今年 BCG X 的新 grad OA 明顯加密了，最近陸續開始掃人。我在 11.22 做到這一套，四道數分題、總時長 90min。因為之前做過十多套，整體節奏還算熟，四題直接一次過。這裡把完整流程 + 題面 + 注意點給大家覆盤一下。這套題給我的感覺是：不難，但非常吃熟悉度。尤其是 SQL + 資料處理類的小坑真不少，如果你第一次做 BCG Online Case Assessment ，會明顯感覺時間被掐著走。反之你只要抓住套路，就會發現 30 分鐘能做完四題。
整體體驗：節奏偏快，但套路熟悉就很穩
上來就是四道獨立的 data manipulation + ML 小題，都是 BCG X 家常見的 Dataset Integration / Feature Processing / Binary Classification 那種風格。沒有太多繞彎子，就是看你熟不熟悉完整資料處理 pipeline。
這次我 30 分鐘做完，包括檢查，剩下 60min 直接交卷。
如果你第一次做，我建議至少預留 60–70min。
Four Questions
Q1 — Multi-source Data Aggregation & Metric Computation
After merging multiple data sources, compute the following metrics:
- Mean value of numerical scores.
- Proportion of boolean language-capability flags.
- Success rate of the order status field.
Return a clean table with the structure: (metric_name, metric_value), ensuring precision and readability.
Q2 — Multi-table Processing & Join Operations
Process three separate datasets:
- Compute driver experience (years).
- Calculate vehicle inspection days.
- Extract trip like counts.
Join the datasets using the primary keys, handle missing values, and select only required fields.
Q3 — Feature Engineering for Numerical & Categorical Variables
Apply feature processing on mixed data types:
- Impute age values using the training-set mean.
- Transform categorical variables into ordinal codes.
- Convert driver-tier categories into binary labels.
Q4 — Model Training with Random Forest Classifier
Merge training and validation sets for full utilization.
Train a Random Forest Classifier to perform binary classification.
Produce the final predicted labels as the output.
四題難度：不難，但考察“細節穩定性”
如果你平時對 pandas / sklearn 比較熟，這套是真的不算難。但 BCG X 的題目做多了你會發現它們非常重視：
- 欄位命名要一致
- 型別轉換不能錯（bool、category、string、numeric）
- join key 要乾淨
- output format 必須嚴格照著來
這就是為什麼新手容易翻車。尤其隨機森林那一題，沒合併訓練集就直接 fit，會直接掛。
我這次的時間安排
僅供你參考（其實就是“熟練度碾壓”）：
- Q1：5 分鐘
- Q2：10 分鐘
- Q3：5 分鐘
- Q4：8 分鐘
- 餘下全是檢查
整體 30 分鐘一氣呵成。
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