以为你的业务提供宝贵的见解，告诉你应该将资金投资在哪里、你的用户关心哪部分业务，以及你的营销工作会何时才能转化为销售额。本篇文章，为你提供最新的数字营销数据分析策略，讲解如何尝试最新趋势，并将风险降至最低。

在处理数据中的异常值时，传统的线性回归（Linear Regression）可能存在一些缺点。如果一个数据点离集合中的其他点很远，这会极大地影响最小二乘回归线，接近集合数据点的总体方向的线将因异常值的存在而发生偏移。本文将介绍如何处理数据样本中的异常值、Huber回归和Ridge回归的区别、如何在Huber回归中修改异常值敏感度、以及如何用 RMSE 确定模型。

Pandas和SQL不仅对数据科学家很重要，对数据分析和商业智能等类似领域的业内人士也很重要。Pandas 的优势体现在处理你已经有的数据集，而业内人士最常使用的语言可能就是SQL了。但数据科学家在什么情况下应该专门使用 Pandas 而不是 SQL，什么情况下用SQL而不是Pandas？本文将详细讨论，在不同情况下，如何正确选用Pandas和SQL。

数据科学家是帮助企业实现业务最终目标的团队中的一员，而这些目标是与产品或客户有关的。网络上有很多数据科学的面试指南，但很少有人强调与同事交流的重要性，以及数据科学对业务的影响。因此，本文将从与利益相关者协作、KPI、文化契合这三个实践领域介绍，帮助你的数据科学面试准备过程。