数据分析师面试常见的77个问题
数据分析师面试可能问到的问题
数据分析师面试可能问到的问题作为数据分析师面试官，以下是一些可能会问的问题以及对应的回答建议：你为什么选择成为一名数据分析师？回答建议：可以从个人兴趣、职业目标和市场趋势等方面阐述。
例如，你可以提到自己对数据处理和分析技术的兴趣和热情，或者你可以提到数据分析在当今数字化时代的广泛应用和重要性，以及你希望在这个领域做出贡献和实现个人价值。
你最擅长的数据分析技能和工具是什么？回答建议：可以介绍你熟练掌握的数据分析技能和工具，例如SQL、Excel、Python、R等，并说明你在实际项目中是如何应用它们的。
同时，也可以说明你对不同工具的优缺点的了解，以及如何根据不同情况选择合适的工具。
你如何处理数据质量和数据清洗问题？回答建议：可以从以下几个方面阐述：数据质量的评估和检测，例如对数据的完整性和准确性进行评估和检测；数据清洗和预处理，例如对缺失值、异常值和重复值进行处理，以及进行数据转换和归一化等操作；数据仓库和数据质量管理，例如建立数据仓库和数据质量管理体系，确保数据的准确性和可靠性；以及数据可视化和报告，例如通过图表和报告等方式将数据呈现出来，帮助他人理解数据和分析结果。
你如何从大量数据中提取有价值的信息和洞见？回答建议：可以从以下几个方面阐述：数据探索和分析，例如通过数据探索和统计分析等方法，发现数据的规律和趋势；数据挖掘和机器学习，例如通过数据挖掘和机器学习等技术，提取有价值的信息和洞见；以及数据可视化和报告，例如通过图表和报告等方式将数据呈现出来，帮助他人理解和决策。
你如何与其他团队成员合作，将数据分析结果应用于业务决策？回答建议：可以从以下几个方面阐述：沟通与合作，例如与业务团队、市场营销团队、技术团队等建立良好的沟通与合作关系；分析与建议，例如通过数据分析为业务提供建议和解决方案，并帮助业务团队更好地理解和应用数据结果；以及实施与优化，例如将数据分析结果应用于业务决策中，并通过监测和优化等方式确保实施效果。
数据分析师面试常见问题及解答
数据分析师面试常见问题及解答数据分析师面试常见问题及解答数据分析师面试是获取数据分析职位的重要步骤。
在这个竞争激烈的行业中，准备充分并了解常见问题及回答是至关重要的。
本文将介绍一些常见的数据分析师面试问题，并提供解答的建议。
1. 请介绍一下你的数据分析背景和经验。
回答建议：在介绍自己的背景时，强调你的教育背景和相关工作经验。
提到你具备哪些数据分析技能，例如数据清洗、数据可视化和统计分析。
强调你在之前的工作中如何应用这些技能。
2. 你如何处理大量的数据？回答建议：强调你的数据处理技能和经验。
对于大数据集，你可以提到使用工具如Hadoop、Spark或SQL进行数据处理。
强调你的能力，能够分析和整理大量的数据并提取有价值的信息。
3. 请描述一次你在分析数据时遇到的挑战以及你是如何解决的。
回答建议：选择一次你之前工作或项目中的具体例子，描述遇到的挑战和解决方案。
强调你的问题解决能力和创造性思维。
提到如何使用适当的工具和技术，以及如何与团队合作解决问题。
4. 你如何解释统计学中的p值和置信区间？回答建议：解释p值是在假设检验中表明观察结果与原假设之间的差异程度。
它是一个衡量结果与原假设一致性的概率。
置信区间是一个样本统计量的上下限范围，表示我们可以对总体参数估计的可信程度。
5. 如何处理缺失值和异常值？回答建议：对于缺失值，可以使用插补方法如均值、中位数或回归模型来填充。
对于异常值，可以使用离群值检测技术来标识并删除异常值，或者根据领域知识和统计学原理来纠正异常值。
6. 如何解释线性回归模型中的R方和残差？回答建议：R 方是一个衡量模型拟合优度的指标，介于0到1之间。
它表示变量的变异中可由模型解释的比例。
残差是观测值与回归模型预测值之间的差异。
残差越小表示模型拟合得越好。
7. 如何选择适当的统计模型来分析数据？回答建议：在选择模型时，需要综合考虑数据的特征和问题的要求。
可以通过探索性数据分析、相关性分析和模型选择技术如AIC或BIC 来帮助选择合适的模型。
数据岗位招聘面试题与参考回答
招聘数据岗位面试题与参考回答面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请您描述一下您对数据分析师这一岗位的理解，以及您认为作为一名优秀的数据分析师应该具备哪些核心能力？答案：作为一名数据分析师，我认为我的主要职责是从大量数据中提取有价值的信息，通过数据挖掘、统计分析等方法，帮助公司或团队做出更加明智的决策。
以下是我认为优秀的数据分析师应具备的核心能力：1.数据分析技能：熟练掌握至少一种数据分析软件（如Excel、SPSS、R、Python等），能够进行数据清洗、数据预处理、数据分析、数据可视化等工作。
2.统计知识：具备扎实的统计学基础，能够正确运用各种统计方法，如描述性统计、推断性统计、假设检验等。
3.业务理解：对所从事的行业有深入的理解，能够将数据分析与业务需求相结合，提出有针对性的分析建议。
4.沟通能力：能够清晰、准确地表达分析结果，无论是通过书面报告还是口头汇报，都要确保信息传递的有效性。
5.解决问题的能力：面对复杂的问题时，能够运用逻辑思维和创造性思维找到解决方案。
6.持续学习：数据分析和统计方法在不断进步，优秀的数据分析师应具备持续学习的态度，不断更新自己的知识库。
解析：这一题旨在考察应聘者对数据分析师岗位的理解程度，以及对所需能力的自我评估。
优秀的数据分析师不仅需要具备扎实的技术能力，还需要具备良好的业务敏感度和沟通技巧。
答案中提到的各项能力都是数据分析师岗位的关键要求，通过这样的回答，面试官可以初步判断应聘者的专业背景和综合素质。
第二题题目：请描述一下您在过去的工作或项目中，如何处理过一次数据清洗的难题？您遇到了哪些挑战，又是如何克服这些挑战的？答案：在过去的一个项目中，我负责对一家大型电商平台的用户数据进行清洗和分析。
在数据清洗过程中，我遇到了以下挑战：1.数据质量问题：原始数据中存在大量的缺失值、异常值和重复数据。
2.数据格式不一致：不同来源的数据格式不统一，给数据整合带来了困难。
数据分析岗位面试题目
数据分析岗位面试题目1. 介绍自己的数据分析背景和经验作为一名数据分析师，我拥有扎实的数学和统计学基础，同时掌握多种数据分析工具和编程语言，如Python和SQL。
在过去的几年里，我参与了多个数据分析项目，通过对大量数据的清洗、处理和分析，成功地为企业提供了有效的商业洞察和决策支持。
2. 请解释一下什么是数据清洗和数据预处理？数据清洗是指对原始数据进行处理，以确保数据的质量和准确性。
它包括删除重复数据、填充缺失值、处理异常值和错误数据，并对数据进行格式转换和去除不必要的噪声。
数据预处理是指在进行数据分析前对原始数据进行处理，以使其符合特定的分析要求。
这可能包括特征选择、特征缩放、数据转换（如对数转换）和离群值处理等。
数据预处理能够提高数据的质量和可用性，从而更好地支持后续的数据分析和建模工作。
3. 什么是假设检验？请举例说明如何进行假设检验。
假设检验是一种统计分析方法，用于根据样本数据对总体参数进行推断，并判断所得的统计差异是否具有统计学意义。
它基于对原始假设（零假设）和备择假设的提出，通过适当的统计检验方法来判断是否拒绝原始假设。
举例来说，假设我们想要检验某个新药是否对疾病的治疗效果有显著影响。
我们可以设置原始假设为“新药对疾病没有治疗效果”，备择假设为“新药对疾病有显著治疗效果”。
然后，我们通过对一组患者进行随机分组实验，给其中一部分患者使用新药，并给另一部分患者使用安慰剂进行比较。
最后，通过比较两组患者的治疗效果，运用适当的统计检验方法（如t检验），来判断是否拒绝原始假设。
4. 请解释一下什么是A/B测试，并说明它的应用场景。
A/B测试（又称为对照实验）是一种常用的实验设计方法，用于比较两个或多个变体之间的差异，并判断这些差异是否具有统计学上的显著性。
在A/B测试中，通常将用户随机分配到不同的实验组，在实验过程中对其行为或反馈进行比较分析。
A/B测试适用于许多场景，如网站设计优化、营销活动效果评估、产品功能改进等。
大数据分析师招聘面试试题及答案
大数据分析师招聘面试试题及答案一、基础知识考查1、请简要介绍一下大数据的 4V 特征。
答案：大数据的 4V 特征分别是 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和 Value（价值）。
Volume 指数据规模巨大；Velocity 表示数据产生和处理的速度快；Variety 意味着数据类型繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据；Value 则强调数据的价值密度相对较低，需要通过有效的分析手段来挖掘有价值的信息。
2、列举至少三种常见的大数据处理框架。
答案：常见的大数据处理框架有 Hadoop 生态系统（包括 HDFS、MapReduce 等）、Spark 框架、Flink 框架、Kafka 消息队列等。
3、解释数据清洗的主要步骤和目的。
答案：数据清洗的主要步骤包括：数据审查，检查数据的完整性、准确性和一致性；处理缺失值，可以通过删除、填充或基于模型预测等方式；处理重复数据，将重复的记录去除；纠正错误数据，对异常值和错误值进行修正。
数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据基础。
二、数据分析能力考查1、给定一个数据集，包含用户的年龄、性别、消费金额和购买频率，如何分析用户的消费行为特征？答案：首先，可以通过描述性统计分析，了解各个变量的分布情况，比如年龄的均值、中位数、众数，消费金额的总和、均值、标准差等。
然后，根据性别对消费金额和购买频率进行分组比较，观察是否存在性别差异。
进一步，可以进行相关性分析，判断年龄与消费金额、购买频率之间是否存在线性关系。
还可以运用聚类分析，将用户按照消费行为特征进行分类，以便针对不同类型的用户制定营销策略。
2、如何评估一个数据分析模型的准确性？答案：可以使用多种指标来评估数据分析模型的准确性。
常见的有准确率（Accuracy），即正确预测的样本数占总样本数的比例；召回率（Recall），表示正确预测的正例样本数占实际正例样本数的比例；F1 值，是准确率和召回率的调和平均数；均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等用于回归模型的评估；混淆矩阵可以直观地展示模型在不同类别上的预测情况。
数据分析面试题及答案
数据分析面试题及答案1、请简要介绍一下数据分析的过程和方法。
答：数据分析的过程通常包括定义问题、数据采集和清理、数据探索、建模和解释结果等步骤。
在这个过程中，数据分析师需要运用各种数据科学技术和方法，如统计学、机器学习、数据挖掘、可视化等，以了解数据的特征、找出相关性和趋势，并从中得出结论和建议。
2、请说明在数据分析中数据质量的重要性。
答：数据质量是数据分析的基础，低质量的数据可能会导致错误的结果和结论。
数据质量可以从多个方面来考虑，如数据精确性、完整性、一致性、及时性和可靠性等。
数据分析师需要对数据质量进行评估和修复，以确保数据分析的准确性和可靠性。
3、请说明你使用过的数据分析工具和技术。
答：数据分析工具和技术非常丰富，常见的包括Excel、SQL、Python、R、Tableau、PowerBI等。
在数据分析过程中，我们通常使用数据可视化、数据清洗、统计分析、机器学习等技术和方法。
具体使用哪些工具和技术需要根据具体的业务需求和数据特点来决定。
4、请说明你在数据分析中最擅长的领域和技术。
答：数据分析的领域和技术非常广泛，不同的应聘者可能有不同的专长。
一些常见的领域包括市场营销分析、用户行为分析、金融风险管理等。
一些常见的技术包括数据可视化、统计分析、机器学习、数据挖掘等。
应聘者需要根据自己的背景和经验来准备这个问题的回答。
5、请描述一下你在前一份工作中使用数据进行的项目和结果。
答：这个问题旨在考察应聘者的实际工作经验和成果。
应聘者需要能够清晰地描述自己的数据分析项目和结果，包括项目目标、使用的工具和技术、数据来源、分析过程、结论和建议等。
同时，应聘者还需要强调自己的贡献和价值，如减少成本、提高效率、增加收入等，以证明自己是一个优秀的数据分析师。
6、请描述一下你在数据清洗方面的经验和技巧。
答：数据清洗是数据分析过程中非常重要的一步，它涉及到数据采集、清洗、转换、加载等操作。
数据清洗的技巧包括发现和解决缺失值、异常值、重复值、错误值等数据问题。
数据分析面试常见问题
数据分析面试常见问题
这是一道数据分析师常见的问题其实主要考验你的逻辑性。
比如公司最近一周的销售额下降了让你分析一下原因：
我认为主要有两个方面的原因：
一个是内部原因，一个是外部原因（这句话体现的就是你的逻辑性）。
我是应届生的时候，面试官问我这个问题的时候，我就回答了这句，面试官评价说我很有逻辑性。
首先考虑内部原因：
主要从影响销售额的因素去分析：
1. 比如是单价下降了还是数量下降了还是单价和数量都下降了这是从直接影响的角度去分析
2. 其次，还有可能是转化方面的原因所以会去看一下前置性的因素比如一个电商的销售额下降可以去看看是不是激活下降了再往前可以看看自己的app排名是否下降了
3. 此外，还有一个思路就是下钻大致分为两个一个是时间上的下钻一个是空间上的下钻时间上的下钻：去看每一天的销售额是否有异常是突然下降还是持续下降空间上的下钻去看具体哪个地区的销售额出现了下降哪个品类的销售额出现了下降哪个人群（新用户、老用户）的销售额出现了下降
然后考虑外部原因
主要分为竞争对手和政策性的原因。
比如竞争对手在搞促销活动肯定会吸引一部分用户过去例如亚马逊图书搞活动会导致京东图书的销售额下降。
政策性的原因
这个很好理解比如最近贸易战出于避险情绪股票的价格突然下挫。
如果你作为一个应届生，能回答成这样，面试官肯定频频点头。
当然，最后得补上一句，以上是我的一个大致思路，具体问题，还得结合业务分析。
数据分析excel面试题目
数据分析excel面试题目1. 数据筛选与排序在Excel中，数据筛选和排序是常见的数据分析操作。
请简要介绍筛选和排序的功能，并举例说明如何使用这些功能进行数据分析。
2. 条件筛选条件筛选是根据特定条件从数据表中提取符合条件的数据。
请详细说明条件筛选的步骤，并结合实际案例展示如何使用条件筛选实现数据的提取。
3. 数据透视表运用数据透视表可以快速分析和汇总大量数据，并展现不同维度的数据分析结果。
请说明数据透视表的基本原理和使用方法，并提供一个小节例子进行解析。
4. 数据图表数据图表是一种直观展示数据分析结果的方式。
请介绍Excel中常用的数据图表类型，并说明如何根据不同的分析需求选择合适的图表类型和设置。
5. 函数与公式在Excel中，函数与公式是进行数据分析的重要工具。
请列举并解释几个常用的函数与公式，例如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等，并说明其在数据分析中的应用场景。
6. 数据清理与整理数据分析常常涉及到海量数据的清理和整理工作。
请简要说明数据清理与整理的主要步骤和技巧，并分享一个具体案例展示如何使用Excel进行数据清理与整理。
7. 逻辑与条件判断在数据分析过程中，逻辑与条件判断是解决问题的关键。
请介绍Excel中常用的逻辑函数，如IF、AND、OR等，并结合实际问题说明如何运用逻辑与条件判断进行数据分析。
8. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表等形式直观地展现出来，以便更好地理解和分析数据。
请说明如何运用Excel中的工具与功能实现数据的可视化，并分享一个数据可视化的示例。
9. 高级数据分析工具除了基本功能外，Excel还提供了一些高级数据分析工具，如数据透视图、回归分析等。
请简要介绍其中一个高级数据分析工具，并结合示例说明其在实际数据分析中的应用。
10. 错误处理与调试在数据分析过程中，可能会遇到各种错误。
请说明在Excel中如何处理常见的错误，并提供一些调试技巧，帮助读者更有效地解决数据分析中的错误问题。
数据分析、大数据岗位常见面试问题
偏统计理论知识1. 扑克牌54张，平均分成2份，求这2份都有2张A的概率。
C(4,2)*C(50,25)*C(2,2)*C(25,25) / C(54,27)*(C27,27)=(27*13)/(53*17)2.男生点击率增加，女生点击率增加，总体为何减少?•因为男女的点击率可能有较大差异，同时低点击率群体的占比增大。
如原来男性20人，点击1人；女性100人，点击99人，总点击率100/120。
现在男性100人，点击6人；女性20人，点击20人，总点击率26/120。
即那个段子“A系中智商最低的人去读B，同时提高了A系和B系的平均智商。
”3. 参数估计用样本统计量去估计总体的参数4.矩估计和极大似然估计矩估计法：矩估计法的理论依据是大数定律。
矩估计是基于一种简单的“替换”思想，即用样本矩估计总体矩。
矩的理解：在数理统计学中有一类数字特征称为矩。
首先要明确的是我们求得是函数的最大值，因为log是单调递增的，加上log后并不影响的最大值求解。
为何导数为0就是最大值：就是我们目前所知的概率分布函数一般属于指数分布族（exponential family），例如正态分布，泊松分布，伯努利分布等。
所以大部分情况下这些条件是满足的。
但肯定存在那种不符合的情况，只是我们一般比较少遇到。
极大似然估计总结似然函数直接求导一般不太好求,一般得到似然函数L(θ)之后,都是先求它的对数,即ln L(θ),因为ln函数不会改变L的单调性.然后对ln L(θ)求θ的导数,令这个导数等于0,得到驻点.在这一点,似然函数取到最大值,所以叫最大似然估计法.本质原理嘛,因为似然估计是已知结果去求未知参数,对于已经发生的结果（一般是一系列的样本值）,既然他会发生,说明在未知参数θ的条件下,这个结果发生的可能性很大,所以最大似然估计求的就是使这个结果发生的可能性最大的那个θ.这个有点后验的意思5. 假设检验参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，但推断的角度不同。
数据分析面试题目
数据分析面试题目一、数据预处理在数据分析领域，数据预处理是非常重要的一步。
以下是几个与数据预处理相关的面试题目：1. 数据清洗描述数据清洗的过程和目的。
请给出数据清洗的常见方法和技术。
数据清洗是指对数据进行筛选、去除冗余、纠正错误，以及填充缺失值的过程。
常见的数据清洗方法包括去重、离群值处理、数据转换和填充缺失值。
常见的技术包括使用编程语言（如Python、R）进行数据清洗，使用SQL语句对数据库数据进行清洗，以及使用数据可视化工具进行数据质量检查。
2. 特征选择什么是特征选择？请列举几种常见的特征选择方法，并描述它们的优缺点。
特征选择是指从原始数据中选择最相关的特征，以提高模型的准确性和泛化能力。
常见的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法通过统计方法或相关性分析来评估每个特征与目标变量之间的关系，从而选择最相关的特征。
它的优点是计算简单快速，但忽略了特征之间的相互关系。
包装法通过递归特征消除或正向选择等方法，将特征选择问题转化为搜索最佳特征子集的优化问题。
它可以捕捉到特征之间的相互关系，但计算复杂度较高。
嵌入法将特征选择作为模型训练的一部分，在训练过程中自动选择最佳的特征子集。
它不仅考虑了特征之间的相互关系，还考虑了模型的训练效果，但可能造成模型过拟合。
3. 数据变换什么是数据变换？请列举几种常见的数据变换方法，并说明它们的作用。
数据变换是指将原始数据转换为符合分析需求或模型要求的形式。
常见的数据变换方法包括标准化、归一化、对数变换和独热编码。
标准化将数据转换为均值为0，标准差为1的形式，适用于需要消除不同特征量纲影响的情况。
归一化将数据转换为0到1之间的范围，适用于需要将数据映射到一定范围的情况。
对数变换将数据进行对数运算，适用于数据呈现指数增长或指数衰减的情况。
独热编码将有序特征转换为二进制编码，适用于需要处理分类变量的情况。
二、数据探索与可视化数据探索与可视化是数据分析过程中的重要环节。
数据分析面试题及答案
数据分析面试题及答案数据分析面试题及答案1．问题描述在大规模数据处理中，常遇到的一类问题是，在海量数据中找出出现频率最高的前K个数，或者从海量数据中找出最大的前K个数，这类问题通常称为“top K”问题，如：在搜索引擎中，统计搜索最热门的10个查询词；在歌曲库中统计下载率最高的前10首歌等等。
2．当前解决方案针对top k类问题，通常比较好的方案是【分治+trie树/hash+小顶堆】，即先将数据集按照hash方法分解成多个小数据集，然后使用trie树或者hash统计每个小数据集中的query词频，之后用小顶堆求出每个数据集中出频率最高的前K 个数，最后在所有top K中求出最终的top K。
实际上，最优的解决方案应该是最符合实际设计需求的方案，在实际应用中，可能有足够大的内存，那么直接将数据扔到内存中一次性处理即可，也可能机器有多个核，这样可以采用多线程处理整个数据集。
本文针对不同的应用场景，介绍了适合相应应用场景的解决方案。
3．解决方案3.1 单机+单核+足够大内存设每个查询词平均占8Byte，则10亿个查询词所需的内存大约是10^9*8=8G 内存。
如果你有这么大的内存，直接在内存中对查询词进行排序，顺序遍历找出10个出现频率最大的10个即可。
这种方法简单快速，更加实用。
当然，也可以先用HashMap求出每个词出现的频率，然后求出出现频率最大的10个词。
3.2 单机+多核+足够大内存这时可以直接在内存中实用hash方法将数据划分成n个partition，每个partition交给一个线程处理，线程的处理逻辑是同3.1节类似，最后一个线程将结果归并。
该方法存在一个瓶颈会明显影响效率，即数据倾斜，每个线程的处理速度可能不同，快的线程需要等待慢的线程，最终的处理速度取决于慢的线程。
解决方法是，将数据划分成c*n个partition（c>1），每个线程处理完当前partition后主动取下一个partition继续处理，直到所有数据处理完毕，最后由一个线程进行归并。
数据分析师面试题
数据分析师面试题1. 什么是数据分析？数据分析是指使用统计学和计算机科学等方法对大量数据进行收集、清洗、转化和建模的过程，以从数据中提取有用的信息和洞见，支持业务决策和问题解决。
2. 数据分析师的主要工作是什么？数据分析师的主要工作包括收集、清洗和整理数据，应用统计学和数据分析技术，运用数据可视化工具进行数据展示，根据数据洞见提供业务建议和支持决策制定。
3. 数据分析师需要具备哪些技能？- 熟练掌握统计学、数学和计算机基础知识- 精通数据分析工具，如Python、R、SQL等- 具备数据清洗和处理能力- 了解机器研究和数据挖掘算法- 擅长数据可视化和报告撰写- 具备沟通和解释数据结果的能力4. 请解释下面统计学中的几个重要概念：均值、中位数、标准差和相关系数。
- 均值（Mean）是指一组数据的所有数值之和除以数据的个数。
它代表了数据集的平均水平。
- 中位数（Median）是指将一组数据按照大小排序后的中间值。
它代表了数据集的中间水平。
- 标准差（Standard Deviation）是用来衡量一组数据的离散程度的统计量。
标准差越大，数据的离散程度越大。
- 相关系数（Correlation Coefficient）是用来衡量两个变量之间关联关系强弱的统计量。
相关系数介于-1和+1之间，接近-1代表负相关，接近+1代表正相关。
5. 请描述下面几种常用的数据分析方法：聚类分析、回归分析和假设检验。
- 聚类分析（Cluster Analysis）是一种将数据集划分成具有相似特征的群组的方法，以发现数据内部的潜在结构和模式。
- 回归分析（Regression Analysis）是一种统计学方法，用于建立和探索因变量与自变量之间的关系。
通过回归分析，可以预测因变量的值并了解自变量对因变量的影响程度。
- 假设检验（Hypothesis Testing）是一种基于样本数据对总体参数进行推断的方法。
它通过建立一个假设，并利用统计学方法来判断样本数据是否支持这个假设。
面试数据分析师的常见问题
面试数据分析师的常见问题面试数据分析师的常见问题作为数据分析师，你将要解决的问题不仅仅是数据本身，还需要在分析结果的基础上给出合适的解释和建议。
这就要求你具备一定的技术知识和沟通能力。
当你准备面试数据分析师职位时，以下是一些常见问题及其答案，可以帮助你更好地准备面试。
1. 解释一下数据分析的定义以及你认为数据分析师在工作中应具备哪些技能。
数据分析是指通过收集、清理、处理和解释数据来发现有用信息并从中提取见解的过程。
作为数据分析师，你需要熟练掌握一些关键技能，包括数据收集与清洗、统计分析、数据可视化、编程和沟通能力。
2. 在数据分析过程中，你会用到哪些常见的统计方法？在数据分析中，常见的统计方法包括描述统计、推断统计和预测建模。
描述统计用于总结和描述数据的概括性统计量，如均值、中位数、标准差等。
推断统计用于通过样本数据对总体做出推断，如假设检验和置信区间。
预测建模则是根据过去的数据来预测未来的趋势和结果，如回归分析、时间序列分析等。
3. 在数据分析中，你如何处理缺失数据？处理缺失数据有几种常见的方法。
首先，可以选择舍弃含有缺失数据的记录，但这可能会导致数据不完整。
其次，可以采用插补方法，如均值插补、回归插补或多重插补，通过其他变量或样本来估计缺失数据。
最后，可以建立模型来预测缺失数据，例如使用机器学习算法进行预测。
4. 你如何进行数据可视化和报告呈现？数据可视化和报告呈现对于向他人传达关键见解至关重要。
你可以使用图表、表格、图形和其他视觉元素将数据转化为易于理解和解释的形式。
常用的可视化工具有Excel、Tableau、Power BI等。
重点是选择合适的可视化方式，以及清晰明了地传达信息。
5. 在数据分析的过程中，你能否举一个你曾经遇到的困难并说明你是如何克服的？在面试中，面试官通常希望听到你在解决问题时的思考方式和解决方法。
举一个你在数据分析过程中遇到的难题，并说明你是如何分析原因，找到解决方案以及最终取得什么样的成果。
数据分析师面试常见问题及回答
数据分析师面试常见问题及回答数据分析师面试是数据分析岗位申请过程中非常重要的一环。
在面试中，雇主希望了解您的技能、经验和适应能力，以确定您是否适合这个职位。
以下是数据分析师面试中的常见问题及其回答，供大家参考。
问题1：请介绍一下你的数据分析经验。
回答：我有X年的数据分析经验。
我曾在ABC公司担任数据分析师，负责收集、整理和分析公司的销售数据，并为管理层提供数据驱动的决策支持。
我熟练运用SQL、Python等工具进行数据提取和清洗，对数据可视化工具如Tableau也非常熟悉。
问题2：请介绍一个你最得意的数据分析项目，并解释你是如何实现的。
回答：我最得意的数据分析项目是在ABC公司的一次市场调研中。
为了了解产品在不同市场的表现，我首先收集和整理了大量的销售数据和市场调研数据。
然后，我使用Python进行数据清洗和预处理，运用统计分析方法对数据进行挖掘，最后使用Tableau生成可视化报告。
通过这个项目，我成功地发现了产品在某个特定市场的潜在机会，并提出了一些建议来优化市场策略。
问题3：如何处理数据缺失或异常值？回答：当处理数据缺失时，我会先观察缺失值的分布情况，判断其缺失的原因。
如果缺失值较少且随机分布，我会采用删除的方式进行处理；如果缺失值较多，我会使用插值法来填补缺失值。
对于处理异常值，我会先通过可视化工具观察数据的分布情况，然后使用统计学方法或专业领域知识判断和处理异常值。
问题4：如何选择合适的模型进行数据分析？回答：在选择合适的数据分析模型时，我会根据问题的性质和数据的特点来决定。
对于分类问题，我会选择逻辑回归、决策树或支持向量机等模型；对于回归问题，我会选择线性回归、岭回归或随机森林等模型。
在选择模型时，我也会考虑到模型的解释性、准确性和复杂度等因素。
问题5：如何解释数据分析结果给非技术人员？回答：当向非技术人员解释数据分析结果时，我会避免使用过多的技术术语，尽量用简洁明了的语言来表达。
我会先说明问题的背景和目的，然后介绍数据的处理方法和分析过程，并最终用直观的可视化工具展示分析结果。
数据分析 常见笔试 面试业务题汇总
常见业务题【1】如果我们发现，某店铺的X品类在今年3月的销量，比去年3月的销量下降了50%，如果你是负责此次分析的数据分析师，你会如何分析？请写出你的分析思路/过程/想法。
答1：（1）检验数据是否正确。
（2）指标拆分。
将指标与同期进行对比，定位问题。
∙销量=日均销量*30=订单数*（1-订单取消率-退货率）*30；∙退货率=退货数/订单总数，进一步分析退货原因：质量问题/恶意退货/客服服务问题；∙订单取消率=订单取消数/订单总数，进一步分析订单取消原因，竞品性价比高/服务好/店面设计好/店铺评分高∙订单数=咨询数*（1-咨询流失率）+加入购物车*（1-购物车流失率）+直接下单咨询流失定位原因回复不及时/不准确∙用户群体，老用户销量新用户销量不同渠道转化率（3）同时关注关键指标GMV是否下降明显【2】如果需要你在1个月内，实现xxx产品10万人的拉新指标，你要如何做？可以谈谈你的思路。
答1：（1）首先是存量的利用，了解到我们的产品有超过50万的注册用户，而且产品的某某功能又存在很强的社交性，我认为利用老用户传播将会是一个突破口，从转化率上这方面我预计能够拉新4万人（2）在增量上，我们可以对各个付费渠道进行数据整理分析，并重点投放roi较高的渠道....预计完成3万的新增指标（3）其实这只是一个初步的拉新方案，而且拉新之后，我们后续要紧接着做好留存和转化的工作。
【3】某APP 7月份DAU比同年5月份上涨了10%，作为数据分析师，你会从哪些方面分析DAU增长的原因？请列举至少两种以上拆分思路。
答1：首先看用户类别，判断新增的活跃用户是新用户还是老用户。
若为新用户，则DAU 上涨的原因是总用户数增加。
若为老用户，说明APP的用户粘性有所增加。
接下来对于新用户和老用户的分析都可以从以下三种思路出发。
（1）按短期和长期因素拆分。
长期因素表现在用户量的长期趋势，如一年来app的日活指标都是呈上升态，可估算5月到7月按既往趋势的DAU增长量（换算为量而非百分比），比如使用移动平均等预测手法计算；在剔除了趋势增长量的基础上，考虑短期因素，考虑在7月和5月间有无重大社会事件、商业事件，社会事件可以是某种舆论造成App的关注度提升，商业事件可考虑商业合作和商业活动（618），可以以各月的舆论热度作为对比的指标。
数据分析师面试常见问题
数据分析师面试常见问题数据分析师面试常见问题数据分析师是目前互联网行业中非常热门的职位之一，随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始重视数据分析的能力。
因此，对于求职者来说，准备数据分析师面试是非常重要的。
本文将介绍数据分析师面试中常见的问题，并给出一些回答的参考。
1. 请简单介绍一下你自己。
这个问题类似于自我介绍，可以从个人背景、学历、工作经验、专业特长等方面进行回答。
重点强调与数据分析相关的学习和实践经验。
2. 你对数据分析的理解是什么？这个问题考察求职者对数据分析的基本概念和理解程度，可以给出数据分析是通过收集、清洗、整理和分析数据来发现其中的规律和洞察，为企业决策提供支持的过程。
3. 请介绍一下你在数据分析方面的经验和项目。
回答这个问题时，可以结合具体的项目经验，强调自己在数据分析过程中所使用的工具和技术、分析的目标和结果，并举例说明自己在解决问题方面的能力和优势。
4. 你熟悉哪些数据分析工具和编程语言？这个问题考察求职者对数据分析工具和编程语言的了解程度。
可以列举一些常用的数据分析工具和编程语言，如Python、R、SQL等，并结合自己的实际经验说明自己在使用这些工具时的熟练程度。
5. 如何处理缺失值和异常值？这个问题考察求职者在数据清洗方面的能力。
可以回答在缺失值处理上常用的方法，如删除、插补、使用平均值等；在异常值处理上可以回答使用箱线图、Z-score等方法。
6. 你如何评估模型的准确性？这个问题考察求职者对模型评估指标的了解。
可以回答常见的模型评估指标，如准确率、查准率、查全率、F1值等，并结合自己的实践经验说明如何选择合适的评估指标。
7. 如何解决数据倾斜的问题？这个问题考察求职者在样本不平衡问题上的解决能力。
可以回答使用过采样、欠采样、SMOTE等方法来平衡数据集，或者使用模型调整参数来处理数据倾斜。
8. 你有没有遇到过数据分析中的困难和挑战？如何解决的？这个问题考察求职者在实际工作中遇到问题时的解决能力。
数据分析师岗常见面试问题汇总
数据分析师岗常见面试问题汇总前言数据分析师是一种越来越常见的职位，在面试过程中，公司通常会提出一系列问题来评估候选人在数据分析领域的技能和知识。
本文汇总了一些常见的数据分析师面试问题，希望能够帮助你在面试中更好地准备和应对。
1. 数据处理与清洗- 请介绍一下你在数据处理与清洗方面的经验。
- 在进行数据清洗时，你通常会使用哪些工具或技术？- 如何处理缺失值和异常值？- 你如何处理重复数据？- 如何处理数据的维度不一致问题？2. 数据分析与可视化- 请介绍一下你在数据分析与可视化方面的经验。
- 在进行数据分析时，你通常采用什么方法或技术？- 如何选择适当的可视化工具来展示数据？- 如何解释和传达数据分析结果给非技术人员？- 在进行数据分析时，你遇到了什么困难，如何解决？3. 数据建模与预测- 请介绍一下你在数据建模与预测方面的经验。
- 你通常采用哪些方法来建立预测模型？- 如何评估和优化预测模型的性能？- 如何处理特征选择和降维？- 你在预测分析中的一个成功案例是什么？请详细描述。
4. SQL与编程能力- 请介绍一下你在SQL和编程方面的经验。
- 你熟悉的数据库类型有哪些？你通常使用哪个数据库管理系统？- 请描述一个你在工作中使用SQL解决问题的案例。
- 除了SQL外，你还具备哪些编程技能？如何在数据分析中应用这些技能？5. 项目经验与团队合作- 请介绍你在数据分析项目中的角色和贡献。
- 在项目中，你如何与团队成员协作？- 请回顾一个你认为在数据分析项目中最具挑战性的任务，并说明你是如何解决的。
- 请分享一个你在团队项目中遇到的冲突或挫折，并说明你是如何处理的。
6. 行业与趋势了解- 你对当前数据行业有什么了解？- 你关注的数据领域的最新趋势是什么？- 请分享一个你通过研究行业报告或参与行业会议了解到的有关数据分析领域的信息。
以上问题仅供参考，实际面试中可能会有其他问题，建议在面试前多做准备，多实践，以提高面试的成功率。
数据分析师面试常见的77个问题
数据分析师面试常见的77个问题2021-09-28数据挖掘与数据分析随着大数据概念的炽热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。
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工程？你是如何对其结果进展衡量的？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原那么？4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦间隔？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“好〞？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模糊交融〕？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半构造化的数据你会选择使用哪种语言？11、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。
14、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。
你怎么去优化发送？你怎么优化反响率？能把这二个优化份开吗？20、假设有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。
为什么？你做什么可以进步速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？21、如何把非构造化的数据转换成构造化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么防止？发生的频率是多少？23、如何判别mapreduce过程有好的负载平衡？什么是负载平衡？24、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的平安问题有哪些？25、〔在内存满足的情况下〕你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？27、你处理过白名单吗？主要的规那么？〔在欺诈或者爬行检验的情况下〕28、什么是星型模型？什么是查询表？29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗？如何及提升多少？31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案？取决于什么内容？32、定义：QA〔质量保障〕、六西格玛、实验设计。
(完整版)数据分析岗面试题
数据剖析岗面试题1、表： table1(Id,class,score),用最高效最简单的SQL列出各班成绩最高的列表，显示班级，成绩两个字段。
2、有一个表 table1 有两个字段 FID，Fno，字都非空，写一个 SQL语句列出该表中一个 FID对应多个不一样的 Fno 的纪录。
Fid Fno101a1001101a1001102a1002102a1003103a1004104a1005104a1006105a1007105a1007105a10073、有职工表 empinfo(Fempno varchar2(10) not null pk,Fempname varchar2(20) not null,Fage number not null,Fsalary number not null);若是数据量很大概 1000 万条；写一个你以为最高效的 SQL，用一个 SQL计算以下四种人：fsalary>9999 and fage > 35fsalary>9999 and fage < 35fsalary <9999 and fage > 35fsalary <9999 and fage < 35每种职工的数目；4、Sheet1:sheet2：Sheet1、sheet2 是 Excel中两个表， sheet2 中记录了各产品类型下边对应的产品编码，现要在 sheet1 C列中对应 A 列产品编码所对应的产品类型，请写出公式。
5、某商品零售企业有100 万客户资料数据（客户数据信息包含客户姓名、电话、地点、购置次数、购置时间、购置金额、购置产品种类等等），现要从中抽取 10 万客户，对这些客户发送目录手册，为了能使这批手册产生的收益最大，从已有的客户数据信息，我们应当怎样精选这 10 万个客户？。
数据分析师面试题
数据分析师面试题在数据驱动的时代，数据分析师的需求越来越高。
拥有数据分析技能的人才不仅可以为企业提供有价值的洞察，还可以帮助企业做出明智的决策。
因此，数据分析师的职位也成为许多人梦寐以求的职业。
然而，想要成为一名优秀的数据分析师，光靠学术知识是不够的，还需要具备一定的实践经验和面试技巧。
下面是一些常见的数据分析师面试题，希望对准备面试的您有所帮助。
问题一：请介绍一下您的数据分析项目经验。
回答示范：我曾在一家电商公司担任数据分析师，并负责分析用户购买行为以及评估促销活动的效果。
通过对大量的销售数据进行深入的分析，我能够找出用户喜好的品类，优化公司的商品推荐策略，并提出针对性的促销方案，最终帮助公司提升了销售额。
问题二：在数据分析的过程中，你一般如何选择和清洗数据？回答示范：在选择数据时，我首先会明确分析的目标和需求，然后根据目标确定需要的数据类型和指标。
在清洗数据时，我通常会处理缺失值、异常值和重复值，确保数据的质量。
此外，我还会进行数据格式转换和单位转换等操作，以便于后续的分析和可视化呈现。
问题三：请谈谈你对数据可视化的理解以及在工作中的实践经验。
回答示范：我认为数据可视化是帮助人们更加直观地理解数据的有效方式。
通过合适的图表和可视化工具，可以更清晰地传达数据的含义和趋势。
在工作中，我经常使用Power BI和Tableau等工具制作图表和仪表盘，向管理层和团队成员展示分析结果，帮助他们做出决策。
问题四：你在数据分析项目中遇到过什么困难和挑战？如何解决？回答示范：在一次数据分析项目中，我遇到了数据量过于庞大的问题，导致计算时间过长，无法按时完成任务。
为了解决这个问题，我在数据处理环节进行了优化，使用了分布式计算和并行计算的方法，提高了计算效率。
同时，我也与团队成员合作，共同分担了工作量，最终成功地完成了项目。
问题五：请描述一次你帮助公司节约成本或提高效益的实例。
回答示范：在一次项目中，我分析了公司不同渠道的广告投入和销售额的关系，并发现某些渠道的投入并没有带来预期的销售额增长。
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数据分析师面试常见的77个问题
2013-09-28数据挖掘与数据分析
随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。
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“好”？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？
11、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。
14、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。
你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？能把这二个优化份开吗？
20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。
为什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？
21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？
22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？
24、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？
25、（在内存满足的情况下）你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？
26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？
27、你处理过白名单吗？主要的规则？（在欺诈或者爬行检验的情况下）
28、什么是星型模型？什么是查询表？
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？
30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗？如何及提升多少？
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案？取决于什么内容？
32、定义：QA（质量保障）、六西格玛、实验设计。
好的与坏的实验设计能否举个案例？
33、普通线性回归模型的缺陷是什么？你知道的其它回归模型吗？
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好？为什么？
35、保险精算是否是统计学的一个分支？如果不是，为何如何？
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。
给出一个分布非常混乱的数案例。
37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标？你建议用哪个指标替代？
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比？你对A/B 测试熟吗？
39、什么是敏感性分析？拥有更低的敏感性（也就是说更好的强壮性）和低的预测能力还是正好相反好？你如何使用交叉验证？你对于在数据集中插入噪声数据从而来检验模型的敏感性的想法如何看？
40、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。
在过去15年中这些技术做了哪些大的改进？
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗？你怎么想逐步回归？你熟悉的逐步回归技术有哪些？什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好？
42、你如何建议一个非参数置信区间？
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率？
44、什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力？
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集？你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题？一个规则集的近似解决方案是否可行？如何寻找一个
可行的近似方案？你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的？
47、如何创建一个关键字分类？
48、什么是僵尸网络？如何进行检测？
49、你有使用过API接口的经验吗？什么样的API？是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务？
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好？
51、可视化使用什么工具？在作图方面，你如何评价Tableau?R?SAS?在一个图中有效展现五个维度？
52、什么是概念验证？
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT 部门的人？有咨询经验吗？与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗？及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护？
55、什么是cron任务？
56、你是一个独身的编码人员？还是一个开发人员？或者是一个设计人员？
57、是假阳性好还是假阴性好？
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗？分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的？
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的FB帐户？
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户？
62、你有没有想过自己创业？是什么样的想法？
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗？它将会被什么替代？
64、你用过时间序列模型吗？时滞的相关性？相关图？光谱分析？信号处理与过滤技术？在什么样的场景下？
65、哪位数据科学有你最佩服？从哪开始？
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的？
67、什么是效率曲线？他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷？
68、什么是推荐引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密测试？如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试？
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？
72、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度？什么好的聚类算法？你怎么决定一个聚类的聚数？
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。
74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释？一个有用的图形的特征？
75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。
76、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是？
77、你怎么马上就知道在一篇文章中（比如报纸）发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息？例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想？怎样可以让这些数据更加准确？。