数据分析专员笔试题
Python数据分析笔试题及答案
Python数据分析笔试题及答案（答案见尾页）一、选择题1.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn2.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来处理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.mean()D.median()3.Python中，以下哪个函数可以用来计算数据的方差？A.var()B.variance()C.std()D.stdev()4.列表和字典是Python中常用的两种数据结构，它们之间有什么区别？A.列表是有序的元素集合，字典是无序的键值对集合B.列表是有序的元素集合，字典是有序的元素集合C.列表是无序的元素集合，字典是无序的键值对集合D.列表是无序的元素集合，字典是有序的键值对集合5.在Python中，如何使用Pandas库读取CSV文件？A.read_csv()B.read_table()C.loadtxt()D.read_sql()6.以下哪个统计量通常用来描述数据的离散程度？A.均值B.中位数C.标准差D.四分位数间距7.在进行Python数据分析时，使用Pandas库的好处是什么？A.语法简洁B.功能强大C.易于上手D.扩展性强8.以下哪个Python库可以用来可视化数据？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Bokeh9.在Python中，如何对数据进行分组和聚合？A.使用groupby()函数B.使用sort_values()函数C.使用pivot_table()函数D.使用apply()函数10.以下哪个Python库提供了大量的机器学习算法？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.KerasD.PyTorch11.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.matplotlibD.scikit-learn12.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来处理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.mean()D.median()13.以下哪个统计量常用于描述数据的离散程度？A.mean()B.median()C.variance()D.standard deviation()14.在数据可视化中，使用哪种图形来展示分布情况最合适？A.条形图B.折线图C.散点图D.带有核密度估计的折线图15.在进行时间序列分析时，以下哪个库最适合处理时间序列数据？A.NumPyB.pandasC.statsmodelsD.scikit-learn16.以下哪个函数可以用来计算数据的偏度？A.skew()B.kurtosis()C.median()D.mode()17.在进行多元数据分析时，以下哪个方法可以用来评估模型？A.R平方（R^2）B.混淆矩阵C.套索图D.贝叶斯信息准则（BIC）18.以下哪个库提供了大量的机器学习算法？A.TensorFlowB.scikit-learnC.KerasD.PyTorch19.在进行文本数据分析时，以下哪个库最适合处理文本数据？A.NLTKB.pandasC.matplotlibD.scikit-learn20.以下哪个操作可以用来排序数据？A.sort()B.sort_values()C.max()D.min()21.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn22.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来清洗数据？A.使用正则表达式匹配文本数据B.使用Pandas库的`replace()`方法C.使用SQL查询语句D.使用NumPy的`where()`函数23.以下哪个统计量常用于描述数据的分布情况？A.均值B.中位数C.标准差D.方差24.在Python中，可以使用哪种数据结构来存储时间序列数据？A.列表B.元组C.字典D.数据帧（DataFrame）25.以下哪个函数可以用来计算两个DataFrame的差值？A.`inner_join()`B.`outer_join()`C.`subtract()`(DataFrame)D.`merge()`(DataFrame)26.在进行Python数据分析时，使用Pandas库的优势是什么？A.语法简洁B.功能丰富C.易于上手D.扩展性强27.以下哪个Python库提供了大量的机器学习算法？A.TensorFlowB.KerasC.Scikit-learnD.PyTorch28.在Python中，如何对数据进行分组分析？A.使用Pandas的`groupby()`方法B.使用SQL的`GROUP BY`子句C.使用NumPy的`groupby()`函数D.使用Pandas的`apply()`方法29.如果你需要对一个大型的CSV文件进行分析，以下哪种方法更合适？A.使用Pandas的`read_csv()`函数直接读取文件B.使用`numpy.fromfile()`函数直接读取文件C.使用Dask库的`dask.read_csv()`函数逐块读取文件D.使用`spark.read.csv()`函数从Spark中读取文件30.在Python中，如何对数据进行实时分析？A.使用Flask框架搭建Web服务B.使用Twisted框架搭建异步Web服务C.使用pandas库的`eval()`函数动态计算数据D.使用实时数据处理库如Apache Kafka31.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn32.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来处理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.mean()D.median()33.Python中，以下哪个函数可以用来计算数据的方差？A.var()B.std()C.mean()D.median()34.列表和字典在Python数据分析和操作中的主要区别是什么？A.列表是有序的元素集合，字典是无序的键值对集合B.列表用方括号表示，字典用花括号表示C.列表是不可变的，字典是可变的D.列表和字典都可以通过索引访问元素35.在Python中，使用Pandas库读取CSV文件时，以下哪个参数可以用来指定分隔符？A.sepB.headerC.index_cols36.以下哪个Python数据结构最适合存储具有层次结构的数据？A.列表B.元组C.字典D.数据帧（DataFrame）37.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来排序数据？A.sort()B.sort_values()C.max()D.min()38.使用Python进行数据分析时，以下哪个库提供了大量的统计函数？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn39.在Python中，以下哪个函数可以用来计算数据的偏度？A.var()B.std()C.skew()D.median()40.列表推导式和字典推导式在Python中都是非常有用的操作，以下关于它们的描述哪个是不正确的？A.列表推导式的语法是[expr for item in list if condition]B.字典推导式的语法是{key:expr for item in list if condition}C.列表推导式返回的是列表，而字典推导式返回的是字典D.列表推导式和字典推导式都可以用于大数据处理二、问答题1.请简述Python中Pandas库的主要功能。
数据分析笔试题目及答案解析
数据分析笔试题目及答案解析数据分析笔试题目及答案解析——第1题——1. 从含有N个元素的总体中抽取n个元素作为样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中，这样的抽样方式称为?A. 简单随机抽样B. 分层抽样C. 系统抽样D. 整群抽样答案：A——第2题——2. 一组数据，均值中位数众数，则这组数据A. 左偏B. 右偏C. 钟形D. 对称答案：B「题目解析」分布形状由众数决定，均值大于众数的化，说明峰值在左边，尾巴在右边，所以右偏。
偏态是看尾巴在哪边。
——第3题——3. 对一个特定情形的估计来说，置信水平越低，所对应的置信区间?A. 越小B. 越大C. 不变D. 无法判断答案：A「题目解析」根据公式，Z减小，置信区间减小。
——第4题——4.关于logistic回归算法，以下说法不正确的是?A. logistic回归是当前业界比较常用的算法，用于估计某种事物的可能性B. logistic回归的目标变量可以是离散变量也可以是连续变量C. logistic回归的结果并非数学定义中的概率值D. logistic回归的自变量可以是离散变量也可以是连续变量答案：B「题目解析」逻辑回归是二分类的分类模型，故目标变量是离散变量，B错；logisitc回归的结果为“可能性”，并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用，C对。
——第5题——5.下列关于正态分布，不正确的是?A. 正态分布具有集中性和对称性B. 期望是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置C. 正态分布是期望为0，标准差为1的分布D. 正态分布的期望、中位数、众数相同答案：C「题目解析」N（0，1）是标准正态分布。
——第6题——6. 以下关于关系的叙述中，正确的是?A. 表中某一列的数据类型可以同时是字符串，也可以是数字B. 关系是一个由行与列组成的、能够表达数据及数据之间联系的二维表C. 表中某一列的值可以取空值null，所谓空值是指安全可靠或零D. 表中必须有一列作为主关键字，用来惟一标识一行E. 以上答案都不对答案：B「题目解析」B. 关系是一张二维表，表的每一行对应一个元组，每一列对应一个域，由于域可以相同，所以必须对每列起一个名字，来加以区分，这个名字称为属性。
数据分析笔试题及答案
数据分析笔试题及答案一、选择题（每题2分，共10分）1. 数据分析中，以下哪个指标不是描述性统计指标？A. 平均数B. 中位数C. 标准差D. 相关系数答案：D2. 在进行数据清洗时，以下哪项操作不是必要的？A. 处理缺失值B. 去除异常值C. 转换数据类型D. 增加数据量答案：D3. 以下哪个工具不是数据分析常用的软件？A. ExcelB. RC. PythonD. Photoshop答案：D4. 假设检验中，P值小于显著性水平α，我们通常认为：A. 拒绝原假设B. 接受原假设C. 无法判断D. 结果不可靠答案：A5. 以下哪个不是时间序列分析的特点？A. 趋势性B. 季节性C. 随机性D. 稳定性答案：D二、简答题（每题5分，共15分）1. 请简述数据可视化的重要性。
答案：数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助分析者直观地理解数据的分布、趋势和模式。
通过图表、图形等形式，可以更清晰地展示数据之间的关系，便于发现数据中的规律和异常点，从而为决策提供支持。
2. 描述数据挖掘中的“关联规则”是什么，并给出一个例子。
答案：关联规则是数据挖掘中用来发现变量之间有趣关系的一种方法，特别是变量之间的频繁模式、关联、相关性。
例如，在超市购物篮分析中，关联规则可能揭示“购买了牛奶的顾客中有80%也购买了面包”。
3. 解释什么是“数据的维度”以及它在数据分析中的作用。
答案：数据的维度指的是数据集中可以独立变化的属性或特征。
在数据分析中，维度可以帮助我们从不同角度观察和理解数据，进行多维度的分析和比较，从而获得更全面的数据洞察。
三、计算题（每题10分，共20分）1. 给定一组数据：2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10，请计算这组数据的平均数和标准差。
答案：平均数 = (2+3+4+5+6+7+8+9+10) / 9 = 5.5标准差 = sqrt(((2-5.5)^2 + (3-5.5)^2 + ... + (10-5.5)^2) / 9) ≈ 2.87232. 如果一家公司在过去5年的年销售额分别为100万、150万、200万、250万和300万，请计算该公司年销售额的复合年增长率（CAGR）。
大数据分析师招聘笔试题与参考答案
招聘大数据分析师笔试题与参考答案(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析师在进行数据分析时，以下哪个工具通常用于数据清洗和预处理？A、SQLB、TableauC、PythonD、Hadoop2、在大数据分析中，以下哪个算法通常用于聚类分析？A、决策树B、K-meansC、支持向量机D、神经网络3、在数据分析中，当我们需要从数据集中随机选取一部分样本进行分析时，这通常被称为：A. 数据清洗B. 数据采样C. 数据建模D. 数据可视化4、假设你正在使用Python的pandas库来处理一个DataFrame对象df，其中包含一列名为’Age’。
如果想要筛选出年龄大于等于18且小于60的所有记录，以下哪段代码是正确的？A. df[(df['Age'] > 18) and (df['Age'] < 60)]B. df[df['Age'] >= 18 & df['Age'] < 60]C. df[(df['Age'] >= 18) & (df['Age'] < 60)]D. df[df['Age'].between(18, 60)]5、题干：在数据挖掘中，以下哪个算法通常用于分类任务？A. K-means聚类B. Apriori算法C. 决策树D. KNN算法6、题干：以下哪个指标通常用于衡量数据集的分布均匀性？A. 偏度B. 方差C. 标准差D. 熵7、在数据分析中，当我们提到数据的“离群值”（Outliers）时，它指的是什么？A. 数据集中的最大值和最小值B. 与大多数数据有显著差异的数据点C. 丢失或缺失的数据D. 不符合预期模式的数据8、在大数据项目实施过程中，哪一项活动通常不属于数据分析师的核心职责？A. 清洗和预处理原始数据B. 设计数据库结构C. 应用统计模型进行预测D. 解释模型输出以指导业务决策9、以下哪项不是大数据分析中常用的数据存储技术？A. Hadoop HDFSB. NoSQL数据库C. 关系型数据库D. 关键字存储 10、在数据分析中，以下哪个术语通常用来描述数据集的规模大小？A. 数据量B. 数据质量C. 数据维度D. 数据粒度二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、下列哪些技能对于大数据分析师来说至关重要？A. 数据挖掘技术B. SQL数据库查询语言C. 数据可视化工具使用（如Tableau）D. 熟悉数据隐私保护法E. 了解硬件工程原理2、在处理大数据时，以下哪些方法可以用来减少计算资源的消耗？A. 数据压缩B. 数据采样C. 增加冗余字段D. 使用分布式计算框架E. 提高数据的维度3、以下哪些工具或技术是大数据分析中常用的数据处理和分析工具？（）A. HadoopB. PythonC. SQLD. R语言E. Excel4、在大数据分析中，以下哪些是常用的数据可视化工具？（）A. TableauB. Power BIC. MatplotlibD. D3.jsE. Google Charts5、在处理大数据时，以下哪些技术可以用来解决数据存储和计算中的挑战？A. Hadoop MapReduceB. SQL数据库C. NoSQL数据库D. SparkE. Excel6、下列哪些是数据预处理步骤的一部分？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据挖掘E. 数据可视化7、以下哪些技术或工具是大数据分析师在数据预处理阶段常用的？（）A. ETL工具（如Apache Nifi、Talend）B. 数据清洗和转换工具（如Pandas、OpenRefine）C. 数据库管理系统（如MySQL、Oracle）D. 数据可视化工具（如Tableau、Power BI）8、以下哪些方法可以帮助大数据分析师提高数据挖掘的准确性和效率？（）A. 特征选择和工程B. 使用先进的机器学习算法C. 数据降维D. 交叉验证9、以下哪些工具或技术是大数据分析师在工作中常用的？（）A. HadoopB. SparkC. SQLD. PythonE. Tableau 10、以下关于数据清洗的说法，正确的是？（）A. 数据清洗是数据分析的重要步骤之一。
(完整版)数据分析师笔试题目
网易数据分析专员笔试题目一、基础题1、中国现在有多少亿网民？2、百度花多少亿美元收购了91无线?3、app store排名的规则和影响因素4、豆瓣fm推荐算法5、列举5个数据分析的博客或网站二、计算题1、关于简单移动平均和加权移动平均计算2、两行数计算相关系数。
（2位小数’还不让用计算器，反正我没算）3、计算三个距离，欧几里德，曼哈顿，闵可夫斯基距离三、简答题1、离散的指标，优缺点2、插补缺失值方法，优缺点及适用环境3、数据仓库解决方案，优缺点4、分类算法，优缺点5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别四、分析题关于网易邮箱用户流失的定义，挑选指标。
然后要构建一个预警模型。
五、算法题记不得了，没做。
反正是决策树和神经网络相关。
1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？6、如何设计一个解决抄袭的方案？7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理?9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义垃F ?存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？10. 什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？1K你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？13. 对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14x SAS, R, Python, Perl 语言的区别是?15、什么是大数据的诅咒？16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？18、你喜欢TD数据库的什么特征？19、如何你打算发100万的营销活动邮件。
数据分析企业招聘笔试题目
数据分析企业招聘笔试题目一、统计分析题目1. 进行基本统计分析，计算以下指标：a) 平均值b) 中位数c) 众数d) 标准差e) 相关系数2. 对给定的数据集进行数据清洗和预处理，包括但不限于以下步骤：a) 缺失值处理b) 异常值检测和处理c) 数据类型转换3. 选择合适的统计分析方法，解决以下问题：a) 假设检验b) 方差分析c) 回归分析d) 聚类分析e) 时间序列分析二、数据挖掘题目1. 进行数据挖掘，使用适当的算法解决以下问题：a) 分类预测b) 聚类分析c) 关联规则挖掘d) 基于推荐系统的个性化推荐2. 利用机器学习算法建立模型，预测以下问题：a) 用户购买行为预测b) 股票涨跌预测c) 文本情感分析d) 图像识别三、数据可视化题目1. 探索给定数据集的可视化方法，选择合适的图表展现以下信息：a) 数据分布b) 趋势分析c) 相关性分析d) 地理信息可视化2. 使用数据可视化工具，呈现以下信息：a) 交互式数据图表b) 仪表盘c) 热力图d) 雷达图四、数据库管理题目1. 根据需求设计关系型数据库，包括以下步骤：a) 实体-关系模型的设计b) 数据表的创建和规范化c) 主键和外键的定义d) 数据表之间的关联2. 编写SQL查询语句，实现以下功能：a) 数据的增加、删除、修改b) 复杂查询操作，包括连接查询、子查询等c) 索引的创建和使用五、数据解读与报告题目1. 根据给定的数据集，编写数据解读报告，要求包括以下内容：a) 数据概况和特征分析b) 数据可视化分析和解读c) 模型建立和预测结果分析d) 结果的实际应用和建议2. 分析现有数据报告的问题和不足之处，并提出改进的方案。
六、编程题目1. 使用Python或R语言，编写代码解决以下问题：a) 数据爬取与清洗b) 统计分析与可视化c) 机器学习模型建立和评估2. 在给定的数据集上，使用编程解决以下问题：a) 特征工程b) 模型选择和调优c) 结果预测和评估以上为数据分析企业招聘笔试题目的要求，根据具体需求进行答题，展示你的数据分析能力和解决问题的能力。
数据分析笔试题库
数据分析1、下列哪个不属于大数据的特点。
（）A.多样性B.有效性C.高速性D.规模性2、企业展开数据分析，流程正确的是（）。
A.梳理数据分析思路，明确数据分析目的，数据收集，数据处理，数据分析，数据展示B.明确数据分析目的，梳理数据分析思路，数据收集，数据处理，数据分析，数据展示C.明确数据分析目的，梳理数据分析思路，数据处理，数据收集，数据分析，数据展示D.明确数据分析目的，梳理数据分析思路，数据收集，数据处理，数据展示，数据分析3、某渠道引入了1万个客户，单个客户2元，最终有4000个最终留存了下来，单个留存客户成本为（）。
A.1B.10C.2D.54、流量价值计算公式正确的是（）。
A.流量价值= 转化率×客单价B.流量价值= 流量产生的交易金额/ 成交客户数C.以上都不对D.流量价值= 转化率×客单价×单个客户留存成本5、评估转化效果的最终指标是（）。
A.点击率B.下单支付转化率C.支付转化率D.下单转化率6、例如某网店的女士T恤类目下80个款式，平均每个款式有4个颜色，5个尺码，其类目深度为（）个SKU。
A.80B.320C.400D.16007、某网店昨日访客数是100000人，支付客户数为10000人，销售额600000元，该网店昨日客单价为（）。
A.6元/人B.60元/人C.600000元/人D.以上都不对8、例如某网店的女士T恤类目下60个款式，平均每个款式有3个颜色，4个尺码，其类目深度为（）个SKU。
得分/总分A.720C.240D.129、某网店昨日访客数是2000人，支付客户数为500人，销售额50000元，该网店昨日客单价为（）。
A.25元/人B.100元/人C.50000元/人D.以上都不对10、新客户比例大于客户流失率，说明（）。
A.以上都不对B.店铺处于下滑衰退的阶段C.店铺处于成熟稳定阶段D.店铺处于发展成长阶段11、对于网店来说，（）才是最有价值的客户。
数据专员笔试题及答案
数据专员笔试题及答案一、选择题（每题2分，共10分）1. 在统计学中，以下哪个指标用于衡量数据的离散程度？A. 平均数B. 中位数C. 众数D. 标准差答案：D2. 数据清洗的目的是以下哪项？A. 提高数据的可用性B. 降低数据的存储成本C. 增加数据的复杂性D. 减少数据的安全性答案：A3. 在数据库中，用于建立两个表之间关系的关键字是：A. INDEXB. FOREIGN KEYC. CHECKD. PRIMARY KEY答案：B4. 以下哪个工具最适合进行数据可视化？A. ExcelB. WordC. PowerPointD. Photoshop答案：A5. 数据专员在进行数据分析时，以下哪项不是他们需要考虑的因素？A. 数据的完整性B. 数据的时效性C. 数据的格式统一性D. 数据的娱乐性答案：D二、填空题（每题2分，共10分）6. 数据挖掘中的“关联规则”可以通过________算法来发现。
答案：Apriori7. 在进行数据预测时，时间序列分析是一种常用的方法，它通常需要数据具有________性。
答案：时间顺序8. 数据库的________范式（NF）是关系数据库中用于减少数据冗余和提高数据完整性的一种设计方法。
答案：第三9. 在统计分析中，如果一个数据集的标准差为0，则该数据集的变异性为________。
答案：零10. 数据专员在进行数据分类时，通常会使用________算法来提高分类的准确性。
答案：决策树三、简答题（每题10分，共20分）11. 请简述数据清洗的主要步骤。
答案：数据清洗的主要步骤包括数据预处理、数据清洗和数据验证。
数据预处理涉及数据的导入和初步检查；数据清洗则包括去除重复记录、处理缺失值、纠正错误和不一致性；数据验证是对清洗后的数据进行质量检查，确保数据的准确性和可用性。
12. 描述一下数据专员在进行数据分析时需要遵循的基本原则。
答案：数据专员在进行数据分析时需要遵循以下基本原则：确保数据的准确性和可靠性；使用适当的统计方法和工具；保持客观和公正，避免主观偏见；保护数据隐私和安全性；以及确保分析结果的可解释性和可操作性。
数据分析员笔试题
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。
同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。
然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
或者如下阐述：算法思想：分而治之+Hash1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理；2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。
这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址；3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址；4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP；2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。
假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。
一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。
），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述，文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成统计（之前写成了排序，特此订正。
July、2011.04.27）；第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。
即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。
因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O（N）+ N’*O（logK），（N为1000万，N’为300万）。
数据分析笔试题
数据分析笔试题一、编程题（每小题20分）（四道题任意选择其中三道）有一个计费表表名jifei字段如下：phone（8位的电话号码）,month（月份），expenses（月消费，费用为0表明该月没有产生费用）下面是该表的一条记录：64262631,201011,30.6这条记录的含义就是64262631的号码在2010年11月份产生了30.6元的话费。
按照要求写出满足下列条件的sql语句：1、查找2010年6、7、8月有话费产生但9、10月没有使用并（6、7、8月话费均在51-100元之间的用户。
2、查找2010年以来（截止到10月31日）所有后四位尾数符合AABB或者ABAB或者AAAA的电话号码。
（A、B分别代表1—9中任意的一个数字）3、删除jifei表中所有10月份出现的两条相同记录中的其中一条记录。
4、查询所有9月份、10月份月均使用金额在30元以上的用户号码（结果不能出现重复）二、逻辑思维题（每小题10分）须写出简要计算过程和结果。
1、某人卖掉了两张面值为60元的电话卡，均是60元的价格成交的。
其中一张赚了20%,另一张赔了20%,问他总体是盈利还是亏损，盈/亏多少？2、有个农场主雇了两个小工为他种小麦，其中A是一个耕地能手，但不擅长播种；而B耕地很不熟练，但却是播种的能手。
农场主决定种10亩地的小麦，让他俩各包一半，于是A从东头开始耕地，B从西头开始耕。
A耕地一亩用20分钟，B却用40分钟，可是B播种的速度却比A快3倍。
耕播结束后，庄园主根据他们的工作量给了他俩600元工钱。
他俩怎样分才合理呢？3、111211211111221下一行是什么?4、烧一根不均匀的绳，从头烧到尾总共需要1个小时。
现在有若干条材质相同的绳子，问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢？（绳子分别为A、B、C、D、E、F。
…来代替）。
数据分析笔试题目
数据分析笔试题目在数据分析领域，笔试题目是一种常见的评估方法。
通过笔试题目，雇主可以了解应聘者的数据分析能力、逻辑思维和解决问题的能力。
本文将为您提供一些常见的数据分析笔试题目及其解答，帮助您更好地准备笔试。
题目一：销售数据分析一家电商公司需要分析其销售数据，以帮助制定销售策略和预测未来销售额。
以下是该公司最近一年的月销售额数据，请根据数据回答以下问题：月份销售额（万元）1 1202 1503 1804 1305 1606 2007 2208 1909 21011 26012 2801. 请计算该公司在整个年度内的总销售额。
2. 请计算该公司的月均销售额。
3. 请计算该公司年销售额的增长率。
解答：1. 该公司在整个年度内的总销售额为120 + 150 + 180 + 130 + 160 + 200 + 220 + 190 + 210 + 230 + 260 + 280 = 2340 万元。
2. 该公司的月均销售额为总销售额除以12个月，即2340 / 12 = 195 万元。
3. 该公司年销售额的增长率为（年度最后一个月销售额 - 年度第一个月销售额）/ 年度第一个月销售额，即（280 - 120）/ 120 = 1.33，即增长率为133%。
题目二：用户行为分析某社交媒体平台希望分析用户的行为数据，以改善用户体验和提高用户留存率。
以下是一个用户在一周内的登录行为数据，请根据数据回答以下问题：日期登录次数周二 12周三 10周四 18周五 20周六 16周日 141. 请计算该用户在这一周内的平均每天登录次数。
2. 请计算该用户在这一周内的最高单日登录次数。
3. 请计算该用户周三相比于周一的登录次数变化率。
解答：1. 该用户在这一周内的平均每天登录次数为（15 + 12 + 10 + 18 + 20 + 16 + 14）/ 7 = 15次。
2. 该用户在这一周内的最高单日登录次数为20次。
3. 该用户周三相比于周一的登录次数变化率为（周三登录次数 - 周一登录次数）/ 周一登录次数，即（10 - 15）/ 15 = -0.33，即变化率为-33%。
数据专员笔试面试题及答案
数据专员笔试面试题及答案一、选择题1. 在数据分析中，以下哪项不是数据清洗的目的？A. 填补缺失值B. 识别异常值C. 增加数据量D. 标准化数据格式答案：C2. 数据库中的主键（Primary Key）是用来做什么的？A. 唯一标识表中的每一行B. 存储数据C. 排序数据D. 进行数据加密答案：A3. 在数据可视化中，饼图最适合展示以下哪种类型的数据？A. 时间序列数据B. 分类数据的比例C. 连续数据的分布D. 数据间的相关性答案：B4. SQL中的GROUP BY语句用于什么目的？A. 对数据进行分组B. 对数据进行排序C. 选择特定的列D. 连接不同的表答案：A5. 在统计学中，标准差是用来衡量什么？A. 数据的中心位置B. 数据的分布范围C. 数据的偏斜程度D. 数据的独立性答案：B二、简答题1. 请简述数据专员在数据收集过程中应注意哪些事项？答案：数据专员在数据收集过程中应注意以下事项：- 确保数据来源的可靠性和合法性。
- 明确数据收集的目的和需求，以指导收集过程。
- 采用合适的工具和技术进行数据收集，确保数据的完整性和准确性。
- 保护个人隐私和数据安全，遵守相关的法律法规。
2. 描述一下数据清洗的一般步骤。
答案：数据清洗的一般步骤包括：- 缺失值处理：识别和填补缺失值，或删除含有缺失值的记录。
- 异常值检测：识别并处理异常值，可能通过删除、替换或使用统计方法。
- 数据格式标准化：确保所有数据遵循相同的格式和标准。
- 数据类型转换：将数据转换为适合分析的格式，如日期格式统一。
- 去重：删除重复记录，确保数据的唯一性。
三、案例分析题假设你是一家电子商务公司的数据专员，你被要求分析销售数据以确定哪些产品类别在最近一个季度内表现最佳。
以下是一些简化后的数据字段：- 日期：销售发生的日期- 产品类别：产品所属的类别- 销售额：该产品类别在该日的总销售额1. 描述你将如何使用SQL来获取每个产品类别的平均销售额。
数据专员考试题及答案
数据专员考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据清洗的目的是：A. 提高数据的准确性B. 降低数据存储成本C. 增加数据的可读性D. 以上都是2. 在数据仓库中，数据通常存储为：A. 行式存储B. 列式存储C. 矩阵存储D. 树形存储3. 数据可视化的主要用途是：A. 增加数据的复杂性B. 简化数据的解释C. 隐藏数据的缺陷D. 降低数据的可访问性4. 下列哪个是数据挖掘的常用技术？A. 机器学习B. 深度学习C. 神经网络D. 所有选项都是5. 数据分析的第一步通常是：A. 收集数据B. 清洗数据C. 探索数据D. 呈现数据二、填空题（每题2分，共20分）6. 数据的________是指数据在不同时间点的一致性。
7. 数据的________是指数据在不同来源的一致性。
8. 数据的________是指数据在逻辑上的准确性。
9. 数据的________是指数据在物理存储上的一致性。
10. 数据的________是指数据在业务规则上的准确性。
三、简答题（每题10分，共30分）11. 简述数据清洗的常见步骤。
12. 描述数据仓库与操作型数据库的主要区别。
13. 解释什么是数据挖掘，并给出一个实际应用的例子。
四、计算题（每题15分，共30分）14. 给定一组数据：10, 20, 30, 40, 50。
计算这组数据的平均值和标准差。
15. 如果一个数据集的均值为50，标准差为5，计算其95%置信区间。
五、案例分析题（共30分）16. 假设你是一家公司的数据专员，公司最近推出了一款新产品。
你收集了产品销售数据，并发现销售量在前三个月呈现下降趋势。
请分析可能的原因，并提出改进措施。
参考答案：一、选择题1. A2. B3. B4. D5. A二、填空题6. 时间一致性7. 空间一致性8. 逻辑一致性9. 物理一致性10. 业务一致性三、简答题11. 数据清洗的常见步骤包括：数据收集、数据评估、数据清洗（包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等）、数据转换、数据加载。
大数据分析师招聘笔试题与参考答案2025年
2025年招聘大数据分析师笔试题与参考答案(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析师通常需要具备哪些编程语言的知识？A. Java和PythonB. Java和C++C. C++和PythonD. SQL和R2、在大数据处理中，以下哪种技术常用于进行数据预处理，提高数据质量？A. HadoopB. SparkC. 数据清洗D. 数据挖掘3、大数据分析师在进行市场分析时，需要从大量数据中快速找到关键信息。
以下哪些工具能够帮助分析师高效地从数据中发现模式？A、Microsoft ExcelB、Google SheetsC、HadoopD、Python数据分析库（如Pandas）4、在进行数据预处理时，处理缺失值的方法有很多种。
以下哪种方法通常不是首选的处理缺失值的方式？A、删除含有缺失值的记录B、使用均值、中位数或众数填充C、使用基于模型的方法预测缺失值D、将缺失值填充为0或-15、在数据预处理阶段，下列哪种方法不是用来处理缺失值的？A. 删除含有缺失值的记录B. 使用均值、中位数或众数填充缺失值C. 利用算法预测缺失值D. 增加新的特征来代替缺失值E. 保留缺失值不做处理6、以下哪种数据可视化工具最适合用于展示数据间的相关性？A. 柱状图B. 散点图C. 饼图D. 折线图7、以下哪项不是大数据分析中的数据预处理步骤？（）A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据集成D. 数据加载8、下列关于Hadoop架构的描述，错误的是（）A. Hadoop采用分布式存储系统HDFSB. Hadoop采用分布式计算框架MapReduceC. Hadoop的YARN负责资源管理和任务调度D. Hadoop不支持数据实时处理9、题干：大数据分析技术的发展趋势中，哪项技术被认为是提升数据分析效率的关键因素？A. 分布式计算技术B. 云计算平台C. 大数据存储技术D. 机器学习算法 10、题干：在数据预处理环节，以下哪种不属于数据分析异常值检测的方法？A. 箱线图B. 标准差检验C. 假宾美貌检验D. 卡方检验二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、在大数据处理中，下列哪些技术可以用于提高数据处理速度？A. 分布式计算B. 数据压缩C. 内存计算D. 手动编码优化E. 使用更高效的算法2、关于Hadoop生态系统中的组件，以下哪些描述是正确的？A. HDFS提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集的应用。
数据岗位招聘笔试题及解答2024年
2024年招聘数据岗位笔试题及解答(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪个指标不属于数据分析师常用的数据分析指标？A、用户留存率B、平均订单金额C、页面浏览量D、员工满意度2、在数据分析中，以下哪种数据类型最适合用于进行时间序列分析？A、分类数据B、数值型数据C、文本数据D、时间戳数据3、以下哪项不是数据分析的步骤？A、数据清洗B、数据探索C、数据分析D、数据可视化4、在进行数据清洗时，以下哪种情况不需要处理？A、数据缺失B、数据重复C、异常值D、格式错误5、题干：在数据挖掘过程中，以下哪一项不是常用的数据预处理技术？A、数据清洗B、数据集成C、数据规约D、数据扩充6、题干：在处理缺失值问题时，以下哪种方法不适合用于高维数据集？A、均值填充B、众数填充C、K最近邻（KNN）插补D、决策树模型7、在数据分析中，以下哪个指标通常用于衡量数据质量？A、准确率B、召回率C、F1分数D、AUC8、以下哪种数据类型通常用于表示时间序列数据？A、分类数据B、数值数据C、字符串数据D、时间戳数据9、关于数据清洗，以下哪种说法是正确的？A. 数据清洗是指对数据进行简单的复制粘贴B. 数据清洗是指将所有错误的数据全部删除C. 数据清洗是指去除数据中的噪声、异常值和重复数据D. 数据清洗是指对数据进行排序和筛选 10、以下哪个不是数据挖掘的步骤？A. 数据预处理B. 特征选择C. 模型训练D. 模型评估二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些工具或技术通常用于数据分析和处理？（）A、SQLB、PythonC、R语言D、HadoopE、Tableau2、以下哪些统计方法适用于时间序列数据的分析？（）A、移动平均B、自回归模型C、指数平滑D、线性回归E、聚类分析3、以下哪些是数据分析师常用的数据分析工具？（）A. ExcelB. PythonC. R语言D. TableauE. SQL4、在数据分析过程中，以下哪些是数据清洗的常见步骤？（）A. 去除重复数据B. 填充缺失值C. 数据类型转换D. 异常值处理E. 数据标准化5、以下哪些指标可以用于评估数据分析师的工作效率？（）A、数据处理速度B、数据可视化效率C、问题解决能力D、报告生成速度6、在数据清洗过程中，以下哪些步骤是常见的？（）A、缺失值处理B、异常值检测C、数据类型转换7、以下哪些数据清洗方法是数据分析师在处理数据时常用的？A. 填空处理B. 异常值检测C. 数据归一化D. 文本数据分词8、以下哪些指标是衡量数据仓库性能的重要指标？A. 响应时间B. 数据加载速度C. 数据一致性D. 数据更新频率9、以下哪些指标通常用于衡量数据分析师的工作效率？（）A、数据处理速度B、模型准确率C、报告产出速度D、数据清洗效率E、模型迭代次数 10、在数据分析过程中，以下哪些是常见的数据清洗步骤？（）A、处理缺失值B、数据标准化C、异常值检测D、重复数据识别三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、数据岗位的笔试题中，对于数据清洗环节，使用Python的Pandas库进行数据缺失值的处理时，fillna()方法可以用于填充整个Series中的缺失值。
数据岗位招聘笔试题及解答
招聘数据岗位笔试题及解答(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪个指标通常用于衡量数据质量的好坏？A、数据量B、数据准确性C、数据完整性D、数据多样性2、在数据分析中，以下哪种图表最适合展示时间序列数据的变化趋势？A、柱状图B、饼图C、折线图D、散点图3、题干：以下哪项不属于数据分析的基本步骤？A、数据清洗B、数据探索C、数据可视化D、数据预测4、题干：在统计分析中，描述一组数据集中趋势的指标通常称为：A、离散程度B、集中趋势C、分布形态D、相关系数5、在数据分析中，以下哪个指标通常用于衡量数据的准确度？A、标准差B、相关系数C、KPI（关键绩效指标）D、准确率6、在处理缺失值时，以下哪种方法最适用于数据集中某个字段大部分数据缺失的情况？A、删除含有缺失值的记录B、使用均值/中位数/众数填充C、使用模型预测缺失值D、不做任何处理，直接分析7、在统计学中，用来描述数据离散程度的指标是：A. 均值B. 中位数C. 方差D. 众数8、假设有一个数据集，其中包含顾客的年龄信息。
如果我们想要根据顾客年龄的分布来决定营销策略，并且已知该数据集中的年龄信息符合正态分布，则下列哪种图形最有助于我们直观地了解年龄分布？A. 条形图B. 直方图C. 散点图D. 饼图9、以下哪个统计指标最适合描述一组数据的集中趋势？A. 标准差B. 离散系数C. 中位数D. 极差二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、在数据预处理阶段，对于缺失值的处理方法有哪些？A. 删除含有缺失值的记录B. 使用全局常量填充缺失值C. 使用统计量（如平均数、中位数）填充缺失值D. 使用预测模型估计缺失值E. 不做任何处理2、在数据分析过程中，下列哪些方法可以用来检测异常值？A. 箱线图（Boxplot）分析B. Z-Score方法C. DBSCAN聚类算法D. 基于IQR（四分位距）的规则E. 直方图（Histogram）观察3、以下哪些指标可以用来评估数据分析师的数据分析能力？（）A. 数据清洗技巧B. 统计学知识C. 编程能力D. 数据可视化技巧E. 业务理解能力4、以下哪些是大数据技术中的存储技术？（）A. 分布式文件系统（HDFS）B. 关系型数据库C. NoSQL数据库D. 云存储服务E. 数据库管理系统5、假设一个数据集包含了用户ID、购买日期、购买产品类别等信息。
临床数据分析员招聘笔试题及解答(某大型集团公司)
招聘临床数据分析员笔试题及解答(某大型集团公司)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在临床试验数据分析中，下列哪个统计量用于描述定量数据的中心趋势，并且对异常值不敏感？A. 均值B. 中位数C. 几何均值D. 平均绝对偏差2、假设在一个双盲对照实验中，研究者想要比较两种治疗方案的有效性。
为了确保实验结果的可靠性，下列哪一项措施不是必需的？A. 随机分组B. 设立安慰剂对照组C. 盲法评估疗效D. 对所有参与者进行治疗前的全面体检3、以下哪种统计方法适合用于分析连续型变量的分布特征？A. 中位数B. 标准差C. 频数分布表D. 百分位数4、在进行t检验之前，以下哪个步骤是必须的？A. 计算样本均值和样本标准差B. 确定数据分布是否为正态分布C. 计算样本容量D. 确定检验假设5、在临床试验数据分析中，如果要评估治疗组与对照组之间的差异是否显著，通常会使用哪种统计检验方法？A. 卡方检验B. 方差分析 (ANOVA)C. t检验D. 相关性分析6、在处理缺失数据时，哪种方法不会直接删除含有缺失值的数据记录？A. 列表删除法 (Listwise Deletion)B. 成对删除法 (Pairwise Deletion)C. 均值填补法 (Mean Imputation)D. 多重填补法 (Multiple Imputation)7、以下哪项不属于临床数据分析员在数据分析过程中需要遵循的原则？A、客观性原则B、全面性原则C、及时性原则D、创新性原则8、以下哪项不是临床数据分析员常用的数据分析工具？A、SASB、PythonC、SQLD、R9、在临床试验数据处理过程中，哪种方法用于检测数据的一致性，并且可以用来识别可能的数据录入错误？A. 数据清洗B. 数据编码C. 数据验证D. 数据加密二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些统计方法适用于临床数据分析？（）A、描述性统计B、推论性统计C、回归分析D、生存分析E、因子分析2、以下关于临床数据质量控制的说法中，正确的是？（）A、数据录入时应确保数据的准确性B、对缺失数据进行填补前应先分析缺失原因C、数据清洗过程中应删除明显错误的记录D、数据验证时可以使用交叉验证方法E、所有数据都应该在原始数据的基础上进行分析3、以下哪些工具常用于临床数据分析？A、ExcelB、SASC、RD、PythonE、SPSS4、以下哪些是临床数据分析中的常见数据类型？A、结构化数据B、半结构化数据C、非结构化数据D、时间序列数据E、空间数据5、以下哪些是临床数据分析员在处理数据时可能使用的统计方法？（）A. 描述性统计B. 推断性统计C. 相关分析D. 主成分分析E. 聚类分析6、以下哪些是临床数据分析员在数据预处理阶段可能采取的措施？（）A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据归一化E. 数据采样7、以下哪些指标可以用来评估临床试验的数据质量？（）A. 完成率B. 准确性C. 一致性D. 可追溯性E. 稳定性8、在临床试验数据分析中，以下哪些方法可以用于处理缺失数据？（）A. 删除缺失值B. 填充缺失值C. 使用模型预测缺失值D. 忽略缺失值E. 使用多重插补法9、以下哪些统计方法适用于临床数据分析？（）A. 描述性统计B. 交叉表分析C. 相关性分析D. 假设检验E. 生存分析三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、临床数据分析员需要具备医学统计学的基本知识，以便能够正确理解和应用统计方法进行数据分析。
临床数据分析员招聘笔试题及解答(某大型央企)
招聘临床数据分析员笔试题及解答(某大型央企)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪项不是临床数据分析中常用的统计方法？A、描述性统计B、假设检验C、回归分析D、聚类分析E、决策树答案：E解析：决策树是一种常用的数据挖掘技术，但它不属于传统意义上的统计方法。
描述性统计、假设检验、回归分析和聚类分析都是临床数据分析中常用的统计方法。
因此，选项E是正确答案。
2、在临床数据分析中，以下哪种数据类型最适合用于评估治疗效果？A、文本数据B、时间序列数据C、结构化数据D、半结构化数据答案：C解析：结构化数据是指具有固定格式、易于在数据库中进行存储和查询的数据类型，如电子病历中的患者信息、药物使用记录等。
这种数据类型最适合用于评估治疗效果，因为它可以提供精确的数值和量化指标，便于进行统计分析。
相比之下，文本数据、时间序列数据和半结构化数据在处理和分析上通常更为复杂。
因此，选项C是正确答案。
3、在临床试验数据统计分析中，如果我们要比较两组独立样本的均值差异是否显著，通常会使用哪种假设检验方法？A. 卡方检验B. t检验C. 方差分析(ANOVA)D. 非参数检验答案: B. t检验解析: 当需要评估两个独立样本的平均值是否存在显著性差异时，t检验是一个合适的选择。
卡方检验通常用于分类变量的数据分析；方差分析用于三个或三个以上样本均值的比较；非参数检验适用于不符合正态分布的数据集。
4、在评估一种新药与安慰剂对照组之间的疗效时，如果我们发现p值小于事先设定的显著性水平（如0.05），我们应该得出什么结论？A. 拒绝原假设，认为新药与安慰剂之间存在统计学意义的差异B. 接受原假设，认为新药与安慰剂之间没有统计学意义的差异C. 无法拒绝原假设，需要更多数据D. 原假设和备择假设都不成立答案: A. 拒绝原假设，认为新药与安慰剂之间存在统计学意义的差异解析: 如果p值小于显著性水平（通常是0.05），这表明我们有足够的证据来拒绝原假设，接受备择假设。
数据岗位招聘笔试题与参考答案(某大型央企)2025年
2025年招聘数据岗位笔试题与参考答案(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、某数据分析师在进行数据清洗时，发现数据集中存在大量重复记录。
以下哪种方法最适合处理这些重复记录？A、删除所有重复记录B、只保留第一条重复记录C、合并重复记录中的所有字段D、标记重复记录并保留所需字段2、在数据分析中，以下哪项指标最适合用来衡量用户在网站上的平均停留时间？A、点击率（Click-Through Rate, CTR）B、页面浏览量（Page Views）C、跳出率（Bounce Rate）D、平均停留时间（Average Session Duration）3、题干：某大型央企计划在未来三年内将员工数量增加20%，假设初始员工数量为1000人，则三年后预计的员工数量为（）人。
A. 1200B. 1200C. 1200D. 12004、题干：某部门在过去一年的销售额为2000万元，同比增长了10%，那么该部门去年同期的销售额为（）万元。
A. 1800B. 1800C. 1800D. 18005、某大型央企计划在未来三年内将员工数量增加20%，如果目前员工数量为5000人，那么三年后的员工数量预计是多少？A. 6000人B. 6200人C. 6300人D. 6500人6、在数据分析中，以下哪个指标通常用于衡量数据集的波动性？A. 平均数B. 中位数C. 标准差D. 离散系数7、在数据仓库的数据模型中，以下哪种数据模型通常用于表示时间序列数据？A. 星型模型B. 雪花模型C. 事实表模型D. 星座模型8、在数据分析过程中，以下哪种方法适用于处理缺失值？A. 直接删除含有缺失值的记录B. 用平均值、中位数或众数填充缺失值C. 用前后相邻值线性插值D. 以上所有方法9、在数据分析过程中，以下哪个步骤通常用于识别数据中的异常值或不符合预期的模式？A)数据清洗B)数据可视化C)数据建模D)数据报告 10、在统计学中，下列哪个指标用于衡量数据的离散程度？E)平均值F)中位数G)众数H)标准差二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些指标可以用于评估数据分析师的工作效率？（）A. 完成数据分析项目的数量B. 数据处理速度C. 数据报告的质量E. 每月处理的数据量2、在数据质量管理中，以下哪些做法是正确的？（）A. 建立数据质量标准B. 定期进行数据清理C. 对异常数据进行标记和调查D. 保证数据的一致性和准确性E. 实施数据备份和恢复策略3、以下哪些指标是衡量数据质量的重要指标？（）A. 数据准确性B. 数据一致性C. 数据完整性D. 数据时效性E. 数据安全性4、在数据仓库设计中，以下哪些是数据仓库设计的主要阶段？（）A. 需求分析B. 数据模型设计C. 数据抽取和加载D. 数据测试与优化E. 数据运维与监控5、以下哪些是数据分析在企业运营中常见的应用场景？A)市场趋势预测C)人力资源管理中的员工绩效评估D)财务风险管理6、在数据处理过程中，以下哪些步骤是数据清洗通常包括的内容？A)处理缺失值B)纠正错误数据C)数据标准化D)数据集成7、以下哪些指标通常用于评估数据质量？（）A、数据完整性B、数据准确性C、数据一致性D、数据及时性E、数据安全性8、以下哪些方法可以用于数据清洗？（）A、数据脱敏B、数据填充C、数据转换D、异常值处理E、数据验证9、以下哪些是数据岗位中常用的数据分析工具？（）A. ExcelB. SPSSC. TableauD. PythonE. R语言 10、在数据质量管理中，以下哪些指标是衡量数据质量的关键指标？（）A. 数据准确性B. 数据完整性C. 数据一致性D. 数据及时性E. 数据安全性三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、数据岗位的日常工作必须严格遵守国家相关数据安全和隐私保护法律法规。
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XXX公司数据分析专员笔试试题
姓名：日期：
一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？
异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。
在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
Grubbs’test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。
未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。
点评：考察的内容是统计学基础功底。
二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。
聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。
聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。
其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下：
（1）从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；
（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；
（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。
优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。
当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。
对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。
一般来说，K<<N，t<<N 。
缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。
三、在一个密封的袋子里装有2个黄球、2个红球和2个篮球，从袋子里任意摸出一个球，摸到红球的概率为？
2：（2+2+2）=2：6=1/3
四、将一枚骰子连续抛掷三次，它落地时向上的点数依次成等差数列的概率为?
抛掷一枚骰子后，出现任何一面的可能性相同.所以本题属于等可能事件.
一枚骰子连续抛掷三次，则基本事件总数36216n ==；设事件A ；连掷3次所得点数依次成等差数列，那么3数相等时有111，222，…666等六种；3数不相等时有123，234，345，456，135，246及其反序数等12个.于是事件A 发生的次数61218m =+=种.
故()18121612
P A == 五、销售数据分析
以下是一家B2C 电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师请回答下列问题：
a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？
a) 从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。
这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。
b) 针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。
点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对数据的解读能力。
六、用户调研
某公司针对A 、B 、C 三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：
a) 试验需要为决策提供什么样的信息？
b) 按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法？
a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A 、B 、C 三类客户的周消费次数。
b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；
需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；
选用统计方法为：分别针对A 、B 、C 三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-sample t-test ）。
点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。
综上所述：一个合格的数据分析应该具备统计学基础知识、数据分析方法、数据获取、数据解读和业务理解、数据分析思想几个方面能力。