►前言：
你知道如何用数据帮助二手车公司给产品定价么？你知道如何用数据帮助游轮公司设置广告么？
上面提到的两个问题是北美某著名咨询公司的面试原题，这也牵扯出来了一种现在大家都广泛讨论的面试题型：Data Case. 与正常的咨询面试case study不同的是，Data Case虽然也是提出一个商业问题，但是公司期待你回答的解决方案是用数据的方法来解答。
Data Case成了现在很多同学面试时候的困惑。一方面是市面上资料不多，另外一方面是现在不仅仅是咨询公司，很多科技大厂，金融公司等都会面试data case去考察学生数据和商业结合的能力。那Hans学长今天给大家讲三点data case比较重要的地方，也是之前面试和面试别人的时候得到的经验。我们开始吧！
►作者介绍：
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完整视频如下：
►了解完整的data project pipeline：
在回答Data Case的时候，面试官会需要你把你整个解决方案从头说到尾，也就是一整个data piepline的过程。这很重要，因为这和日常工作并无二异。
一般的过程包括：
- 描述需要的数据
- 如何做数据清洗
- 如何做数据建模
- 如何对model做validation
- 如何把model运用要实际场合并且得出business insights
►Machine Learning的基础知识牢靠：
很多data case在解决问题的途中，面试官是希望你能说出这个数据你用什么方法会比较好。是回归regression？还是聚类clustering？比如是clustering的话，你可能需要更具体说明那应该用k-means clustering还是hieractical clsutering，这几个方法分别有什么优势和劣势？在面试data case的时候你不需要会具体的公式，但你需要对这些机器学习的方法在什么时候使用，以及他们分别的优势和劣势都非常清楚。
►深度了解你的方案能带来的business insight：
所有考察data case的公司都会在意不仅仅是你的方法，更重要的是你的这个方案在最后能得出什么可能的business insight这样公司可以去执行，比如说也许方案最后告诉我们需要给XXX产品涨价格，这样公司利润率能上涨XXX%。这只是一个例子，但重要的是我们在做方案的时候一定需要有这一环，否则data case的回答是不完整的。
►总结：
最后还想说一下，很多同学问说市面上有没有什么data case的资源或者书籍可以学习的，很遗憾的是我所知道市面上这方面的资料少之又少。我之前锻炼自己的方法是，热心主动地观察生活、课堂上出现的一些商业的问题，然后自己问自己：如何从数据角度解决这个问题呢？在脑袋里面把data pipeline过一遍。不断灵活地这样锻炼自己，你就可以慢慢熟练做data case.
好啦，希望大家面试加油！
►结语：
以上就是作者全方面解析选择Roku的原因以及Roku的详尽介绍~ 话不多说要准备DS求职的快快准备起来吧！
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