这是一场 Airbnb 数据科学岗位的技术面试。形式是共享屏幕 + 实时 coding，30 分钟，题目不长，却考得很细。CSOahelp 面试辅助实时协助而是全程在候选人屏幕后方，针对每一步做实时提示、逻辑梳理和语言反馈，确保发挥稳定、节奏流畅。

面试题目的原文是这样的：

DS Algorithm Technical Screen – Data Handling – Question 1

We've provided a labeled training set for a “fraudulent” booking model. Each of the records will be a historical Airbnb booking and its corresponding characteristics (or features). These features are:

• price: dollar amount paid for the reservation
• nights: number of nights
• market_avg_price_per_night: average price per night being paid in the market
• past_delta_checkin: days between past reservations by the guest
• listing_market: market of the listing
• host_past_nights: number of prior nights hosted by the host
• ds: date-stamp of the reservation
• label: whether the reservation is fake (1) or not (0)
• pred_score: risk score from model trained on this data set

Question:
Explore the data set and propose a good imputation strategy for missing values.

面试官没有进一步说明数据量、缺失比例或字段类型。题目看似开放，其实考验的是对数据直觉、特征理解、逻辑层次的表达能力。而最关键的是：你能否在 30 分钟内完整推理、表达清楚、并且让对方听得明白。

面试一开始，候选人迅速浏览字段，按经验识别哪些字段可能存在缺失，并立即 verbalize 了第一层思考逻辑：哪些缺失是结构性的，哪些是偶发性的？ 这类思考非常重要，因为“为什么会缺”决定了“该怎么填”。

比如：

• past_delta_checkin 缺失 → 很可能是用户第一次入住
• host_past_nights 缺失 → 说明房东是新人
• market_avg_price_per_night 缺失 → 第三方抓取失败或该市场价格波动剧烈
• pred_score 缺失 → 可能该条记录未通过模型打分

CSOahelp 在这时快速提示：“明确假设 + 推导业务合理性”，比说“填均值”更打动面试官。于是他做了一个漂亮的拆分：对每一类字段制定不同策略。

• 数值型字段 → 分组中位数或业务默认值填补
• 类别型字段 → 填 ‘unknown’ 并转 one-hot
• 特殊场景（如新用户、新房东） → 不只是填补，而是新增标识变量 is_first_time_user, is_new_host

现场的节奏很紧，候选人根据我们的提示ipad上完全抄写注释、边讲思路，完全没有慌乱。CSOahelp 这时也在辅助：提醒注意 listing_market 作为分组因子，帮他确认字段语义、逻辑是否合理，并建议在最后五分钟做一个 concise summary。

面试官关心的是：你是否能表达清晰、结构合理、合理利用上下文数据来做决策。

候选人在最后做了一个清晰总结：

“My strategy follows: identify structural missingness, segment by field types, group when appropriate, and always prefer interpretable logic over brute force averages.”

这句话说得很到位，几乎是 textbook-level 的回答。

面试官听完之后笑着点头，说了一句：

“Very clear and business-grounded. That’s the kind of thinking we want on our data team.”

这是一场没有模型建模、没有精美图表的面试。但这正是数据科学日常最真实的一面——面对脏数据、不完全字段、不确定分布，你怎么决策，怎么沟通，怎么在压力下稳定表达。

我们已经陪同数百场技术面试实战，几乎每一场都有“反败为胜”的经典瞬间。这场 Airbnb 面试不是靠技巧取胜，而是靠稳定、结构化和现场控制力。我们很高兴陪着候选人走完这 30 分钟，也更期待他顺利通过下一轮 onsite。

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