笔试题_数据科学_20190909
大学生笔试题目及答案
大学生笔试题目及答案一、单项选择题(每题2分,共10分)1. 计算机科学中,用于表示数据的最小单位是:A. 字节B. 位C. 字D. 段答案:B2. 以下哪个选项是联合国的官方语言之一?A. 英语B. 法语C. 德语D. 所有选项答案:D3. 经济学中,市场失灵的主要原因包括:A. 垄断B. 外部性C. 公共品D. 所有选项答案:D4. 以下哪个是著名的科学理论?A. 牛顿运动定律B. 相对论C. 量子力学D. 所有选项答案:D5. 以下哪个是中国的传统节日?A. 春节B. 端午节C. 中秋节D. 所有选项答案:D二、多项选择题(每题3分,共15分)1. 以下哪些是计算机硬件的组成部分?A. 中央处理器(CPU)B. 显卡C. 内存D. 操作系统答案:A, B, C2. 以下哪些是联合国的五个常任理事国?A. 中国B. 法国C. 俄罗斯D. 美国答案:A, B, C, D3. 以下哪些是经济学中的市场结构?A. 完全竞争B. 垄断竞争C. 寡头垄断D. 完全垄断答案:A, B, C, D4. 以下哪些是著名的科学理论?A. 牛顿运动定律B. 相对论C. 量子力学D. 进化论答案:A, B, C, D5. 以下哪些是中国的传统节日?A. 春节B. 端午节C. 中秋节D. 重阳节答案:A, B, C, D三、简答题(每题5分,共20分)1. 请简述计算机操作系统的主要功能。
答案:计算机操作系统的主要功能包括管理计算机硬件资源,提供用户界面,以及运行应用程序。
2. 联合国的宗旨是什么?答案:联合国的宗旨是维护国际和平与安全,促进国际合作,解决国际问题。
3. 经济学中的“市场失灵”通常指什么?答案:经济学中的“市场失灵”通常指的是市场机制无法有效分配资源,导致资源配置效率低下或不公平分配的情况。
4. 请列举至少三种常见的计算机病毒及其传播方式。
答案:常见的计算机病毒包括蠕虫病毒、木马病毒和勒索软件。
它们通常通过电子邮件附件、恶意软件下载或网络钓鱼等方式传播。
大数据笔试题及答案
大数据笔试题及答案大数据技术的兴起和发展已经成为当今世界的热点话题。
随着人们对数据的需求和对数据分析的重视,大数据相关岗位的需求也日益增加。
因此,在求职和升职过程中,大数据笔试已成为各大公司选拔人才的重要环节。
本文将介绍几道常见的大数据笔试题目,并提供答案供参考。
题目一:请解释什么是大数据?并列举大数据的特点。
答案:大数据是指庞大且复杂的数据集合,无法使用传统的数据管理和分析方法进行处理。
大数据的特点包括以下几点:1. 大量性:大数据通常以TB、PB甚至EB为单位衡量,数据量巨大。
2. 高速性:大数据的产生速度非常快,需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
3. 多样性:大数据来源多样,可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种形式。
4. 核心价值:大数据蕴含着重要的商业价值和创新机会,可以为企业决策和业务发展提供有力支持。
题目二:请简述Hadoop的原理和应用场景。
答案:Hadoop是一种分布式计算框架,基于Google的MapReduce和Google文件系统的研究成果。
其核心是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)。
Hadoop的原理是将一个大任务划分为多个小任务,分布式地在多台计算机上进行计算。
MapReduce将计算任务分为Map阶段和Reduce阶段,通过将数据分片并在多个节点上并行计算,提高了计算效率。
Hadoop的应用场景包括大数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。
它可以处理海量的数据,并通过分布式处理提高了数据的处理速度和计算效率。
题目三:请简述Spark的特点和优势。
答案:Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。
其特点和优势如下:1. 快速:Spark使用内存计算,相比传统的基于磁盘的计算框架,速度更快。
同时,Spark还支持迭代计算和交互式查询,适用于需要实时计算的场景。
2. 通用:Spark提供了丰富的API,支持多种编程语言(如Java、Scala、Python等),可以处理大部分数据处理和分析需求。
数据科学基础考试题(附含答案)
数据科学基础考试题(附含答案)一、选择题1. 数据科学的定义是什么?- A. 利用计算机科学和统计学的方法,从数据中提取有价值的信息。
- B. 研究数据在自然科学和社会科学中的应用。
- C. 通过数据分析和建模来解决问题。
- D. 对大量数据进行收集和存储的过程。
答案:A2. 下列哪个不是数据科学的常用编程语言?- A. Python- B. R- C. Java- D. Perl答案:C3. 数据可视化的主要目的是什么?- A. 通过图形展示数据,使其更易于理解和解释。
- B. 通过数据模型预测未来趋势。
- C. 对数据进行聚类和分类。
- D. 进行数据的清洗和预处理。
答案:A4. 机器研究是数据科学的一个重要分支,它的主要目标是什么?- A. 利用统计学方法分析数据的变化趋势。
- B. 利用计算机算法让机器具备研究和适应能力。
- C. 对数据进行可视化展示。
- D. 对数据集进行分类和聚类。
答案:B5. 下面哪个不是数据科学中常用的统计方法?- A. 平均值- B. 方差- C. 标准差- D. 回归分析答案:D二、填空题1. 在数据科学中,EDA是指探索性数据分析的缩写。
探索性数据分析的缩写。
2. 数据清洗是指对数据进行预处理和去除错误、冗余或不完整的部分的过程。
对数据进行预处理和去除错误、冗余或不完整的部分的过程。
3. 在机器研究中,监督研究是指通过已有的标记数据来训练模型,以便对新的未知数据进行预测或分类。
通过已有的标记数据来训练模型,以便对新的未知数据进行预测或分类。
4. 在数据科学中,特征工程是指通过选择、构建、转换和提取合适的特征,以改善机器研究模型的性能。
通过选择、构建、转换和提取合适的特征,以改善机器学习模型的性能。
5. 在数据科学中,ROC曲线用于评估二分类模型的性能和选择合适的分类阈值。
评估二分类模型的性能和选择合适的分类阈值。
三、简答题1. 解释什么是过拟合(overfitting)?如何解决过拟合问题?- 减少特征数量或进行特征选择。
电子学会数据科学等级考试一级真题(一)及答案
电子学会数据科学等级考试一级真题(一)及答案一、选择题1. 数据科学的核心任务是什么?- A. 数据清洗和整理- B. 数据建模和分析- C. 数据可视化和报告- D. 数据存储和管理答案:B. 数据建模和分析2. 下列哪项属于数据科学的常用工具?- A. Excel- B. Photoshop- C. AutoCAD- D. PowerPoint答案:A. Excel3. 数据探索性分析的目的是什么?- A. 获取初始数据集- B. 处理缺失数据- C. 寻找数据之间的模式和关联- D. 进行数据特征提取答案:C. 寻找数据之间的模式和关联4. 下面哪项不属于机器研究的基本算法?- A. 回归- B. 聚类- C. 决策树- D. 线性回归答案:D. 线性回归5. 数据科学项目的生命周期包含以下哪些阶段?- A. 数据采集、数据探索、模型评估、结果报告- B. 项目规划、数据准备、模型训练、模型部署- C. 定义问题、收集数据、数据处理、结果分析- D. 环境准备、特征工程、模型优化、模型验证答案:B. 项目规划、数据准备、模型训练、模型部署二、简答题1. 数据清洗和整理在数据科学中的重要性是什么?答案:数据清洗和整理是数据科学的重要步骤之一。
通过数据清洗和整理,可以去除数据中的噪音和错误,修复缺失数据,并对数据进行转换和标准化。
这样可以确保数据的质量和完整性,为后续的数据分析和建模提供可靠的基础。
2. 数据探索性分析的主要目标是什么?答案:数据探索性分析的主要目标是通过可视化和统计方法来寻找数据之间的模式和关联。
通过对数据进行探索,可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势,为进一步的数据分析和建模提供指导,并提供决策支持的依据。
3. 什么是机器研究中的监督研究和无监督研究?4. 数据科学项目的生命周期包含哪些阶段?答案:数据科学项目的生命周期包含项目规划、数据准备、模型训练和模型部署这四个主要阶段。
数据科学导论考试试题
数据科学导论考试试题一、选择题(每题 3 分,共 30 分)1、以下哪项不是数据科学的主要研究内容?()A 数据预处理B 数据可视化C 数据库管理D 数学建模2、数据清洗的主要目的是()A 去除重复数据B 处理缺失值C 纠正错误数据D 以上都是3、在数据分析中,箱线图主要用于()A 展示数据的分布情况B 比较不同组数据的均值C 观察数据的趋势D 检测异常值4、以下哪种数据结构适合用于快速查找元素?()A 链表B 栈C 队列D 二叉搜索树5、聚类分析属于()A 有监督学习B 无监督学习C 强化学习D 半监督学习6、决策树算法在数据挖掘中用于()A 分类B 回归C 聚类D 关联规则挖掘7、以下哪项不是数据仓库的特点?()A 面向主题B 集成性C 易变性D 时变性8、数据挖掘中的关联规则挖掘,常用的算法是()A Apriori 算法B KMeans 算法C C45 算法D ID3 算法9、以下关于数据隐私保护的方法,错误的是()A 数据加密B 数据匿名化C 数据共享D 差分隐私10、数据科学项目中,最重要的步骤之一是()A 数据收集B 模型选择C 模型评估D 问题定义二、填空题(每题 3 分,共 30 分)1、数据的质量可以从_____、完整性、一致性、准确性和时效性等方面进行评估。
2、常见的数据分析方法包括描述性分析、_____分析和预测性分析。
3、数据预处理中的特征工程包括特征提取、_____和特征选择。
4、机器学习中的监督学习任务包括分类和_____。
5、数据库中的关系模型通过_____、行和列来组织数据。
6、数据可视化的原则包括准确性、_____和简洁性。
7、大数据的特点通常被概括为 5V,即 Volume(大量)、Velocity (高速)、Variety(多样)、Value(价值)和_____。
8、朴素贝叶斯分类器基于_____假设。
9、在数据挖掘中,分类算法的性能评估指标通常包括准确率、_____和 F1 值等。
数据科学初级认证(数据分析)试题及答案
数据科学初级认证(数据分析)试题及答案试题一题目:请列举至少三种常用的数据类型。
答案:1. 数字型数据类型,例如整数和浮点数。
2. 字符型数据类型,例如字符串和字符。
3. 布尔型数据类型,例如True和False。
试题二题目:什么是数据清洗?答案:数据清洗是指在数据分析过程中,对原始数据进行处理和整理的过程。
它包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等操作,以确保数据的准确性和可靠性。
试题三题目:请说明数据探索分析的步骤。
答案:数据探索分析的步骤包括以下几个阶段:1. 数据获取:从各种来源获取数据,包括文件、数据库等。
2. 数据清洗:对原始数据进行清洗和整理。
3. 数据探索:使用统计方法和可视化工具对数据进行探索,发现数据的特征和规律。
4. 数据分析:基于数据的特征和规律,进行数据分析和模型构建。
5. 结果呈现:将分析结果以可视化方式展示,并进行解释和讨论。
试题四题目:请解释什么是回归模型。
答案:回归模型是一种用于建模和预测的统计方法。
它通过建立一个描述自变量与因变量之间关系的函数模型,来预测因变量的值。
回归模型可以用于分析连续型因变量与自变量之间的关系,并进行预测和推断分析。
试题五题目:什么是数据可视化?答案:数据可视化是指使用图表、图形和可视化工具,将数据转化为可视形式展示的过程。
通过数据可视化,人们可以更直观地理解数据、发现数据的关联性和趋势,并进行更深入的数据分析和决策。
以上为数据科学初级认证(数据分析)试题及答案。
希望对您有帮助!。
数据科学与大数据技术考试试题及答案
数据科学与大数据技术考试试题及答案一、单选题1. 在数据科学中,什么是数据清洗的目标?A. 提高数据质量B. 提高数据存储效率C. 提高数据处理速度D. 提高数据可视化效果答案:A2. 大数据技术中常用的分布式计算框架是:A. TensorFlowB. HadoopC. PythonD. R答案:B3. 在机器学习中,过拟合指的是什么现象?A. 训练误差小,测试误差也小B. 训练误差大,测试误差也大C. 训练误差小,测试误差大D. 训练误差大,测试误差小答案:C4. 在大数据处理中,常用的数据存储方式是:A. 关系型数据库B. 文件系统C. NoSQL数据库D. 内存数据库答案:C5. 数据挖掘的主要任务是:A. 数据清洗B. 数据预处理C. 模型构建D. 特征选择答案:C二、多选题1. 下列哪些算法可以用于数据降维?A. 主成分分析(PCA)B. 线性回归C. 随机森林D. K均值聚类答案:A、C2. 大数据的特点包括:A. 数据量大B. 数据类型多样C. 数据处理速度快D. 数据密度高答案:A、B、C3. 数据科学中常用到的编程语言有:A. PythonB. JavaC. C++D. MATLAB答案:A、B、D4. 下列哪些技术可用于大数据存储?A. HDFSB. RedisC. MySQLD. MongoDB答案:A、B、D5. 数据可视化的主要目的是:A. 呈现数据的结构和关系B. 发现数据中的异常和趋势C. 提升数据处理速度D. 挖掘数据潜在价值答案:A、B、D三、简答题1. 请简要介绍数据科学的研究内容和应用领域。
答:数据科学是一门跨学科的科学领域,研究包括数据的获取、处理、分析和应用等方面。
数据科学的应用领域非常广泛,包括但不限于商业、金融、医疗、社交媒体等领域。
通过对大量数据的分析和挖掘,数据科学可以帮助人们做出更准确的决策,提供更好的产品和服务。
2. 请简述大数据技术的基本原理和主要应用。
数据科学复习题
数据科学复习题数据科学作为一门交叉学科,涵盖了统计学、计算机科学和领域知识。
作为一个数据科学家,掌握并应用数据科学的方法和技术是至关重要的。
本文将提供一些数据科学的复习题,帮助读者巩固知识和提升技能。
1. 数据收集与处理:a. 数据收集的常见方法有哪些?请简要描述每种方法的优点和局限性。
b. 数据清洗是数据科学中的一项重要任务,它指的是什么?数据清洗的步骤有哪些?c. 请解释数据采样的概念及其在数据科学中的作用。
2. 数据探索与可视化:a. 数据探索的目的是什么?请列举几种常见的数据探索方法。
b. 如何使用图表和可视化工具帮助数据探索和分析?请给出几个例子。
c. 数据可视化为什么重要?它有哪些优势和挑战?3. 统计分析与机器学习:a. 什么是统计分析?统计分析在数据科学中的应用有哪些?b. 什么是机器学习?请解释监督学习和无监督学习的区别,并给出它们在数据科学中的应用示例。
c. 解释交叉验证的概念及其在机器学习中的作用。
4. 数据模型和预测:a. 对于一个给定的数据集,如何选择最适合的预测模型?请介绍几种常见的预测模型。
b. 什么是回归分析?它在数据科学中的作用是什么?c. 什么是分类问题?请解释决策树的概念,并给出它在分类问题中的应用示例。
5. 数据科学的伦理与隐私:a. 为什么数据科学家需要关注伦理和隐私问题?请举例说明可能涉及到的伦理和隐私问题。
b. 数据科学中可能出现的偏见和不公平性有哪些?如何解决这些问题?c. 数据隐私保护有哪些方法和技术?请简要描述它们的原理和应用。
通过回答以上复习题,读者可以对数据科学的各个方面有更深入的理解和掌握。
数据收集和处理是数据科学的基础,数据探索和可视化则帮助我们理解数据的特征和趋势。
统计分析和机器学习是从数据中提取有用信息和模式的主要方法。
数据模型和预测能够帮助我们做出合理的预测和决策。
同时,数据科学家也需要关注伦理和隐私问题,以确保数据的合法和公正使用。
笔试题_数据科学_20190909
At Meizhi, we believe that well-rounded talents have the greatest potential to make a difference in this world. They1. Possess excellent coding skills;2. Are able to define an abstract concept distilled from the real world;3. Are able to foresee noise when carrying out scientific tests like a naturalscientist;4. Are truly independent thinkers;5. Are able to articulate their well-crafted thoughts to others and have thepotential to lead conversations and projects forward;6. Set eyes high and actively embrace seemingly insurmountable challenges;7. Have good life habits in general.The following eight questions are meant to explore the level of fit between yourcurrent skillset and the demand for the role. Your answer can be in Chinese or English.1/10Part 1 - SQLGiven the below subset of a travel app’s schema, write executable SQL queries toanswer the two questions below. Please answer in a single query and assume readonly access to the database (i.e. do not use CREATE TABLE). "Without data you're just another person with anopinion :-w. Edwards Deming,Data ScientistAssume a PostgreSQL database, server timezone is UTC.1.Between Oct 1, 2013 at 10am PDT and Oct 22, 2013 at 5pm PDT, what percentageof requests made by unbanned clients each day were canceled in each city?2.For city ids 1, 6, and 12, list the top three drivers by number of completed trips foreach week between June 3, 2013 and June 24, 2013.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?2/10Part 2- Formulating a QuestionA retention matrix is used to represent the retention rates of different cohorts of new customers.1.How to define this matrix mathematically and what is the minimum data requiredto arrive at such a matrix?2.Write a script (in a single SQL query or combined in loops written in anotherlanguage) to obtain such a matrix from the data you assumed to have above.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?3/10Part 3- Experiment DesignA product manager on the Growth Team of the travel app has proposed a new feature. Instead of getting a free ride for every successful invite, users will get 1 Surge Protector, which exempts them from Surge pricing on their next surged trip.1.What would you choose as the key measure of the success of the feature?2.What other metrics would be worth watching in addition to the key indicator?3.Describe an experiment design that you could use to confirm the hypothesis thatyour chosen key measure is different in the treated group.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?4/10Part 4- Modelling, or Are You?You have a set of data describing a million customers’ various attributes such as demographics, entire purchasing history and app browsing history. It is therefore possible to model the data to predict each customer’s repurchase probability on an individual level. You are then faced with a limited marketing budget, which you canchoose to allocate to a set of customers of your choice with the sole goal of maximizing the return brought by spending the budget.1.Briefly describe how typically such a model (e.g., logistic regression, random forestetc.) works in helping to select your set of customers?2.Have you worked on a similar model and what was it about?3.Is there any comment you would like to make on this question?On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?5/10Part 5- Making an Argument in a Polite Yet Persistent WayDescribe a time when you disagreed with a general consensus or someone in a powerful position (e.g., your supervisor/client/parent/professor), You may want to use the STAR (Situation, Task, Action and Result) format. In particular, please be specific with1.how you presented your understanding of the facts;2.how you gained the other party’s perspective;3.how you managed both parties’ emotion.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?6/10Part 6- Our Role Models Say a Lot about Us, So Does Our Past Our FutureWho are your role models and why? What is the biggest “sacrifice” you have ever made in order to achieve any goal? Why would you consider that sacrifice at all? On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 7- Dealing with a Casual ScenarioSuppose that you arrived half an hour prior to the start of your scheduled interview, what do you do? Do you call up the interviewer to say you are here early? Do you sit at the reception playing with your phone? We are interested in the ways you respond to situations like this that arise almost on a daily basis as well as the habits and motivations behind your responses.Part 8As a junior member on the team, you wi ll likely be dealing with much “mundane” work such as data cleaning before you get a chance to work on something “exciting”. How prepared are you with this?9/10Help Us Help You (Optional)With a view to attract top talents to join our team, how do you think Meizhi can improve ourselves, be it in terms of this written question set, the entire recruiting process, or our business in general? Your feedback is much appreciated.10/10。
数据科学工程师考试题
数据科学工程师考试题作为一名数据科学工程师,你将需要具备扎实的技术知识和解决问题的能力。
下面是一套关于数据科学的考试题目,帮助你检验自己的知识储备和分析能力。
请仔细阅读每道题目,思考后给出你的答案和解释。
题目一:数据准备与清洗假设你接到了一个数据科学项目的任务,需要分析一个海量的在线用户购物数据。
但是数据中存在大量的缺失值和异常值,你将如何处理这些问题,并进行数据清洗?答案:在处理缺失值方面,可以采用以下几种方法:1. 删除含有缺失值的样本或特征。
如果缺失值占比较小,并且对整体模型影响不大,可以考虑删除缺失值所在的行或列。
2. 填补缺失值。
对于数值型变量,可以使用均值、中位数或其他统计量进行填补;对于分类变量,可以使用众数进行填补。
3. 使用机器学习模型进行填补。
可以使用回归模型或聚类模型等方法,根据其他特征的值来预测缺失值。
在处理异常值方面,可以采用以下方法:1. 基于统计分析的方法。
可以使用箱线图、正态分布等统计方法,识别并剔除异常值。
2. 使用距离或密度方法。
可以使用K-means聚类算法或LOF离群点检测等方法,识别离群点并进行处理。
3. 使用机器学习模型。
可以使用异常检测算法,如孤立森林或One-Class SVM等,通过模型判断数据是否为异常。
题目二:特征工程特征工程在数据科学中至关重要。
请解释什么是特征工程,并列举两个常用的特征工程方法。
答案:特征工程是指利用专业领域知识和数据挖掘技巧,将原始数据转化为适合机器学习模型处理的特征表示的过程。
通过特征工程可以提取、选择、组合和转换特征,使得数据更有信息量,能够更好地利用于模型训练和预测。
常见的特征工程方法有:1. 特征选择:根据相关性、方差、卡方检验等方法,选取对目标变量有显著影响的特征。
避免特征维度过高,减少过拟合的风险。
2. 特征转换:将原始特征进行数学变换,如对数变换、指数变换、多项式变换等,使得数据更符合模型的假设条件,提高模型的拟合度。
数据科学 试题
以下是一个数据科学试题的示例:
题目:社交媒体数据挖掘与应用
一、简答题(每题5分,共20分):
1. 描述数据科学在社交媒体分析中的应用,并解释其重要性。
2. 描述你在过去的一项社交媒体数据挖掘项目中遇到的最大的挑战是什么,你是如何解决的?
二、论述题(每题20分,共20分):
1. 论述社交媒体数据的特点以及如何利用这些特点进行有效的数据挖掘和分析。
2. 讨论社交媒体数据挖掘的伦理问题,并提供你的观点。
三、选择题(每题5分,共30分):
1. 以下哪种算法在社交媒体情感分析中最为常用?(A) K-means (B) Word2Vec (C) Naive Bayes (D) Sentiment Analysis算法(E) TF-IDF
2. 在社交媒体数据预处理中,以下哪个步骤最重要?(A) 数据清洗(B) 数据转换(C) 数据拆分(D) 数据压缩
3. 在进行社交媒体用户行为分析时,哪种技术可以用来识别用户活跃度?(A) 时间序列分析(B) 聚类分析(C) 关联规则学习(D) 异常检测
四、编程题(每题15分,共30分):
1. 假设你正在使用Python和Scikit-learn进行社交媒体情感分析,请编写一个程序来训练一个模型并使用它来预测新帖子的情感。
2. 假设你正在使用R和相关包进行社交媒体用户行为分析,请编写一个程序来识别活跃用户并预测他们的行为模式。
以上题目涵盖了数据科学在社交媒体分析中的各个方面,包括应用、理论、技术和实践。
这些问题不仅测试了学生对数据科学和社交媒体分析的基本理解,还考察了他们在实际项目中的经验和技能。
注意:以上题目仅为示例,具体题目应根据实际情况和课程要求进行设计。
数据科学与统计学考试试题
数据科学与统计学考试试题一、选择题(每题 3 分,共 30 分)1、以下哪个是描述数据集中趋势的统计量?()A 方差B 标准差C 中位数D 偏度2、在数据预处理中,处理缺失值的常见方法不包括()A 直接删除B 用均值填充C 用众数填充D 用随机值填充3、假设一个数据集的均值为 50,标准差为 10。
那么,数据值 70 对应的标准分数是()A 2B -2C 1D -14、对于分类变量,最适合描述其分布的图形是()A 直方图B 箱线图C 饼图D 折线图5、以下哪种方法不属于数据降维?()A 主成分分析B 因子分析C 聚类分析D 线性判别分析6、下列关于假设检验的说法,错误的是()A 原假设和备择假设是互斥的B 第一类错误是指拒绝了正确的原假设C 第二类错误是指接受了错误的原假设D 增大样本容量可以同时降低两类错误7、以下哪个是评估分类模型性能的指标?()A 均方误差B 决定系数C 准确率D 变异系数8、在回归分析中,如果自变量之间存在高度的多重共线性,会导致()A 系数估计不准确B 模型的拟合优度降低C 残差方差增大D 以上都是9、时间序列分析中,用于平滑数据的方法不包括()A 移动平均法B 指数平滑法C 季节分解法D 最小二乘法10、以下哪种数据挖掘技术常用于客户细分?()A 关联规则挖掘B 决策树C 神经网络D 以上都是二、填空题(每题 3 分,共 30 分)1、数据的类型包括_____、_____和_____。
2、描述数据离散程度的统计量有_____、_____和_____。
3、数据标准化的常用方法有_____和_____。
4、方差分析的基本思想是将观测数据的总变异分解为_____和_____。
5、相关系数的取值范围是_____。
6、逻辑回归模型用于解决_____问题。
7、聚类分析的方法主要有_____、_____和_____。
8、决策树算法中的分裂准则包括_____、_____和_____。
数据科学与智能技术测试 选择题 59题
1. 数据科学的核心目标是什么?A. 数据收集B. 数据分析C. 数据存储D. 数据可视化2. 下列哪项不是数据科学常用的编程语言?A. PythonB. RC. JavaD. HTML3. 在数据预处理中,缺失值处理的方法不包括以下哪项?A. 删除含有缺失值的记录B. 用平均值填充C. 用中位数填充D. 用最小值填充4. 下列哪项是监督学习的一个例子?A. 聚类B. 分类C. 关联规则D. 主成分分析5. 非监督学习主要用于以下哪种情况?A. 有标签的数据B. 无标签的数据C. 静态数据D. 动态数据6. 在机器学习中,过拟合通常是由于以下哪种情况引起的?A. 模型太简单B. 数据量太大C. 模型太复杂D. 数据量太小7. 下列哪项不是数据可视化的工具?A. TableauB. ExcelC. PhotoshopD. Power BI8. 在数据科学项目中,数据清洗通常占用项目时间的多少?A. 5%B. 10%C. 20%D. 80%9. 下列哪项是大数据的5V特征之一?A. 速度B. 体积C. 价值D. 以上都是10. 在数据分析中,下列哪项技术用于发现数据中的模式和关系?A. 回归分析B. 聚类分析C. 时间序列分析D. 因子分析11. 下列哪项不是机器学习中的评估指标?A. 准确率B. 召回率C. 精确率D. 平均值12. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理文本数据?A. 自然语言处理B. 图像处理C. 声音处理D. 视频处理13. 下列哪项不是数据仓库的特征?A. 面向主题B. 集成C. 时变D. 实时更新14. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理时间序列数据?A. ARIMAB. PCAC. SVMD. K-means15. 下列哪项不是数据科学中的常用算法?A. 决策树B. 神经网络C. 遗传算法D. 动态规划16. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理异常值?A. 标准化B. 归一化C. 异常检测D. 缺失值处理17. 下列哪项不是数据科学中的常用工具?A. Jupyter NotebookB. R StudioC. MATLABD. Adobe Premiere18. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理高维数据?A. 降维B. 升维C. 数据清洗D. 数据集成19. 下列哪项不是数据科学中的常用数据源?A. 数据库B. 网页C. 传感器D. 书籍20. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理图像数据?A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 自编码器D. 支持向量机21. 下列哪项不是数据科学中的常用模型?A. 线性回归B. 逻辑回归C. 多项式回归D. 动态回归22. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理声音数据?A. 语音识别B. 图像识别C. 文本识别D. 视频识别23. 下列哪项不是数据科学中的常用技术?A. 数据挖掘B. 数据分析C. 数据可视化D. 数据编辑24. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理视频数据?A. 视频分析B. 图像分析C. 文本分析D. 声音分析25. 下列哪项不是数据科学中的常用方法?A. 统计分析B. 机器学习C. 深度学习D. 数据编辑26. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理文本数据?A. 文本挖掘B. 图像挖掘C. 声音挖掘D. 视频挖掘27. 下列哪项不是数据科学中的常用工具?A. TensorFlowB. PyTorchC. KerasD. Photoshop28. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理时间序列数据?A. 时间序列分析B. 空间序列分析C. 文本序列分析D. 声音序列分析29. 下列哪项不是数据科学中的常用技术?A. 数据预处理B. 数据清洗C. 数据编辑D. 数据集成30. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理高维数据?A. 主成分分析B. 因子分析C. 聚类分析D. 关联规则31. 下列哪项不是数据科学中的常用方法?A. 回归分析B. 分类分析C. 聚类分析D. 编辑分析32. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理异常值?A. 异常检测B. 缺失值处理C. 数据清洗D. 数据集成33. 下列哪项不是数据科学中的常用工具?A. Scikit-learnB. PandasC. NumPyD. Adobe Illustrator34. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理文本数据?A. 文本分析B. 图像分析C. 声音分析D. 视频分析35. 下列哪项不是数据科学中的常用技术?A. 数据挖掘B. 数据分析C. 数据可视化D. 数据编辑36. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理时间序列数据?A. 时间序列预测B. 空间序列预测C. 文本序列预测D. 声音序列预测37. 下列哪项不是数据科学中的常用方法?A. 统计分析B. 机器学习C. 深度学习D. 数据编辑38. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理高维数据?A. 降维B. 升维C. 数据清洗D. 数据集成39. 下列哪项不是数据科学中的常用工具?A. MatplotlibB. SeabornC. PlotlyD. Adobe After Effects40. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理文本数据?A. 自然语言处理B. 图像处理C. 声音处理D. 视频处理41. 下列哪项不是数据科学中的常用技术?A. 数据预处理B. 数据清洗C. 数据编辑D. 数据集成42. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理时间序列数据?A. 时间序列分析B. 空间序列分析C. 文本序列分析D. 声音序列分析43. 下列哪项不是数据科学中的常用方法?A. 回归分析B. 分类分析C. 聚类分析D. 编辑分析44. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理异常值?A. 异常检测B. 缺失值处理C. 数据清洗D. 数据集成45. 下列哪项不是数据科学中的常用工具?A. SciPyB. TensorFlowC. PyTorchD. Adobe Audition46. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理文本数据?A. 文本挖掘B. 图像挖掘C. 声音挖掘D. 视频挖掘47. 下列哪项不是数据科学中的常用技术?A. 数据挖掘B. 数据分析C. 数据可视化D. 数据编辑48. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理时间序列数据?A. 时间序列预测B. 空间序列预测C. 文本序列预测D. 声音序列预测49. 下列哪项不是数据科学中的常用方法?A. 统计分析B. 机器学习C. 深度学习D. 数据编辑50. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理高维数据?A. 降维B. 升维C. 数据清洗D. 数据集成51. 下列哪项不是数据科学中的常用工具?A. MatplotlibB. SeabornC. PlotlyD. Adobe Premiere Pro52. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理文本数据?A. 自然语言处理B. 图像处理C. 声音处理D. 视频处理53. 下列哪项不是数据科学中的常用技术?A. 数据预处理B. 数据清洗C. 数据编辑D. 数据集成54. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理时间序列数据?A. 时间序列分析B. 空间序列分析C. 文本序列分析D. 声音序列分析55. 下列哪项不是数据科学中的常用方法?A. 回归分析B. 分类分析C. 聚类分析D. 编辑分析56. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理异常值?A. 异常检测B. 缺失值处理C. 数据清洗D. 数据集成57. 下列哪项不是数据科学中的常用工具?A. SciPyB. TensorFlowC. PyTorchD. Adobe Photoshop58. 在数据科学中,下列哪项技术用于处理文本数据?A. 文本挖掘B. 图像挖掘C. 声音挖掘D. 视频挖掘59. 下列哪项不是数据科学中的常用技术?A. 数据挖掘B. 数据分析C. 数据可视化D. 数据编辑答案:1. B2. D3. D4. B5. B6. C7. C8. D9. D10. B11. D12. A13. D14. A15. D16. C17. D18. A19. D20. A21. D22. A23. D24. A25. D26. A27. D28. A29. C30. A31. D32. A33. D34. A35. D36. A37. D38. A39. D40. A41. C42. A43. D44. A45. D46. A47. D48. A49. D50. A51. D52. A53. C54. A55. D56. A57. D58. A59. D。
数据科学与大数据分析考试 选择题 64题
1. 数据科学的核心目标是什么?A. 数据可视化B. 数据存储C. 从数据中提取知识和洞察D. 数据清洗2. 大数据的“3V”模型不包括以下哪个?A. 速度B. 多样性C. 价值D. 体积3. 在数据分析中,以下哪个步骤通常首先进行?A. 数据建模B. 数据清洗C. 数据可视化D. 数据收集4. 机器学习与统计学的主要区别在于?A. 机器学习依赖于算法,统计学依赖于数学模型B. 机器学习用于预测,统计学用于描述C. 机器学习不需要数据,统计学需要数据D. 机器学习是统计学的一个子集5. 以下哪种数据类型不属于结构化数据?A. 数据库表B. 电子表格C. 文本文件D. CSV文件6. 数据预处理中的“缺失值处理”通常不包括以下哪种方法?A. 删除含有缺失值的记录B. 用平均值填充缺失值C. 用中位数填充缺失值D. 用最小值填充缺失值7. 在数据可视化中,以下哪种图表最适合展示时间序列数据?A. 饼图B. 条形图C. 折线图D. 散点图8. 以下哪个算法属于监督学习?A. K-均值聚类B. 主成分分析C. 线性回归D. 关联规则学习9. 在数据科学项目中,以下哪个角色负责数据清洗和预处理?A. 数据科学家B. 数据工程师C. 数据分析师D. 数据架构师10. 以下哪种方法可以用于异常检测?A. 线性回归B. 决策树C. 支持向量机D. 孤立森林11. 在数据仓库中,以下哪个组件负责数据集成?A. ETLB. OLAPC. BID. DM12. 以下哪个工具不属于大数据处理框架?A. HadoopB. SparkC. ExcelD. Flink13. 在机器学习中,以下哪个指标用于评估分类模型的性能?A. 均方误差B. 准确率C. 相关系数D. 均方根误差14. 以下哪种技术用于处理非结构化数据?A. SQLB. NoSQLC. RDBMSD. OLTP15. 在数据科学中,以下哪个步骤通常不涉及模型训练?A. 数据收集B. 特征工程C. 模型评估D. 模型部署16. 以下哪个算法不属于无监督学习?A. 层次聚类B. 关联规则学习C. 随机森林D. 主成分分析17. 在数据可视化中,以下哪种图表最适合展示类别数据的比例?A. 饼图B. 条形图C. 折线图D. 散点图18. 以下哪个工具常用于大数据分析?A. ExcelB. TableauC. RD. SAS19. 在数据科学项目中,以下哪个角色负责数据可视化?A. 数据科学家B. 数据工程师C. 数据分析师D. 数据架构师20. 以下哪种方法可以用于数据降维?A. 线性判别分析B. 决策树C. 支持向量机D. 孤立森林21. 在数据仓库中,以下哪个组件负责数据存储?A. ETLB. OLAPC. BID. DM22. 以下哪个工具不属于数据可视化工具?A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Hadoop23. 在机器学习中,以下哪个指标用于评估回归模型的性能?A. 均方误差B. 准确率C. 相关系数D. 均方根误差24. 以下哪种技术用于处理实时数据流?A. SQLB. NoSQLC. RDBMSD. OLTP25. 在数据科学中,以下哪个步骤通常不涉及数据清洗?A. 数据收集B. 特征工程C. 模型评估D. 模型部署26. 以下哪个算法不属于强化学习?A. Q学习B. 深度Q网络C. 随机森林D. 策略梯度27. 在数据可视化中,以下哪种图表最适合展示数据的趋势?A. 饼图B. 条形图C. 折线图D. 散点图28. 以下哪个工具常用于数据挖掘?A. ExcelB. TableauC. RD. SAS29. 在数据科学项目中,以下哪个角色负责模型部署?A. 数据科学家B. 数据工程师C. 数据分析师D. 数据架构师30. 以下哪种方法可以用于特征选择?A. 线性判别分析B. 决策树C. 支持向量机D. 孤立森林31. 在数据仓库中,以下哪个组件负责数据分析?A. ETLB. OLAPC. BID. DM32. 以下哪个工具不属于数据分析工具?A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Hadoop33. 在机器学习中,以下哪个指标用于评估分类模型的性能?A. 均方误差B. 准确率C. 相关系数D. 均方根误差34. 以下哪种技术用于处理大规模数据?A. SQLB. NoSQLC. RDBMSD. OLTP35. 在数据科学中,以下哪个步骤通常不涉及数据可视化?A. 数据收集B. 特征工程C. 模型评估D. 模型部署36. 以下哪个算法不属于深度学习?A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 随机森林D. 自编码器37. 在数据可视化中,以下哪种图表最适合展示数据的分布?A. 饼图B. 条形图C. 折线图D. 散点图38. 以下哪个工具常用于数据科学?A. ExcelB. TableauC. RD. SAS39. 在数据科学项目中,以下哪个角色负责数据收集?A. 数据科学家B. 数据工程师C. 数据分析师D. 数据架构师40. 以下哪种方法可以用于数据集成?A. 线性判别分析B. 决策树C. 支持向量机D. 孤立森林41. 在数据仓库中,以下哪个组件负责数据管理?A. ETLB. OLAPC. BID. DM42. 以下哪个工具不属于数据管理工具?A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Hadoop43. 在机器学习中,以下哪个指标用于评估分类模型的性能?A. 均方误差B. 准确率C. 相关系数D. 均方根误差44. 以下哪种技术用于处理复杂数据结构?A. SQLB. NoSQLC. RDBMSD. OLTP45. 在数据科学中,以下哪个步骤通常不涉及数据建模?A. 数据收集B. 特征工程C. 模型评估D. 模型部署46. 以下哪个算法不属于集成学习?A. 随机森林B. 梯度提升机C. 支持向量机D. 自适应提升47. 在数据可视化中,以下哪种图表最适合展示数据的对比?A. 饼图B. 条形图C. 折线图D. 散点图48. 以下哪个工具常用于数据处理?A. ExcelB. TableauC. RD. SAS49. 在数据科学项目中,以下哪个角色负责数据分析?A. 数据科学家B. 数据工程师C. 数据分析师D. 数据架构师50. 以下哪种方法可以用于数据清洗?A. 线性判别分析B. 决策树C. 支持向量机D. 孤立森林51. 在数据仓库中,以下哪个组件负责数据查询?A. ETLB. OLAPC. BID. DM52. 以下哪个工具不属于数据查询工具?A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Hadoop53. 在机器学习中,以下哪个指标用于评估分类模型的性能?A. 均方误差B. 准确率C. 相关系数D. 均方根误差54. 以下哪种技术用于处理高维数据?A. SQLB. NoSQLC. RDBMSD. OLTP55. 在数据科学中,以下哪个步骤通常不涉及数据预处理?A. 数据收集B. 特征工程C. 模型评估D. 模型部署56. 以下哪个算法不属于分类算法?A. 随机森林B. 梯度提升机C. 支持向量机D. 主成分分析57. 在数据可视化中,以下哪种图表最适合展示数据的关联?A. 饼图B. 条形图C. 折线图D. 散点图58. 以下哪个工具常用于数据探索?A. ExcelB. TableauC. RD. SAS59. 在数据科学项目中,以下哪个角色负责数据探索?A. 数据科学家B. 数据工程师C. 数据分析师D. 数据架构师60. 以下哪种方法可以用于数据转换?A. 线性判别分析B. 决策树C. 支持向量机D. 孤立森林61. 在数据仓库中,以下哪个组件负责数据报告?A. ETLB. OLAPC. BID. DM62. 以下哪个工具不属于数据报告工具?A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Hadoop63. 在机器学习中,以下哪个指标用于评估分类模型的性能?A. 均方误差B. 准确率C. 相关系数D. 均方根误差64. 以下哪种技术用于处理非关系型数据?A. SQLB. NoSQLC. RDBMSD. OLTP答案:1. C2. C3. D4. A5. C6. D7. C8. C9. A10. D11. A12. C13. B14. B15. A16. C17. A18. D19. C20. A21. B22. D23. A24. B25. A26. C27. C28. D29. B30. A31. C32. D33. B34. B35. A36. C37. D38. C39. A40. A41. D42. D43. B44. B45. A46. C47. B48. C49. C50. D51. B52. D53. B54. B55. D56. D57. D58. C59. C60. A61. C62. D63. B64. B。
数据科学基础知识试题
数据科学基础知识试题一、选择题1. 数据科学的定义是:A. 利用计算机技术分析大量数据并获取洞见的过程B. 利用统计学和数学模型分析数据并进行预测的过程C. 利用机器学习算法识别模式并进行决策的过程D. 利用人工智能技术处理和解释数据的过程2. 下列哪项不是数据科学的重要组成部分?A. 数据收集与清洗B. 数据可视化C. 数据存储与管理D. 数据加密与安全3. 数据科学中的EDA指的是:A. 数据探索与分析B. 数据加密与解密C. 数据库设计与应用D. 数据推理与预测4. 下列哪个不是数据科学中常用的统计方法?A. 方差分析B. 主成分分析C. 多元线性回归D. 随机森林5. 以下哪个不是数据科学中常用的机器学习算法?A. 支持向量机B. 朴素贝叶斯C. K近邻D. Dijkstra算法二、填空题1. 数据科学的核心任务是从数据中发现(1)和(2)。
2. 数据科学中的数据可视化可以通过(3)图、(4)图等来展示数据模式和关联性。
3. 数据科学常用的编程语言包括(5)、(6)和(7)。
4. 在数据科学中,我们可以使用(8)语言来进行数据处理和分析。
三、简答题1. 请简要解释数据收集与清洗的过程。
2. 什么是监督学习和无监督学习?请举例说明。
3. 简要解释数据规模和数据维度的概念,并说明它们在数据科学中的重要性。
四、应用题某市开展了一项调查,统计了该市各年龄段人口的年平均收入和受教育水平。
请根据以下数据,回答下列问题。
年龄段 | 年平均收入(万元) | 受教育水平(1-5分)------------------------------------------20-30岁 | 10 | 430-40岁 | 15 | 340-50岁 | 18 | 250-60岁 | 20 | 160岁以上 | 12 | 21. 请绘制一个年龄段与年平均收入的柱状图,并分析图中反映的趋势。
2. 请计算年平均收入与受教育水平之间的相关系数,并解释其意义。
港大数据科学笔试题目
港大数据科学笔试题目
港大数据科学笔试题目可能涉及多个领域,包括统计学、计算机科学、数学等。
以下是一些可能的笔试题目示例:
1. 统计学基础:如何计算平均数、中位数、众数?解释它们的意义和应用。
2. 概率论与数理统计:什么是随机变量?列举几个常见的随机变量类型。
解释期望值和方差的定义和计算方法。
3. 线性代数:什么是矩阵的逆矩阵和行列式?如何计算矩阵的乘积?
4. 数据分析:如何处理缺失数据和异常值?描述几种常见的数据可视化技术。
5. 数据挖掘:什么是聚类分析?它有哪些应用场景?
6. Python编程:编写一个Python程序来读取一个CSV文件,并计算每列的平均值。
7. SQL查询:编写一个SQL查询来检索某个表中所有不重复的记录。
8. 机器学习:解释支持向量机(SVM)和随机森林算法的基本原理。
这只是一部分可能的笔试题目示例,具体的题目会根据招聘岗位的要求和考试大纲而有所不同。
如果你想准备港大数据科学相关的笔试,建议提前了解相关课程和知识点,并熟悉相关编程语言和技术。
数据科学与分析考试试题
数据科学与分析考试试题1. 你是一家电商公司的数据分析师,请根据以下数据进行分析,并回答问题。
销售数据:- 产品A的销售量和销售额- 产品B的销售量和销售额- 产品C的销售量和销售额广告数据:- 广告投放渠道A的花费和点击量- 广告投放渠道B的花费和点击量- 广告投放渠道C的花费和点击量问题:1.1 不同产品的销售量和销售额分别是多少?哪个产品表现最好?1.2 不同广告投放渠道的花费和点击量分别是多少?哪个渠道效果最好?1.3 不同产品的销售量和广告投放渠道的点击量之间有没有相关性?解答:根据给定的销售数据和广告数据,我将从不同产品的销售情况、广告投放渠道的效果以及销售量与广告点击量之间的相关性三个方面进行分析。
2. 不同产品的销售量和销售额分析根据提供的销售数据,我们可以计算出产品A、产品B和产品C的销售量和销售额。
根据数据分析的结果,我们可以得出不同产品的销售量和销售额,进而比较产品的表现,找出最好的产品。
3. 不同广告投放渠道的效果分析通过提供的广告数据,我们可以计算出广告投放渠道A、广告投放渠道B和广告投放渠道C的花费和点击量。
通过比较这些数据,我们可以评估不同渠道的投放效果,并找出效果最好的渠道。
4. 销售量与广告点击量的相关性分析在这个部分,我将对销售量与广告点击量之间的相关性进行探索。
通过分析销售量和广告投放渠道的点击量之间的数据,使用合适的统计方法来评估它们之间的相关性,进而判断广告对销售量的影响程度。
5. 结论通过分析不同产品的销售量和销售额、不同广告投放渠道的效果以及销售量与广告点击量之间的相关性,我们可以得出结论并给出建议,以帮助电商公司制定更有效的营销策略和决策。
总结:以上就是对数据科学与分析考试试题的解答。
通过数据分析,可以更好地了解销售情况、广告效果以及相关性,为企业的决策提供依据。
数据科学与分析能够为企业提供宝贵的洞察,并在市场竞争中脱颖而出。
数据科学与大数据技术考试试题
数据科学与大数据技术考试试题在数据科学与大数据技术考试中,试题旨在考察考生对于数据分析、数据挖掘、机器学习等方面的理解和应用能力。
以下是一份典型的考
试试题,供考生参考:
一、数据预处理
1. 请简要说明数据预处理的步骤及其作用。
2. 给定一个数据集,其中存在缺失值和异常值,请说明如何处理这
些问题。
二、数据分析
1. 什么是数据可视化,数据可视化的目的是什么?
2. 如何通过相关性分析了解不同变量之间的关联程度?
三、机器学习
1. 请简要说明监督学习和非监督学习的区别。
2. 什么是过拟合和欠拟合?如何解决这两个问题?
四、大数据技术
1. 请简要介绍Hadoop和Spark的特点及其在大数据处理中的应用。
2. 什么是MapReduce,它在大数据处理中的作用是什么?
五、综合题
1. 给定一个包含用户购买记录的数据集,请设计一个推荐系统,推荐算法选择自定。
2. 请简要说明大数据处理中常用的机器学习算法及其应用场景。
以上为数据科学与大数据技术考试试题范例,考生可以根据自己的知识和经验进行答题。
祝各位考生顺利通过考试,取得优异成绩!。
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At Meizhi, we believe that well-rounded talents have the greatest potential to make a difference in this world. They1.Possess excellent coding skills;2.Are able to define an abstract concept distilled from the real world;3.Are able to foresee noise when carrying out scientific tests like a naturalscientist;4.Are truly independent thinkers;5.Are able to articulate their well-crafted thoughts to others and have thepotential to lead conversations and projects forward;6.Set eyes high and actively embrace seemingly insurmountable challenges;7.Have good life habits in general.The following eight questions are meant to explore the level of fit between your current skillset and the demand for the role. Your answer can be in Chinese or English.Part 1 – SQLGiven the below subset of a travel app’s schema, write executable SQL queries to answer the two questions below. Please answer in a single query and assume read-only access to the database (i.e. do not use CREATE TABLE).Assume a PostgreSQL database, server timezone is UTC.1.Between Oct 1, 2013 at 10am PDT and Oct 22, 2013 at 5pm PDT, whatpercentage of requests made by unbanned clients each day were canceled in each city?2.For city ids 1, 6, and 12, list the top three drivers by number of completed tripsfor each week between June 3, 2013 and June 24, 2013.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 2 – Formulating a QuestionA retention matrix is used to represent the retention rates of different cohorts of new customers.1.How to define this matrix mathematically and what is the minimum data requiredto arrive at such a matrix?2.Write a script (in a single SQL query or combined in loops written in anotherlanguage) to obtain such a matrix from the data you assumed to have above.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 3 – Experiment DesignA product manager on the Growth Team of the travel app has proposed a new feature. Instead of getting a free ride for every successful invite, users will get 1 Surge Protector, which exempts them from Surge pricing on their next surged trip.1.What would you choose as the key measure of the success of the feature?2.What other metrics would be worth watching in addition to the key indicator?3.Describe an experiment design that you could use to confirm the hypothesis thatyour chosen key measure is different in the treated group.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 4 – Modelling, or Are You?You have a set of data describing a million customers’ various attributes such as demographics, entire purchasing history and app browsing history. It is therefore possible to model the data to predict each customer’s repurchase probability on an individual level. You are then faced with a limited marketing budget, which you can choose to allocate to a set of customers of your choice with the sole goal of maximizing the return brought by spending the budget.1.Briefly describe how typically such a model (e.g., logistic regression, random forestetc.) works in helping to select your set of customers?2.Have you worked on a similar model and what was it about?3.Is there any comment you would like to make on this question?On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 5 – Making an Argument in a Polite Yet Persistent WayDescribe a time when you disagreed with a general consensus or someone in a powerful position (e.g., your supervisor/client/parent/professor). You may want to use the STAR (Situation, Task, Action and Result) format. In particular, please be specific with1.how you presented your understanding of the facts;2.how you gained the other party’s perspective;3.how you managed both parties’ emotion.On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 6 – Our Role Models Say a Lot about Us, So Does Our Past Our FutureWho are your role models and why? What is the biggest “sacrifice” you have ever made in order to achieve any goal? Why would you consider that sacrifice at all?On a scale of 1-5 with 5 being for a perfect answer, where do you think your answer stands?Part 7 – Dealing with a Casual ScenarioSuppose that you arrived half an hour prior to the start of your scheduled interview, what do you do? Do you call up the interviewer to say you are here early? Do you sit at the reception playing with your phone? We are interested in the ways you respond to situations like this that arise almost on a daily basis as well as the habits and motivations behind your responses.Part 8As a junior member on the team, you will likely be dealing with much “mundane” work such as data cleaning before you get a chance to work on something “exciting”. How prepared are you with this?Help Us Help You (Optional)With a view to attract top talents to join our team, how do you think Meizhi can improve ourselves, be it in terms of this written question set, the entire recruiting process, or our business in general? Your feedback is much appreciated.。