Capital One (C1) 的 Data Science 面试向来以 "全栈能力考察" 著称。
最近，Capital One 发放了 2025 October 批次的 OA（Online Assessment）。很多同学打开题目一看：4 道题，全是处理 CSV？好像不难嘛！
结果一提交，Case通过率惨不忍睹。
我们 oavoservice 团队连夜拆解了这套 CodeSignal 真题，发现这里面埋了无数个 Data Engineering 和 ML Pipeline 的深坑。
今天带大家复盘一下这套 "地狱级" 的 DS 考核。
🔍 真题拆解：从清洗到建模的全链路考核
这套 OA 由 4 个关联部分组成，模拟了一个真实的工业界数据科学项目：从数仓取数 -> 特征工程 -> 数据清洗 -> 模型训练。
1️⃣ Question 1: 分布式文件读取与基础聚合
任务： 读取 drivers.csv 和分散的 rides_{1-4}.csv，计算司机评分、双语比例和订单成功率。
💣 隐形坑点：
多文件合并： 题目故意把 rides 数据拆成了 4 个文件。很多同学习惯了 pd.read_csv('file.csv')，却不知道怎么高效处理 rides_*.csv 的批量读取和合并（Concat）。
精度陷阱： 题目明确要求结果保留两位小数。在 Python 中，浮点数运算的精度丢失往往会导致 Hidden Case 挂掉。
2️⃣ Question 2: 复杂的特征工程 (Feature Engineering)
任务： 关联 drivers, rides, cars 三张表，计算司机的"车龄"、"距上次检查天数"、"从业年限"以及各类好评（Upvotes）数量。
💣 隐形坑点：
SQL Logic in Python： 这本质上是一道 Python 版的 SQL 题。你需要熟练掌握 pd.merge 的各种 join 方式（Left vs Inner）。
时间穿越： 题目给定了一个虚拟的 "Today" (April 15th, 2023)。计算 days_since_inspection 时，必须严格基于这个日期，直接用 datetime.now() 必挂。
3️⃣ Question 3: 严格防泄漏的数据预处理 (Preprocessing)
任务： 填充缺失值、Ordinal Encoding（序数编码）、Standard Scaling（标准化）。
💣 致命杀招 —— Data Leakage（数据泄露）：
这一关挂的人最多：
- 题目把数据分成了 Train (70%) 和 Test (30%)
- 铁律： 所有的 Imputation（均值填充）和 Scaling（标准化），必须 在 Train Set 上 fit，然后 transform 到 Test Set
- 很多同学图省事，直接对整个数据集做
fit_transform，导致数据泄露。这是工业界的大忌，也是 C1 考察的核心
编码映射： 题目要求具体的 Mapping 逻辑（如 "Honda Accord" -> 0），乱序编码会导致测试失败。
4️⃣ Question 4: 极度不平衡的分类模型 (Imbalanced Classification)
任务： 训练一个分类器预测 driver_class (A vs B)，要求 Maximize Recall while keeping Precision high。
💣 隐形坑点：
- 这是一个典型的不平衡分类问题。简单的
LogisticRegression.fit()往往会预测出全 0 或全 1 - 你需要手动调整
class_weight，或者调整决策阈值（Threshold），在 Precision 和 Recall 之间找到题目要求的平衡点
💡 为什么你觉得做对了，分数却很低？
Capital One 的 OA 不仅仅是考你"代码能不能跑"，它考的是：
工程规范： 你的 ETL 流程是否健壮？
方法论： 你是否懂 Data Leakage？你是否懂 Metric Trade-off？
细节控： 你的小数位保留、编码顺序是否严格遵守文档？
在 CodeSignal 环境下，任何一个细节的疏忽，都会导致 Test Cases 大面积 Fail。
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面对 Capital One 这种 工程量大、坑点密集 的 OA，你需要的不只是一份答案，而是一个专业的 SRE/Data 团队 支持。
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