UK Barclays Data Science Interview Questions

Note: This article is based on a successful candidate's real interview experience. It covers the application process, assessment center details, and specific interview questions.

注： 本文基于成功候选人的真实面试经历。涵盖了申请流程、评估中心细节以及具体的面试问题。

笔记标题：Barclays DS面经 | 一个“用户流失预警模型”如何打动面试官

巴克莱（Barclays）的数据科学（Data Science）面试，最看重候选人将技术模型与商业价值相结合的能力。他们想看的，不是你用了多复杂的算法，而是你的模型，到底能为银行业务，带来多大的实际价值。

在面试中，我遇到的一个关于“信用卡用户流失预警”的Case，就很好地体现了这一点。

面试形式：1轮技术面 $ + $ 1轮Case面

技术面主要考察Python、SQL和机器学习的基础知识。比如：

- SQL：写一个窗口函数，计算每个用户过去7天的平均交易额。

- Python：解释一下梯度下降的工作原理。

- 机器学习：解释一下L1和L2正则化的区别。

这些都属于基础题，刷过题库的话，问题不大。

真正的挑战，在Case面试。

Case背景：

“我们发现，最近几个季度，我们信用卡的客户流失率，有上升的趋势。你作为数据科学家，会如何来构建一个模型，来预测哪些客户，可能会在未来一个月内流失？”

我的思路，是按照一个标准的机器学习项目流程，来展开我的回答。

第一步：问题定义与数据探索 (Problem Definition & EDA)

首先，要明确“流失”的定义。是销户？还是连续三个月没有任何交易？和面试官澄清这一点，非常重要。

其次，我会对现有的用户数据，进行探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）。我会分析用户的基本属性（年龄、性别、收入等）、行为数据（交易频率、交易金额、消费品类等），来寻找那些可能与“流失”相关的蛛丝马迹。

第二步：特征工程 (Feature Engineering)

基于EDA的发现，我会构建一系列的特征变量。比如：

- RFM模型特征：R(Recency)最近一次交易时间，F(Frequency)交易频率，M(Monetary)交易总额。

- 交易行为特征：过去一个月的平均交易额、最大单笔交易额、夜间交易笔数等。

- 用户活跃度特征：过去一个月的登录次数、App使用时长等。

第三步：模型选择与训练 (Model Selection & Training)

在模型选择上，我会从一个简单的逻辑回归（Logistic Regression）模型开始，作为我的基线模型（Baseline Model）。然后，再尝试更复杂的模型，比如梯度提升树（Gradient Boosting Trees, 如XGBoost或LightGBM）。

在模型训练中，我会特别注意处理“样本不均衡”（Imbalanced Data）的问题。因为流失的用户，毕竟是少数。我会使用过采样（Oversampling, 如SMOTE）或欠采样（Undersampling）等方法，来平衡正负样本的比例。

第四步：模型评估与解释 (Model Evaluation & Interpretation)

模型的评估指标，我不会只看准确率（Accuracy）。因为在样本不均衡的情况下，准确率是一个非常具有误导性的指标。我会更关注精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1-Score。

更重要的是，我会使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）等模型解释工具，来向业务部门，解释我的模型，为什么会做出这样的预测。比如，我可能会发现，“连续两周没有任何交易”和“只在深夜进行小额消费”，是两个最强的预测“流失”的特征。

第五步：商业建议 (Business Recommendation)

最后，也是最关键的一步，我会基于模型的预测结果，提出具体的商业建议。比如：

- 对于那些被模型预测为“高危流失用户”的客群，我们可以通过定向的营销活动，来尝试挽留他们。比如，给他们发放一张大额的消费券，或者提高他们的信用卡额度。

- 我们可以将模型的预测结果，集成到我们的CRM系统中，让客户经理可以实时地看到每个客户的“流失风险评分”，并对高危客户，进行主动的人工干预。

通过这一整套的分析，我向面试官展示了，我不仅仅是一个会调参、会写代码的“模型工程师”，更是一个懂得如何将数据科学，应用到真实的商业场景中，去解决实际问题，创造商业价值的“数据科学家”。

薪资方面，Barclays的DS岗，毕业生起薪在55k到70k英镑之间。