面試問答
為何剔除不值得行銷的會員，可以有助於提升模型準確度
因為是否值得行銷是由...
一共兩面:
1. 第一關面試官為單位經理，即未來直屬上司，互相自介後，開始說明會員分析相關經歷與作品，由於該單位以信用
卡資料為主，大多是針對人的數據進行分析，與過去經歷雷同，相談甚歡，也提出個人價值，加入企業可以解決哪些分析上的問題。
面試完畢後，等了7天的時間，完全沒有任何通知，於是另外寫信詢問，獲得二次面試的資格。
2. 第二關面試官為協理，明顯不具備資料分析相關知識，許多過去專案說明都無法理解，例如透過數據，剔除不值得行銷的會員，可以有助於提升模型的準確度，經5分鐘以上的3種解釋方法，依然無法理解，有點難以溝通。
面試完畢後，依然無任何通知，由於二面過程不愉快，故沒有主動詢問結果
面試問答
為何剔除不值得行銷的會員，可以有助於提升模型準確度
因為是否值得行銷是由過去消費行為的分群結果判斷，所以剔除其中幾群會讓整體資料更具有一致性，離群值或是偏態都會有所修正，進而提升模型準確度。
面試建議
本次是面試台新銀行的模型分析師，待遇大概5~6萬/月，可以明顯感受高層其實對於AI的經驗不夠豐富，推測只是單純的字典，沒有太多實作經驗。
另外面試前後都非常沒有禮貌，而且擴及金控與銀行:
1. 金控面試前: 主動找人面試，然後回信面試時間後，等了一個月，甚麼通知都沒有，無論是否找到人，都應該要有最基本的回應。
2. 銀行面試後: 無論是否錄取都應該要有所通知，而不是僵持在那邊。
PS : 如果閱讀這篇面試文的你，是台新的一份子，麻煩建議一下高層，即使你把面試者當備胎，也還是得裝一下吧...，不然怎麼搶得過其他銀行呢? 本人面試的其他銀行無論結果如何，都會於1周內給予答覆。
