假如上天向我再借500年，希望马爸爸能送我一个花名

铺垫一：内推简历到业务部门，典型的阿里系技术面，傍晚时分，突如其来，猝不及防，马路牙子，捏着手机，没有笔纸，顶着大脑袋和面试官聊了40分钟。
铺垫二：投递的是BI部门，部门工种主要分为三类：算法和模型、数据仓库ETL系统搭建、商业分析。面试官预先把我钉在“算法和模型”上，而后才根据我的意向交流“商业分析”方面。
面试过程：1、开门见山，因为专业问题，直接隔空讨论转行问题；没有自我介绍。
2、然后要求我详细解说逻辑回归模型搭建的过程、口头推导求解过程、正则化优化求解的过程；面试官提出“实际应用数据过大，不能直接求解”，于是要求我提出解决方法，牛顿法、梯度下降法之类；接着要我介绍其他的建模方法、数据结构中二叉树和二叉树遍历算法，以及Linux下awk的一些操作方法……自己挖的坑太大，赶紧打住，说明自己的意向是商业分析类。
3、友盟+的全域数据服务主要包括新零售、信贷、营销。无论是算法和建模，还是商业分析，面试官问得比较随意，问题裂变速度极快。总结来说，商业分析部分是让我分析两个案例，如下：
3.1、面试官直接给到我一个信贷相关的案例：有四个变量，分别是用户性别、年龄、支付宝中最近一笔转账记录、余额宝余额，要我搭建一个信贷违约风险评估模型，需要详细说明数据预处理和预分析的过程，然后才能套模型。
3.2、第二个案例是第一个案例的升级版：同样是以上四个变量，但是第三个变量变成了“支付宝中最近20笔交易”，而且每个用户已经根据2017年的情况被标注上了“贷款后是否会违约还款”的标签，用户量为9w，他们都在2018年初拿到了贷款，而且都是分期还贷，目前有2018年1月份到5月份的用户还贷记录。
这里问两个问题：【Q1】预计2018年可以收回多少还款？ORZ老实说，这个问题太大，我当时完全没有思路，答不上来。
【Q2】请给出6月份需要电话催还款的用户清单。第二个比较有思路一些，我当时从违约标签、1~5月份的还款情况、余额宝余额、账户的交易稳定性这些方面balabala这部分讲了一大堆。自我感觉应该是有一定思路地串成了一个分析流程，总之就奔着这样一个目标：你就是需要找到这么一些用户，只有你给他打打电话催还款他才更可能会还，而且有能力还；而那些你不催他也能自觉还款的，以及那些即使你每天给他打100个电话他都不会还款的，就没有那么有必要把他放到这个催还清单里了，毕竟我的目的是每通电话都能来钱。
4、最后就是跟面试官客套话了——就是他表面问你“你还有什么问题吗？”，内心的环节结束语：大致的过程就是这样子了，中间还穿插着问了一些统计检验方法的内容，和相关分析方面的内容。很可惜面试没有通过，所以感觉阿里系对实习生的要求还是很高的。
ORZ彩蛋，最令我哭笑不得的是，因为信息量比较大，有些内容我需要面试官给我重复，他了解到我当时的情况没法用纸笔记录后，跟我来了一句：“公平起见，那我也脱稿好了”哈哈哈哈哈，真是太好了，原来我们是那么平等。
算法、模型、数据挖掘、分析思路。

面试官的问题：

问 算法、模型、数据挖掘、分析思路。