数据分析面试2
数据分析面试题
数据分析面试题数据分析是当前热门的技能之一，许多公司都在招聘数据分析师。
然而，在面试中，面试官往往会提出一系列的数据分析面试题，以评估应聘者的能力和经验。
本文将介绍一些常见的数据分析面试题，并提供相应的解答方法。
一、描述性统计面试官常常会要求应聘者通过描述性统计方法对数据集进行分析。
描述性统计是一种通过总结和解释数据集的关键特征来描述数据的方法。
以下是一些常见的描述性统计面试题：1. 描述性统计的基本概念是什么？如何计算均值、中位数和标准差？描述性统计是统计学的一个分支，通过收集、组织、分析和解释数据来描述数据的关键特征。
均值是数据集的平均值，计算方法是将所有数据点相加，然后除以数据点的个数。
中位数是将数据集按照大小排序，找出位于中间的数值。
标准差是衡量数据集的离散程度，计算方法是每个数据点与均值的差的平方的均值的平方根。
2. 如何理解正态分布？如何判断一个数据集是否符合正态分布？正态分布是一种常见的连续概率分布，具有钟形曲线的特征。
若一个数据集呈现正态分布，则均值、中位数和众数值相等。
可以通过绘制直方图或使用统计检验（如Shapiro-Wilk检验）来判断一个数据集是否符合正态分布。
3. 如果给你一个包含异常值的数据集，你会如何处理？为什么？异常值是数据集中明显不同于其他观测值的数据点。
处理异常值的方法有很多，可以删除异常值，用中位数代替异常值，或使用鲁棒统计方法。
删除异常值可能导致信息丢失，因此在处理异常值时需要根据具体情况权衡利弊。
二、回归分析回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。
在数据分析面试中，经常会涉及回归分析的相关问题。
以下是一些常见的回归分析面试题：1. 什么是线性回归分析？如何计算回归方程？线性回归分析是通过建立一条直线来拟合数据点之间的关系。
回归方程的一般形式是y = b0 + b1x，其中y是因变量，x是自变量，b0是截距，b1是斜率。
可使用最小二乘法估计回归方程的参数。
数据分析管理岗竞聘情景面试题本
数据分析管理岗竞聘情景面试题本
背景描述
公司将进行一轮数据分析管理岗位的竞聘，为了更好地评估候选人的能力和经验，决定采用情景面试的方式进行选拔。
本文档收集了一些常见的情景面试题，帮助候选人准备并展示自己在数据分析管理方面的技能。
题目一：数据管理和清洗
您在项目中遇到了一份包含大量异常数据的数据集，如何进行数据管理和清洗？请详细描述您的具体操作步骤和策略。
题目二：数据探索与可视化
假设您获得了公司一年来的销售数据，如何利用数据探索和可视化的方法，帮助公司了解销售趋势和关键影响因素？请描述您的数据分析流程和结果展示方式。
题目三：数据模型和预测
某公司想要预测下个季度的销售额，您应该如何建立一个合适的数据模型？请描述您的建模思路和常用的预测算法，并解释选择该算法的理由。
题目四：数据隐私和安全
在进行数据分析的过程中，保护数据隐私和确保数据安全是非常重要的。
请列举您所熟悉的数据隐私保护措施和数据安全措施，并说明您是如何应用这些措施来保护数据的。
题目五：项目管理和团队合作
在数据分析管理岗位中，项目管理和团队合作是不可或缺的能力。
请分享一次您在数据分析项目中的项目管理经验，以及在团队合作中遇到的挑战和应对策略。
题目六：持续研究和专业发展
在一个充满竞争的行业中，持续研究和专业发展非常重要。
请分享您在数据分析领域持续研究和个人专业发展的经验，以及您如何保持对最新技术和方法的了解。
以上是一些典型的情景面试题，希望能帮助候选人更好地准备竞聘。
祝您成功！。
运营数据分析专员岗位面试题及答案(经典版)
运营数据分析专员岗位面试题及答案1.请描述一次您成功分析运营数据并提供有关业务改进的建议的经验。
答：在上一份工作中，我分析了我们公司的销售数据，发现了某个特定产品线的销售下滑趋势。
通过深入研究，我发现这是由于竞争对手的新产品推出所导致的。
我建议公司采取市场营销策略的调整，包括重新定位产品、调整价格策略以及改进促销活动。
这些措施帮助我们在短期内恢复了销售增长并改进了市场份额。
2.如何确定关键业务指标（KPIs），以便有效地监测运营绩效？答：确定关键业务指标需要深入了解业务目标。
首先，我会与业务部门领导和团队合作，了解他们的优先事项和目标。
然后，我会选择与这些目标密切相关的KPIs。
例如，如果公司的目标是提高用户满意度，我可能会选择NPS（净推荐值）作为一个关键指标，同时还会关注客户投诉率和客户留存率。
3.请描述一种您如何使用数据可视化工具来呈现运营数据的情况。
答：我经常使用数据可视化工具，例如Tableau或PowerBI，来呈现运营数据。
例如，在上一个项目中，我创建了一个交互式仪表板，用于监测电子商务网站的用户活动。
我包括了各种图表，如折线图、柱状图和地图，以展示用户访问、转化率和地理位置分布。
这种可视化帮助业务团队更快速地理解数据，并在需要时采取行动。
4.如何处理运营数据中的缺失值和异常数据？答：处理缺失值和异常数据是关键的数据清洗步骤。
对于缺失值，我会采用多种方法，如删除缺失数据、填充缺失数据（使用均值、中位数或其他合适的值），或者使用预测模型来估算缺失值。
对于异常数据，我会使用统计方法和可视化工具来识别异常点，并采取纠正措施，例如排除异常值或进行数据变换。
5.如何建立数据驱动的文化在公司内推广？答：建立数据驱动的文化需要多方面的努力。
首先，我会与高层领导合作，确保他们支持数据驱动决策，并将其纳入公司战略规划中。
然后，我会提供培训和资源，帮助团队成员提高数据分析和数据可视化的能力。
另外，我会定期分享成功的数据驱动案例，以鼓励其他部门采用相似的方法。
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。
数据分析面试题及答案
数据分析面试题及答案在数据分析领域，面试是一个重要的环节，能够检验面试者的技术能力和解决问题的能力。
本文将介绍一些常见的数据分析面试题，并提供相应的答案，帮助读者更好地准备数据分析类面试。
一、统计学基础1. 请解释什么是均值、中位数、标准差，以及它们的应用场景是什么？均值是一组数值的平均值，用来衡量集合中的中心位置；中位数是一组数值的中间值，用来忽略极端值的影响；标准差是一组数值的离散程度，用来衡量数据分散的程度。
在数据分析中，均值用于衡量数据集的平均水平，中位数用于代表数据集的典型值，标准差用于评估数据的稳定性和一致性。
2. 什么是假设检验？如何进行假设检验？假设检验是用来判断某个假设在统计学意义下是否成立的方法。
常见的假设检验有t检验、F检验、卡方检验等。
进行假设检验的一般步骤包括：确定原假设和对立假设，选择适当的统计量，计算统计量的观测值，根据观测值和临界值进行判断，得出结论。
二、数据清洗和数据预处理1. 数据清洗的步骤是什么？为什么要进行数据清洗？数据清洗的步骤包括：处理缺失值、处理异常值、处理重复值、处理错误值。
数据清洗的目的是确保数据的质量和准确性，排除影响分析结果的干扰，保证后续分析的可靠性和准确性。
2. 数据预处理的方法有哪些？请解释一个你常用的数据预处理方法。
数据预处理的方法包括：数据平滑、数据集成、数据变换、数据规约等。
其中，数据平滑是通过插补或平滑算法处理数据中的噪声或异常值，使得数据更加可靠和准确。
我常用的数据平滑方法是移动平均法，通过计算数据序列中相邻若干项的平均值来平滑数据，减少噪声对数据的影响。
三、数据可视化1. 数据可视化有哪些常用的图表类型？请简要描述它们的应用场景。
常用的数据可视化图表类型包括：条形图、折线图、散点图、饼图、箱线图等。
条形图适用于比较不同组别或类别之间的数据差异；折线图适用于展示数据的趋势和变化；散点图适用于展示两个变量之间的相关性；饼图适用于展示数据的相对比例；箱线图适用于展示数据的分布和异常值。
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简介：数据分析是当今社会中一个非常重要的职业。
在现代信息化的背景下，大量的数据被产生并储存下来。
数据分析师通过收集、处理和解释这些数据，为企业提供决策支持和业务优化的建议。
而数据分析面试作为入职数据分析领域的重要环节，通常需要应聘者具备扎实的数据分析知识和解题能力。
本文将介绍一些常见的数据分析面试题目，并提供相应的答案。
一、数据清洗和数据准备1. 什么是数据清洗？为什么在数据分析过程中需要进行数据清洗？数据清洗是指通过删除、更正、转换数据中的错误、不完整或不准确的部分，以保证数据的质量和可靠性。
在数据分析过程中，原始数据常常会存在一些问题，如数据缺失、重复、异常值等。
进行数据清洗可以排除这些问题，确保数据可以准确地反映现实情况，并为后续分析提供可靠的基础。
2. 数据清洗的步骤有哪些？请简要描述。
数据清洗通常包括以下步骤：- 缺失值处理：对于存在缺失值的数据，可以选择删除缺失值、填补缺失值或使用插值等方法进行处理。
- 重复值处理：对于重复值，可以选择保留一个或全部删除，具体取决于数据分析的需求。
- 异常值处理：对于异常值，可以通过排查数据采集过程中的错误或异常，或者通过统计学方法鉴定并处理。
- 数据类型转换：将数据转换为合适的类型，如将文本转换为数字、日期转换为特定的格式等。
- 无关变量删除：排除对分析结果没有影响或没有统计学意义的变量。
二、数据分析方法与工具1. 请简述线性回归分析的原理和应用场景。
线性回归分析是一种用于探索自变量与因变量之间线性关系的统计方法。
它基于最小二乘法确定一条直线，拟合出最佳的线性模型。
线性回归广泛应用于预测和预测建模，例如市场营销分析、销售预测、经济预测等。
2. 解释一下决策树算法的原理及其在数据分析中的应用。
决策树算法通过构建一个树形结构模型，基于特征的不同取值进行决策。
它将一个问题不断分割为更小的子问题，直到最终达到一个决策。
决策树算法在数据分析中应用广泛，如分类问题和预测问题。
腾讯数据分析岗位面试题
腾讯数据分析岗位面试题
现有一张用户活跃表（user_active)
字段结构如下：
date：日期
user_id：用户ID
device：设备类型
active_score：活跃度
问题① ：请计算每日的用户次留率
解题思路：
①表进行自关联，日期+1天错开匹配
② 当天数据不进行次留计算
问题②：
根据不同设备，按照用户活跃度进行排名，并输出每个设备活跃度TOP100的用户ID及活跃日期、活跃度。
解题思路：
①考察窗口函数
②对于相同活跃度如何排名
面试真题2 ：
除了distinct外还有什么方法可以去重？
解题思路：
SQL去重的方法主要有三种
① DISTINCT（题目中已提到）
② GROUP BY
③ ROW_NUMBER()函数
以王者荣耀为例，怎么划分用户的生命周期？
解题思路：
用户的生命周期划分定义如下：
（可根据实际业务情况做调整）
①导入期：用户获取阶段，所有的新用户都是属于导入期。
②成长期：注册登录并激活，首次体验王者荣耀游戏。
③成熟期：深入使用王者荣耀游戏，如频繁登录，购买相关游戏产品，这部分用户对平台的贡献和收益最大。
④休眠期：这个阶段的用户价值开始走下坡，从数据上的表现，例如，登录频率或购买频率下降，游戏时长下降等。
⑤流失期：一段时间未登录的用户。
具体时长可以以王者荣耀登录的用户间隔分布进行分析定义。
数据分析师面试题
数据分析师面试题数据分析师是近年来兴起的热门职位之一，随着大数据时代的到来，越来越多的企业需要专业的数据分析师来解读和挖掘数据中的信息。
那么，如果你想成为一名出色的数据分析师，不仅需要具备扎实的数据分析技能，还需要在面试中展现出自己的实力和潜力。
本文将为你提供一些常见的数据分析师面试题，并给出详细的解答，希望对你的面试备考有所帮助。
1. 请简要介绍一下你的数据分析经验和技能。
回答：作为一名数据分析师，我拥有X年的数据分析经验。
我熟练掌握数据清洗、数据可视化、统计分析等数据分析技能。
在过去的职业生涯中，我曾与跨部门团队合作，帮助企业进行市场调研和消费者行为分析。
同时，我也熟练使用数据分析工具，如Python、R和SQL等，能够利用这些工具进行数据挖掘和预测分析。
2. 你如何处理缺失数据和异常值？回答：处理缺失数据和异常值是数据分析师必备的技能之一。
对于缺失数据，我通常采用以下几种方法来处理：一是删除含有缺失数据的观测值；二是使用均值、中位数或众数等填充缺失值；三是利用机器学习算法进行缺失值的预测填补。
而对于异常值的处理，我会先进行异常检测，可以通过箱线图、散点图等方法找出异常值，然后根据业务需求决定是否删除异常值。
3. 你认为数据分析师的最大挑战是什么？回答：我认为数据分析师最大的挑战是将复杂的数据转化为易懂的信息，并为业务决策提供有力的支持。
数据分析师需要具备较强的业务理解能力，能够将数据分析结果与实际业务情况相结合，为企业提供有针对性的建议。
此外，数据分析师还需要具备沟通和表达能力，能够将专业的数据分析结果以简明易懂的方式向非技术人员传递，为他们做出决策提供参考依据。
4. 请描述一次你成功解决数据分析问题的经历。
回答：在上一家公司工作期间，我们遇到了一个产品销售额下降的问题。
我首先收集了各种与销售额相关的数据，包括产品价格、广告投放、竞争对手等方面的数据。
然后，我对数据进行了清洗和处理，并进行了统计分析和可视化展示。
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。
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。
(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。
数据分析面试自我介绍
数据分析面试自我介绍尊敬的面试官，你好！非常荣幸能够有机会参加贵公司的数据分析岗位面试，我是[你的名字]。
在这里，我将用____字详细介绍我的背景、能力和对数据分析的热情。
1.个人背景与教育经历（300字）我拥有本科学位，专业为统计学。
在我的统计学专业学习过程中，我广泛涉猎了数理统计、概率论、回归分析、时间序列等领域的知识，并深入了解了统计学在现实应用中的重要性和价值。
我还通过自学，学习了各种工具和软件如Python、R、SQL 等，来提高数据处理和分析的能力。
此外，我拥有扎实的数学基础和逻辑思维能力，能够独立思考和解决问题。
2.工作经验与项目经历（1500字）在我的实习和工作经历中，我有过在不同行业的数据分析项目经验。
首先，我曾在一家传媒公司担任数据分析师，负责分析用户行为数据和广告效果分析。
我通过使用Python和SQL等工具，完成了对海量用户数据的整理、清洗和处理，并利用统计学方法和机器学习算法进行数据分析和模型构建。
这些分析结果不仅有助于公司了解用户需求和行为模式，还提供了有效的决策支持。
其次，我在一家零售公司实习期间负责产品销售数据的分析和预测。
我运用Excel和Python等工具，对历史销售数据进行了清洗和探索性分析，并利用时间序列模型进行销售预测。
通过我的分析和预测，公司能够更准确地制定产品定价和库存策略，提高了销售效率和利润。
另外，在我自主开发的数据分析项目中，我利用Python和机器学习算法对一家电商平台的用户数据进行了分析，包括用户行为、购买偏好、推荐模型等。
通过我的分析和建模，为电商平台提供了精准的个性化推荐策略，提高了用户购买转化率和平台收入。
3.技能与专长（1500字）我拥有扎实的数据分析能力和丰富的数据处理经验。
擅长使用Python、R和SQL等工具进行数据清洗、处理和分析，并能够运用可视化工具如Tableau和matplotlib等将复杂数据以可视化的方式呈现出来，帮助决策者更好地理解和利用数据。
数据分析师常见的面试问题
数据分析师常见的面试问题(2)(总4页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--数据分析师常见的面试问题(2)这是一篇由网络搜集整理的关于数据分析师常见的面试问题集锦的文档，希望对你能有帮助。
数据分析师常见的面试问题集锦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TableauRSAS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。
数据分析面试自我介绍
数据分析面试自我介绍篇【1】我叫___，本科和研究生都就读于___，专业方向是是信息与系统。
我的职业理想是成为一名优秀的工程师，所以我选择了___，选择了我现在的专业。
我希望在未来成为这方面的专家。
为了实现这个梦想，我特别注重与此相关的专业课程的学习，也取得了很好的成绩。
并且在教研室里一年半的时间，我积累许多相关领域经验，也锻炼了自己的实际动手能力，使我更进一步接近我的梦想。
在课余时间，我积极参见各种活动，比如歌唱比赛，学校交谊舞会，户外徒步露营，骑自行车旅行，创立研究生英语角……我是一个比较外向的人，喜欢与人交流。
同时我是一个有强烈进取心的人，期望每天都能做一个更好的自己，所以常常找出自己的不足，并且加以改进。
我非常喜欢旅行因为我总能在一个新的地方发现有趣和令人兴奋的事情。
我知道这份职业需要大量出差，但是我能享受它。
我认为一份职业要符合自己的兴趣和性格，能充分发挥自己的特长，这样你才能够以全部的热情投入工作，享受你所从事的事业，获得成功。
通过对自己的综合分析，我相信我适合这份职业，热爱这份职业并且能干好它。
___又是如此优秀和受人尊敬的公司，我梦想在这里工作。
这就是我来到这里应聘这份工作的原因。
谢谢。
数据分析面试自我介绍篇【2】我来自美丽的海滨城市，今年___岁，是大学专业本科的应届毕业生。
闽南的山水哺育我长大，我的血液里流淌着闽南人特有活泼开朗的性格和爱拼才会赢的打拼精神。
带着这种精神，在校期间我刻苦学习，不负众望分别获得___年度二等奖学金，___年度和___年度三等奖学金，用实际努力报答父母和师长的养育之恩。
除了学习之外，我还积极参加各种社会实践活动。
我曾担任班级的宣传委员，组织了几次班级和学院的公益活动：如青年志愿者助残活动，向孤儿院儿童献爱心活动等。
组织这些活动以及和活动中和成员的相处让我学到了很多东西，对培养自己的能力和人际关系的处理有很大的好处，为我更快的走向社会提供了良好的平台。
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解析： MLE：取似然函数最大时的参数值为该参数的估计值，ymle=argmax[p(x|y)]； MAP ：取后验函数（似然与先验之积）最大时的参数值为该参数的估计值， ymap=argmax[p(x|y)p(y)]。 因为 MLE 只考虑训练数据拟合程度没有考虑先验知识， 把错误点也加入模型中，导致过拟合。
15.若一个栈的输入顺序是 1，2，…，n，输出序列的第一个元素是 n，则第 i（1≤i ≤n）个输出元素是（ ） A.n-i B.n-i-1 C.i+1 D.n-i+1
答案：D 解析： 遵循栈的先进先出原则，n 为最后进栈的，也是最先出栈的也就是第 1 个，因 此第 i 个输出元素为 n-i+1
16.一个机器人玩抛硬币的游戏， 一直不停的抛一枚不均匀的硬币， 硬币有 A,B 两面， A 面的概率为 3/4，B 面的概率为 1/4。问第一次出现连续的两个 A 面的时候，机 器人抛硬币的次数的期望是多少？ A.9/4 B.11/4
C.15/4 D.4 E.5 F.28/9
答案：F 解析： 假设 T 为扔的次数（期望）。 那么如果扔到 B，则重新开始扔，即再扔 T 次。 第一次扔到 B，则重新扔，即 1/4*(1+T)；这时 1+T 是结束游戏所扔次数； 第一次扔到 A，第二次扔到 B，重新扔，即 3/4*1/4*(2+T)；2+T 是结束游戏 所仍次数； 第一次扔到 A， 第二次扔到 A， 结束游戏。 3/4*3/4*2； 2 为结束游戏所仍次数； 所以 T=1/4*(1+T)+3/4 *1/4*(2+T)+3/4 *3/4 *2；算得 T 为 28/9。
6.现有 N 个训练样本的数据集 D={(xi,yi)}，其中 xi,yi 为实数。我们用线性回归拟合 数据。为了测试我们的线性回归模型，我们随机选择一些样本作为训练样本，剩余 样本作为测试样本。现在我们慢慢增加训练样本的数目，那么随着训练样本数目的 增加，平均训练误差和平均测试误差将会如何变化？为什么？。
9.怎么理解极大似然估计。
解析： 假设现在已经拿到了很多个样本，这些样本值已知，极大似然估计就是用你手 头已知的样本去找到那个（组）参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率 最大。因为你手头上的样本已经实现了，其发生概率最大才符合逻辑。这时是求样 本所有观测的联合概率最大化，是个连乘积，只要取对数，就变成了线性加总。此 时通过对参数求导数，并令一阶导数为零，就可以通过解方程（组），得到最大似 然估计值。
Байду номын сангаас
14.关于 int a[10]; 问下面哪些不可以表示 a[1] 的地址？ A.a+sizeof(int) B.&a[0]+1 C.(int*)&a+1 D.(int*)((char*)&a+sizeof(int))
答案：A 解析： A. a+sizeof(int) 不正确， 在 32 位机器上相当于指针运算 a + 4 B. &a[0]+1 正确，数组首元素地址加 1，根据指针运算就是 a[1]的地址 C. (int*)&a+1
13.若有以下程序段： int a[]={4,0,2,3,1},i,j,t; for(i=1;i<5;i++) { t=a[i]; j=i-1; while( j>=0&&t>a[ j]) { a[ j+1]=a[ j]; --j; } a[ j+1]=t; } 则该程序段的功能是： A.对数组 a 进行插入排序（升序） B.对数组 a 进行插入排序（降序） C.对数组 a 进行选择排序（升序）
预测 类2 29 169
3.下面对于处理缺失数据的方法，正确的是（多选）： A. 缺失数据的处理必须遵循固定的标准和步骤，防止关键信息丢失 B. 一种方法是忽略有缺失数据的记录，这种处理方法的一个缺点是对于观测 值比较小的数据集，容易造成关键数据的丢失 C. 使用平均值或者最常出现值等不同的方法填充数据 D. 一种方法是直接把缺失值标记为“未知”
解析： 平均训练误差增加 平均测试误差减小
因为当训练样本增多时，模型参数发生改变以拟合新增的样本，因而使得模型 原先的拟合程度下降，平均训练误差增加；而训练样本增多，模型越接近真实的分 布，因而使得平均测试误差减小。
7.老师布置给每个小组一个任务，用抽样调查的方法估计全班同学的平均身高。坐 在教室最前面的小王为了抢速度，立即就近向他周围的三个同学作调查，加上他自 己，计算出他们四个人的平均身高后就举手向老师示意已经完成任务了。小王这样 的抽样调查合适吗?
17.某请求被随机分配到四台机器进行处理，分配到每台机器的概率 A 15% B 20% C 30% D 35%, 处理请求的失败概率分别为 5% ，4%， 3% 2%，现在请求失败， 问由 C 造成的概率最接近 A.26% B.28% C.30% D.32%
答案：B 解析： P(由 C 造成请求失败|请求失败) =P(由 C 处理请求)*P(C 处理请求失败)/P(请求失败) =0.3*0.03/(0.15*0.05+0.2*0.04+0.3*0.03+0.35*0.02) =0.2857
11.若有说明：int a[3][4]={0};，则下面叙述正确的是（） A.只有数组元素 a[0][0] 可以得到初值 0 B.此说明语句不正确 C.数组 a 中各元素都可以得到初值，但其值不一定为 0 D.数组 a 中每个元素均被初始化为 0
答案：D 解析： 这句在 C 语言中是没有错误的， 意思是给 一个 3 行 4 列的二维 int 数组 赋值， 使其所有的值都为 0。
正确，数组地址被强制类型转换为 int*，然后加 1，这样和 B 表示的一个意思 D. (int*)((char*)&a+sizeof(int)) 正确，数据地址先被转换为 char*，然后加 4，根据指针运算公式，向前移动 4 * sizeof(char)，之后被转换为 int*，显然是 a[1]的地址
D.对数组 a 进行选择排序（降序）
答案：B 解析： 在第 i 次排序中，前 i-1 个元素始终是有序的，此时只需把第 i 个元素插入到有 序的序列中即可，故代码中体现的是插入排序的思想。代码中对当前 a[i]>a[ j] （0<=k<i-1）是否成立进行判断，若成立则将 a[ j]往后移（即大的数排在前面，小 的数排在后面），故代码中的排序原则为降序排。
DC 共享平台——数据分析岗笔试面试题
本材料是由 DataCastle 从、腾讯等企业的网络公开招聘题中进行精选， 并附上详细解析和解题思路，适合数据分析岗位求职者进行学习
1.怎么处理数据中的离群值？
解析： 离群值的存在会影响到对数据的拟合和预测，通常需要加以处理，大致可以分 为两类方法 第一类的方法可以参考缺失值处理： 1）直接删除 2）替换：可以使用均值、中位数、众数进行替换
答案：A、B 解析： A、B 是正确选项，可以加以记忆 C：由于人眼对于角度的分辨远远弱于对长度的分辨，当不同类数据相近的时 候，往往分辨不出大小关系，所以绝大部分情况下使用条形图代替饼图能更加直观 地展示数据之间的特征和对比 D : 在探索型数据分析时应该尽量避免使用饼图，然而在数据报告中可以使用 饼图达到更加美观的效果
解析： 因为小王他们四个人坐在教室最前面，所以他们身高的平均数就会小于整个班 级的身高平均数，这样的样本就不具有代表性了。由于小王选取的样本不具有代表 性，所以小王这样的抽样调查不合适。
8.请描述极大似然估计 MLE 和最大后验估计 MAP 之间的区别。 请解释为什么 MLE 比 MAP 更容易过拟合
释数组的元素，*(*p)[10]表示*p 指向一个大小为 10 的数组，且每个数组的元素为 一个指针。跳出括号，根据右边（int *）可以判断（*(*p)[10]）是一个函数指针， 该函数的参数是 int*,返回值是 int。所以选 C。 参考博客：/code_crash/article/details/4854965
2.用于评估预测模型的矩阵称为什么？
解析： 混淆矩阵（confusion matrix），其列代表预测的类别，行代表真实值的分类， 常用在监督学习中，也可称为列联表、误差矩阵，可以直观地看出每个类别被分错 的数量占类总数的比例，从而可以直观简单地评估预测模型优劣，如下图所示就是 一个混淆矩阵
混淆矩阵 类1 实际 类1 类2 188 12
第二类的方法是离群值处理特有的： 利用拉依达准则法（3σ准则），将超出这个范围的值替换成设定的阈值，通常 为均值±3σ、均值±2σ，视情况而定 值得注意的是，在特定的业务中，离群值是有特殊的含义的，对这些离群值单 独分析可能会得到一些有价值的结论 这一类型的题目主要考察应聘者对数据分析概念的掌握，但是如果你可以在这 类的题目中结合你实际项目的经验，相信更加能打动面试官，从而斩获心仪的 offer
答案：B、C、D 解析：
A: 缺失数据的处理并没有一套固定的标准，往往和实际业务有紧密的联系，需 要根据实际情况和需要去选择合适的处理方式 实际数据中缺失数据的情况是很常见的，如何进行处理是数据分析岗的基础技 能之一
4.下列关于探索型数据分析常用图表的说法，正确的有（多选）： A. 探索型数据分析常用的图表包括条形图、直方图、饼图、折线图、散点图、 箱型图等 B. 箱形图可以用于展示异常数据的分布情况 C. 绝大部分情况下使用饼图代替条形图能更加直观地展示数据之间的特征和 对比 D. 在任何情况下都应该尽量避免使用饼图
5.关于通配符说法正确的是（多选）： A. 语句 WHERE columnN LIKE pattern 中，LIKE 后面跟的 pattern 通常是 用来匹配字符串的正则表达式 B. “%”匹配一个字符，“_”匹配一个或者多个字符 C. 如果其他操作符可以达到相同的目的，应该使用其他操作符，而不使用通 配符 D. 在确实需要使用通配符时，尽量不要把它们用在搜索模式的开始处，因为 把通配符置于开始处，搜索效率是最慢的