在數據科學領域，找到一份理想的工作不僅僅取決于你的代碼能力和建模技巧了。如今，面試官越來越關注行為問題，這些問題能夠幫助他們評估你的解決問題能力、溝通能力和團隊協作能力。今天，我們就來深入探討一下什么是行為問題，為什么它們如此重要，以及如何用經過驗證的技巧來回答這些問題。我還會為你提供20個行為問題的樣本及詳細答案，幫助你為數據科學面試做好充分準備。那么，讓我們開始吧！

一、什么是行為問題？

行為問題是一種開放式問題，目的是讓你解釋過去在真實情境中是如何處理問題的。這些問題基于“過去的行為可以預測未來的表現”這一理念。因此，面試官在數據科學面試中經常問行為問題，以了解你對挑戰和機會的真實反應。

比如：

“描述一次你說服某人接受你的方法的情況?！?br>“講講你在不確定性環境下工作的情況。”

這些問題是像谷歌這樣的公司開創的結構化行為面試風格的一部分，旨在實現公平且有效的招聘。它們不僅評估你的解決問題能力，還能衡量你的溝通、團隊合作、適應性和道德判斷能力。

二、雇主為什么要問行為問題？

雇主通過行為問題來評估以下幾點：

（一）軟技能

• 溝通能力
• 團隊合作
• 領導力
• 道德判斷
• 沖突解決能力

（二）解決問題和適應能力

在現實世界中，數據問題往往不像教程中的例子那樣簡單。行為問題可以幫助雇主了解你是否能夠應對復雜多變的數據挑戰。

（三）文化契合度和判斷力

雇主想知道你如何應對模糊性、截止日期和道德困境，這些因素和你的技術能力同等重要。

三、如何回答行為問題？試試“STAR法則”

在面試中回答行為問題時，你可以選擇講故事、分享經驗教訓，或者說明某個事件的影響。你的表現取決于你獨特的講故事風格和準備程度。

然而，在數據科學面試中，回答行為問題最有效的方法之一是遵循“STAR結構”：

（一）S（情境）

設定場景或背景。描述你執行任務或面臨挑戰的環境。簡短但具體。

例如：“在我上一份工作中，營銷團隊注意到我們的潛在客戶轉化率已經連續兩個季度下降了?！?/p>

（二）T（任務）

解釋你的任務、目標或責任。你在那種情境中的具體角色是什么？你的目標是什么？

例如：“我被要求分析轉化漏斗，找出潛在客戶流失的環節?！?/p>

（三）A（行動）

具體說明你采取了哪些措施。描述你為解決任務而采取的行動。即使你是在團隊中工作，也要突出你個人的貢獻。

例如：“我提取了客戶旅程數據，用Python構建了一個漏斗分析，并通過隊列跟蹤確定了流失階段。我還運行了一個簡短的用戶調查來驗證這些發現?！?/p>

（四）R（結果）

談論最終的結果，最好用數據量化。因為你的行動而發生了什么變化？你學到了什么？

例如：“我們發現注冊過程中有一個令人困惑的用戶界面步驟。修復后，轉化率在下一個月提高了18%。這個案例還被我們的產品團隊作為研究對象?！?/p>

四、快速練習指南

按照一定的結構來組織你的回答，可以幫助你避免含糊不清，并展示出實際的影響。這不僅能讓你保持專注，避免啰嗦，還能清楚地展示你的行動為什么重要。

在我們開始樣本問題之前，這里有一個快速模板，供你練習使用STAR結構：

S：“在[公司/角色]，[描述背景或挑戰]……”
T：“我的角色是[你的責任或目標]……”
A：“我采取了以下步驟：[解釋行動]……”
R：“結果是，[分享結果、指標或學到的經驗]……”

五、20個數據科學面試行為問題及答案

以下是20個你可能在數據科學面試中遇到的關鍵行為問題，以及基于STAR結構的樣本回答：

Q1. 講講你向非技術人員解釋復雜技術發現的經歷。

回答：在我上一份工作中，我發現我們網站的某些功能推動了大部分用戶參與度。我覺得單純的數字可能無法清晰地向設計團隊傳達信息，所以我簡化成一個簡單的故事，說：“當這些功能發揮作用時，我們的參與度得分會提高20%。”我還展示了一個前后對比圖，顯示了按鈕顏色和其他一些細節變化后的點擊差異。他們理解后，我們優先考慮了這些功能，結果在下一個季度，參與度實際提高了15%。

Q2. 描述一次你面臨的數據質量問題。

回答：我們在構建一個流失模型時，我發現30%的用戶檔案中缺少人口統計信息。我沒有繼續推進，而是深入挖掘，交叉檢查用戶日志，識別出重復記錄，然后與工程團隊合作修復ETL（數據抽取、轉換和加載）的漏洞。清理后，我們運行了一些智能推斷，成功填補了大部分空白。結果，模型的準確率提高了近8%，利益相關者也對我們的嚴謹態度印象深刻。

Q3. 講講你與跨職能團隊合作的經歷。

回答：我參與了一個推薦引擎的項目，與工程師（確保數據管道）和產品經理（定義成功指標，如點擊率）緊密合作。我們每周都會開會，工程師告訴我們什么是可行的，產品經理則說明他們的需求。我會將這些需求轉化為數據規范。這種開放的溝通幫助我們按時部署了項目，點擊率在上線后提高了15%。

Q4. 你有沒有在項目中途適應優先級變化的經歷？

回答：在一個客戶細分項目的中途，營銷團隊突然要求我們轉向另一個項目。他們下周就要為一個新活動獲取新的細分市場洞察。我迅速調整，暫停了當前的分析，專注于他們的新標準。我重新組織了任務，并協調了團隊的其他成員。我們在幾天內交付了新的細分市場，活動成功達到了關鍵的KPI，按時上線。

Q5. 講講你在數據科學團隊中處理沖突的經歷。

回答：在一個項目中，兩個人意見不合——一個人主張使用簡單的邏輯回歸，另一個人則堅持復雜的神經網絡。這讓我們停滯不前。我建議我們在一個子集上運行兩種模型，并比較性能。我們一起展示了結果，發現組合模型表現最好。于是我們采用了這種方法。這不僅解決了緊張局勢，還提高了準確性，團隊的士氣也從那時起得到了改善。

Q6. 描述一次你面臨緊迫截止日期的情況。

回答：我們周一早上得知，周五要向董事會匯報季度銷售趨勢的分析結果。時間很緊張。我將工作分解為更小的里程碑——周三完成數據提取，周四完成分析，周四晚上準備好演示文稿。我通過每天簡短的檢查保持團隊的進度，我們在周四晚上順利完成了視覺效果。在匯報中，高管們認為我們的報告看起來非常專業。

Q7. 你有沒有為了某個項目快速學習新工具的經歷？

回答：是的！我們需要實時分析，但我們依賴的是批量處理。我之前沒有使用過Spark Streaming。我參加了一個周末速成班，周一早上就搭建了一個原型，并在周二進行了演示。團隊很喜歡它，它最終成為我們的新數據工作流，將報告延遲從小時縮短到秒。

Q8. 講講一個沒有按計劃進行的項目，以及接下來發生了什么。

回答：我們上線了一個預測用戶流失的機器學習模型，它在測試數據上表現很好——準確率約為90%。但在生產環境中，性能下降了。我回去檢查后發現，我們沒有考慮到用戶行為的季節性變化。我們使用滾動窗口重新訓練，并增加了基于時間的特征，準確率回升到約87%。這讓我意識到，現實世界的數據一直在變化。

Q9. 描述一次你處理有限或混亂數據的經歷。

回答：在一個初創公司，我們幾乎沒有標記過的數據，但需要一個推薦系統的概念驗證。我使用了遷移學習——從公共數據集中獲取嵌入，然后用我們有限的數據構建了一個簡單的模型。它的表現約為70%的精確度，足以獲得更多的資金用于更好的數據收集。

Q10. 分享一次你主動學習并為團隊帶來好處的經歷。

回答：我注意到我們的NLP管道在處理客戶支持工單時很吃力。我自學了Transformer模型，參加了一些在線課程，并構建了一個演示分類器。我與團隊分享后，我們用它替換了舊的基于規則的系統。工單分類的準確率提高了約18%，分類速度也大大加快。

Q11. 你有沒有說服別人改變方向的經歷？

回答：我注意到我們的入職漏斗在某個步驟后有40%的用戶流失。我建議對簡化注冊流程進行A/B測試。實施后，我們看到了25%的完成率提升。團隊最初對此持懷疑態度，但當結果清晰地呈現出來時，大家都同意了。這是一個明智的決定。

Q12. 講講你幫助改進流程的經歷。

回答：我們的季度報告以前需要手動完成，通常要花費兩天時間。我構建了一個Python+Jupyter筆記本管道，自動化了數據提取、清理和可視化。原本需要兩天的工作現在只需要30分鐘。這讓我們和產品經理Scott可以專注于分析，而不是格式化。

Q13. 描述一次你收到批評以及你的反應。

回答：在展示一個儀表板后，銷售主管說它太亂了。我沒有把它當作個人攻擊，而是問他哪些信息對他們最重要。我們刪掉了一些多余的內容，讓一些圖表更具交互性，并添加了簡短的提示。現在他們每周都會依賴這個儀表板，我們甚至在公司的月度通訊中得到了表揚。

Q14. 你有沒有在其他人之前發現一個問題？

回答：是的——我在日志和指標中發現了問題，而產品團隊還沒有注意到。我在Slack的“#警報”頻道中發起了一個提醒，運行了一些異常檢測，我們發現每周的ETL作業開始失敗了。我們的工程師在幾小時內就修復了問題，沒有對客戶產生任何影響。

Q15. 分享一次你主動承擔超出職責范圍的工作的經歷。

回答：我們沒有模型監控流程，而我們的準確率正在慢慢下降。我起草了一個操作手冊：定義了關鍵指標，構建了一個小型儀表板，并安排了警報。團隊對此表示贊賞，我們避免了在假期周末出現模型性能的無聲退化。

Q16. 講講你在項目中處理模糊性的經歷。

回答：在一個黑客馬拉松中，我們有36小時的時間來構建一個與產品相關的東西。目標很模糊——只是“改善客戶體驗”。我和我的團隊迅速定義了一個問題：減少工單解決時間。我們抓取了最近的工單數據，制作了一個預測性分流工具，并在第三天進行了演示。評委們很喜歡它，因為即使目標模糊，我們也迅速聚焦并交付了一個有形的成果。

Q17. 描述一次你失敗的經歷，以及你從中吸取了什么教訓。

回答：我曾經急于推出一個聚類模型，而沒有進行足夠的特征探索。它最終根據偏見而不是行為來劃分客戶。我展示了它，產品團隊指出了這個缺陷。我回去后，花了更多時間在EDA（探索性數據分析）上，優化了特征，并交付了符合實際行為的聚類。這次經歷讓我學會了永遠不要跳過深入挖掘的步驟。

Q18. 舉例說明你如何優先處理競爭任務。

回答：有一次，我同時處理一個正在運行的模型的錯誤、一個利益相關者要求的新可視化任務，以及完成一個同行評審。我停下來詢問我們的領導優先級。我們決定先修復錯誤，然后為即將到來的會議準備可視化內容，最后才是評審。這樣可以保持一切按部就班，避免混亂。

Q19. 講講你與溝通風格與你不同的人合作的經歷。

回答：我與一個工程師合作，他非常直接且專注于代碼。我傾向于用高層次的視覺概念來解釋想法。我們最初產生了沖突；他希望我跳過背景介紹。然后我問：“如果你先聽一個快速概述，然后再深入代碼，會有所幫助嗎？”這實際上奏效了！我們找到了節奏，之后的合作更加順暢。

Q20. 描述一次你平衡速度和質量的經歷。

回答：有一次，我們需要為一個活動推出一個模型。時間只有一周。我提醒團隊，快速搭建可能會遺漏一些邊緣情況。我們一致決定以“測試版”的名義上線，先收集初步用戶反饋，然后承諾在后續迭代中進行優化。這樣一來，我們既滿足了截止日期，又承認了改進的空間。

六、如何完美回答行為面試問題？關鍵技巧在這里！

（一）按技能準備故事

根據關鍵技能選擇具體案例，比如領導力、協作能力、適應能力、道德判斷、時間管理和技術創新等。這樣在真實面試中，你可以更快地找到合適的例子。

（二）根據職位要求調整

仔細研究職位描述，確保你的故事與職位要求的技能和能力相匹配。這樣可以讓面試官更清楚地看到你與職位的契合度。

（三）具體且量化結果

在回答行為問題時，盡量加入具體細節和數據。例如，“將客戶流失預測的準確率提高了15%”，這樣的描述會讓面試官印象深刻。

（四）展示反思和學習

在面試中，不妨提到你從經歷中學到了什么，或者你希望如何改進。這不僅能展示你的成長心態，還能體現你的自我反思能力。

（五）練習適應性

面試中可能會出現意料之外的問題，但你可以通過調整已準備好的答案來應對。練習自然地轉換話題，這樣你可以更靈活地應對各種問題。

七、總結：行為問題，面試中的“必考題”

行為問題在當今的數據科學面試中是必不可少的。它們展示了你在現實世界中解決問題的能力、溝通技巧、道德判斷和團隊合作精神。通過理解這些問題的結構，準備有針對性的例子，并練習STAR法則，你可以在面試中脫穎而出，給面試官留下深刻的印象。

本文轉載自???Halo咯咯???    作者：基咯咯