数据分析师笔试题目
大数据分析师招聘笔试题与参考答案(某大型集团公司)2025年
2025年招聘大数据分析师笔试题与参考答案(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、大数据分析中常用的数据挖掘技术不包括以下哪一项？A. 分类与预测B. 关联规则挖掘C. 数据清洗与预处理D. 虚拟现实技术展示2、在大数据环境下，处理和分析海量数据的软件工具通常不包括以下哪一种？A. HadoopB. SparkC. MySQLD. Oracle3、在进行数据分析之前，通常需要对数据进行预处理。
以下哪个步骤不属于数据预处理的范畴？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据聚合D. 数据挖掘Hadoop的核心组件？A. HDFS（Hadoop Distributed File System）B. MapReduceC. SparkD. Hive5、以下哪种工具在大数据分析中常用于数据挖掘和预测分析？A. PythonB. HTMLC. CSSD. Java6、在大数据分析中，处理和分析结构化的数据通常指的是什么？A. 纯粹的文字信息B. 包含数字的表格数据C. 图像和视频等非文本信息D. 社交媒体上的评论和帖子等文本数据7、在进行数据分析之前，通常需要对数据进行预处理。
以下哪个步骤不属于数据预处理的范畴？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据聚合D. 数据可视化的核心组件之一？A. SparkB. FlinkC. HBaseD. Kafka9、在进行数据分析时，以下哪个步骤不是必须的？A. 定义问题B. 收集数据C. 数据清洗D. 数据可视化 10、在进行数据分析时，以下哪个工具不是常用的数据分析工具？A. ExcelB. PythonC. RD. SQL二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、在进行数据分析之前，通常需要进行以下哪些步骤？A. 定义目标B. 数据收集C. 数据清洗D. 数据转换2、大数据分析中，以下哪些工具是常用的？A. ExcelB. SQLC. PythonD. R3、在进行数据分析之前，以下哪些步骤是必要的准备工作？A. 定义目标B. 数据收集C. 数据清洗D. 数据转换E. 数据可视化4、在大数据分析中，以下哪些因素可能会影响分析结果的准确性？A. 数据质量B. 分析工具的先进性C. 数据量D. 分析人员的经验5、（多项选择题）关于大数据分析的描述，以下哪些说法是正确的？A. 大数据分析只关注数据的数量，而不关注数据的质量。
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。
大数据分析师招聘笔试题及解答(某大型集团公司)2025年
2025年招聘大数据分析师笔试题及解答(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、在大数据处理中，Hadoop生态系统中负责分布式存储的核心组件是？A. HiveB. HBaseC. HDFSD. Spark2、以下哪种数据结构在大数据处理中常用于表示稀疏矩阵？A. 二叉树B. 链表C. 压缩稀疏行（CSR）D. 堆3、某大型集团公司计划在三个月内完成一项大数据分析项目，项目需要处理的数据量预计为100TB。
以下哪个选项是评估项目进度和资源分配最合适的指标？A、每天处理的数据量（GB）B、每周完成的数据分析报告数量C、项目完成所需的总工作量（人时）D、数据处理的准确率4、在数据挖掘过程中，以下哪项技术通常用于发现数据中的关联规则？A、决策树B、K-means聚类C、关联规则挖掘D、时间序列分析5、在大数据分析中，以下哪种数据可视化工具常用于生成交互式图表和仪表板，支持大量数据的实时分析？A)ExcelB)SQL ServerC)TableauD)Python6、在大数据分析中，对于缺失值处理，以下哪种方法属于填充策略？A)删除包含缺失值的行或列B)使用均值、中位数或众数填充C)对缺失值进行插值D)忽略缺失值的存在7、以下哪种算法最适合用来预测连续值？A、决策树B、逻辑回归C、线性回归D、K均值聚类8、在处理大数据集时，以下哪个步骤不是数据预处理的一部分？A、缺失值填充B、异常值检测C、特征选择D、模型训练9、某大型集团公司计划通过大数据分析来预测未来的销售趋势。
以下关于时间序列分析的描述中，哪项是错误的？A、时间序列分析是用于分析随时间变化的数据的方法。
B、时间序列分析通常考虑季节性、趋势和周期性因素。
C、时间序列分析不需要考虑数据的平稳性。
D、时间序列分析可以通过自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）来建模。
10、在分析用户行为数据时，以下哪种统计方法可以用来评估两个变量之间的相关性？A、方差分析（ANOVA）B、卡方检验C、相关系数D、聚类分析二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些工具和技术通常用于大数据分析？（）A、HadoopB、SparkC、SQLD、PythonE、RF、Tableau2、以下关于数据仓库和数据湖的描述，正确的是？（）A、数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、时变的数据库集合。
数据分析师常见的7道笔试题目及答案
数据分析师常见的7道笔试题目及答案数据分析师常见的7道笔试题目及答案导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
以下是由小编J.L为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。
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T op 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。
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。
大数据分析师招聘笔试题及解答(某大型央企)
招聘大数据分析师笔试题及解答(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、以下哪项不是大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、文本数据2、在数据预处理阶段，以下哪种方法不是用于处理缺失值的常见技术？A、均值填充B、中位数填充C、众数填充D、时间序列插值3、以下哪种算法最适合用于处理大规模数据集的分类问题？A、线性回归B、决策树C、K-均值聚类D、支持向量机(SVM)4、在进行数据分析时，发现数据集中存在大量缺失值，最合适的处理方法是？A、直接删除包含缺失值的数据行B、使用一个全局常数值来填充缺失值C、利用预测模型估计并填充缺失值D、根据业务逻辑使用相关统计量（如平均数、中位数）进行填充5、以下哪种数据类型最适合表示用户年龄？A. 整数（int）B. 字符串（str）C. 浮点数（float）D. 日期时间（datetime）6、在处理大数据时，以下哪种技术可以有效提高数据处理的效率？A. 数据分区（Partitioning）B. 数据去重（De-duplication）C. 数据索引（Indexing）D. 数据压缩（Compression）7、在数据预处理阶段，对于数据集中缺失值的处理，以下哪种方法不合适？A、直接删除含有缺失值的数据行B、使用均值、中位数或者众数填充缺失值C、利用算法预测缺失值D、在没有充分依据的情况下，假设缺失值为零8、在进行大数据分析时，以下哪个工具最适合用来进行实时数据流处理？A、Hadoop MapReduceB、Apache Spark StreamingC、SQL ServerD、Tableau9、在Hadoop生态系统中，下列哪个组件负责处理大规模数据集的分布式存储和计算？A. HDFS（Hadoop Distributed File System）B. MapReduceC. YARN（Yet Another Resource Negotiator）D. Hive二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、在进行大数据分析时，以下哪些是常用的数据预处理步骤？（多选）A. 数据清洗B. 特征选择C. 模型评估D. 数据转换E. 异常值检测2、下列关于Hadoop生态系统组件的说法正确的是？（多选）A. HDFS是一个分布式文件系统，支持大规模数据存储。
数据分析师常见的道笔试题目及答案
数据分析师常见的道笔试题目及答案LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020数据分析师常见的7道笔试题目及答案导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
以下是由小编为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。
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+Hash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。
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以下是由小编J.L为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。
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。
大数据分析师招聘笔试题及解答(某大型央企)2025年
2025年招聘大数据分析师笔试题及解答(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、大数据分析的核心技术不包括以下哪项？A、数据挖掘B、机器学习C、自然语言处理D、数据可视化2、在数据仓库中，以下哪个组件用于存储和管理大量的数据？A、数据立方体B、元数据仓库C、数据湖D、事实表3、在数据预处理阶段，为了处理缺失值，下列哪种方法不是通常采用的方法？A. 删除含有缺失值的记录B. 用特定值填充（如均值、中位数）C. 使用预测模型来估算缺失值D. 将缺失值标记为一个独立的类别4、假设你正在分析一个关于客户购买行为的数据集，该数据集包含了客户的年龄信息。
如果要将连续的年龄变量转换为分类变量，下面哪个区间划分方式可能是最合理的？A. 0-18, 19-30, 31-50, 51-70, 70+B. 0-20, 21-40, 41-60, 61-80, 81+C. 0-10, 11-20, 21-30, 31-40, 41-50, 51-60, 61-70, 71-80, 81-90, 91-100, 100+D. 0-15, 16-25, 26-35, 36-45, 46-55, 56-65, 66-75, 76-85, 86-95, 96-105, 105+5、某大型央企的数据仓库中存储了员工的基本信息、工作表现和绩效考核数据。
以下关于数据仓库的数据模型，哪一项描述是正确的？A、数据仓库是实时数据库，用于处理在线事务处理（OLTP）操作B、数据仓库是一个关系型数据库，用于存储历史数据，支持在线分析处理（OLAP）C、数据仓库是一个面向对象的数据库，主要用于存储复杂的数据结构D、数据仓库是一个文件系统，主要用于存储非结构化数据6、在数据分析中，以下哪种统计方法通常用于描述数据集中各个变量之间的线性关系强度？A、卡方检验B、方差分析（ANOVA）C、相关系数D、主成分分析（PCA）7、在数据仓库中，以下哪个阶段主要负责数据的集成和合并？A. 数据抽取阶段B. 数据清洗阶段C. 数据转换阶段D. 数据加载阶段8、在数据分析过程中，以下哪个指标通常用来评估数据集的完整性和一致性？A. 数据准确性B. 数据一致性C. 数据有效性D. 数据唯一性9、大数据分析师在处理数据时，以下哪种数据清洗方法适用于去除重复记录？A. 数据去重B. 数据排序C. 数据转换D. 数据采样 10、在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示不同类别数据之间的比较？A. 雷达图B. 柱状图C. 折线图D. 散点图二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、题号：1、题目：以下哪些工具或技术是大数据分析师在数据分析过程中常用的？（）A、HadoopB、PythonC、R语言D、SQLE、Excel2、题号：2、题目：大数据分析过程中，以下哪些步骤是数据清洗的常见内容？（）A、去除重复数据B、处理缺失值C、数据类型转换D、异常值处理E、数据标准化3、以下哪些工具和技术常用于大数据分析？（）A、HadoopB、SparkC、MySQLD、PythonE、R语言4、在大数据分析中，以下哪些概念是数据挖掘过程中常见的？（）A、关联规则挖掘B、聚类分析C、分类D、预测分析E、数据可视化5、以下哪些是大数据分析中的常见数据处理步骤？（）A、数据清洗B、数据集成C、数据探索D、数据可视化6、以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术？（）A、聚类分析B、关联规则挖掘C、分类算法D、预测模型7、以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术？（）A. 关联规则挖掘B. 分类与预测C. 聚类分析D. 数据可视化E. 时间序列分析8、以下哪些是大数据分析中常用的数据处理技术？（）A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据存储D. 数据归一化E. 数据挖掘9、大数据分析师在进行数据挖掘时，以下哪些是常用的数据挖掘技术？（）A. 关联规则挖掘B. 聚类分析C. 分类算法D. 时序分析E. 机器学习 10、以下关于大数据平台架构的描述中，正确的是哪些？（）A. 大数据平台通常采用分布式架构B. 分布式文件系统如Hadoop的HDFS是大数据平台的核心组成部分C. 大数据平台中的数据处理引擎如Spark和Flink可以实现流处理和批处理D. 大数据平台通常包括数据存储、数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等模块E. 大数据平台中的数据采集模块负责从各种数据源收集数据三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析的核心任务是通过对海量数据的挖掘，提取有价值的信息和知识，进而支持企业的决策过程。
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%。
(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“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。
大数据分析师招聘笔试题与参考答案(某大型央企)2024年
2024年招聘大数据分析师笔试题与参考答案(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、大数据分析中的“数据湖”是指以下哪种概念？A、一种存储数据的分布式文件系统B、一种集中存储所有类型数据的技术平台C、一种用于实时数据处理的数据库D、一种用于数据备份和恢复的存储系统2、以下哪项不是大数据分析中常用的数据预处理步骤？A、数据清洗B、数据集成C、数据转换D、数据归一化3、大数据分析师在进行数据预处理时，以下哪种方法通常用于处理缺失值？A. 删除含有缺失值的记录B. 使用均值/中位数/众数填充缺失值C. 忽略缺失值，直接进行后续分析D. 以上所有方法都可能使用，取决于具体情况4、在数据仓库设计中，以下哪个概念通常用来表示业务活动中的实体？A. 数据立方体B. 实体-关系模型C. 星型模式D. 事实表5、题干：在数据仓库中，以下哪种数据模型主要用于支持企业的决策过程？A、星型模型B、雪花模型C、实体-关系模型D、层次模型6、题干：在数据分析过程中，以下哪种方法主要用于处理缺失数据？A、删除法B、均值填补C、众数填补D、插值法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. 数据集成C. 数据分类D. 数据抽取8、在进行大数据分析时，以下哪项不是影响分析结果准确性的关键因素？A. 数据质量B. 分析方法C. 数据量D. 分析人员的技术水平9、题干：在数据分析中，以下哪项不是数据清洗的常见步骤？A、数据去重B、数据转换C、数据增强D、数据标注 10、题干：以下哪个算法通常用于预测股票市场的趋势？A、决策树B、支持向量机C、K-均值聚类D、时间序列分析二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术？（）A、关联规则挖掘B、分类与预测C、聚类分析D、时间序列分析2、以下哪些是大数据分析中常用的数据存储技术？（）A、关系型数据库B、NoSQL数据库C、数据仓库D、分布式文件系统3、以下哪些工具和技术常用于大数据分析中？（）A. HadoopB. SparkC. PythonD. RE. SQL4、大数据分析中的“数据挖掘”通常包括哪些步骤？（）A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据归一化E. 模型评估5、关于大数据分析，以下哪些是常见的数据分析方法？（）A. 描述性分析B. 探索性分析C. 预测性分析D. 决策树分析E. 机器学习分析6、在处理大数据时，以下哪些是可能使用的技术或工具？（）A. HadoopB. SparkC. NoSQL数据库D. ETL工具E. 数据可视化工具7、以下哪些工具和技术常用于大数据分析？（）A. HadoopB. SparkC. PythonD. SQLE. R语言8、在大数据分析过程中，以下哪些步骤是数据清洗中常见的？（）A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据标准化D. 数据转换E. 数据脱敏9、以下哪些是大数据分析师常用的数据分析工具？（）A. ExcelB. MySQLC. PythonD. TableauE. Hadoop 10、大数据分析师在进行数据挖掘时，以下哪些是常见的数据挖掘任务？（）A. 聚类分析B. 联机分析处理（OLAP）C. 机器学习D. 数据可视化E. 关联规则挖掘三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析师的主要职责是进行数据清洗，而不涉及数据分析和数据可视化。
大数据分析师招聘笔试题与参考答案(某大型央企)2025年
2025年招聘大数据分析师笔试题与参考答案(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.在进行数据分析时，以下哪个步骤不是数据清洗的一部分？A. 处理缺失值B. 数据转换C. 数据验证D. 数据可视化2.对于大数据分析项目，以下哪个指标通常用于衡量项目的成功与否？A. 技术难度B. 项目成本C. 分析结果的实际应用价值D. 团队成员的满意度3.在进行数据分析之前，对原始数据进行清洗和预处理的目的是什么？A. 提高数据的准确性B. 增加数据的多样性C. 减少数据量以提高分析效率D. 降低数据存储成本4.在大数据分析中，Hadoop是一个常用的分布式计算框架，它的主要特点是什么？A. 高吞吐量和低延迟B. 高并发处理能力C. 支持多种编程语言D. 以上都是5.关于大数据分析在业务流程中的重要性，下列哪个说法是不正确的？A. 数据分析有助于企业做出更明智的决策。
B. 大数据分析可以帮助企业优化运营流程。
C. 大数据分析只能用于事后分析，无法预测未来趋势。
D. 大数据分析可以帮助企业降低成本并提高效率。
6.以下哪种技术不是大数据处理中常用的分析工具或技术？A. 数据挖掘B. 机器学习C. 云计算技术中的分布式存储和计算框架D. 问卷调查法收集数据并进行分析处理。
7.在大数据分析中，以下哪个步骤不属于数据清洗的范畴？A. 数据去重B. 数据转换C. 数据验证D. 数据评估8.以下哪种工具常用于大数据分析中的实时数据处理？A. HadoopB. SparkC. FlinkD. Hive9、关于大数据分析中的数据挖掘技术，以下哪项描述是错误的？A. 数据挖掘能够从海量数据中提取有价值的信息和知识B. 数据挖掘的主要任务不包括预测未来趋势和行为模式C. 数据挖掘技术通常涉及统计学、机器学习等领域的知识D. 数据挖掘过程中需要对数据进行预处理和特征工程 10、关于大数据分析中常用的数据分析方法，以下哪种说法是正确的？A. 聚类分析只能用于无监督学习场景B. 回归分析只能用于预测连续变量C. 描述性统计分析就是对数据进行简单的统计描述D. 在大数据分析过程中，数据分析师通常会使用多种数据分析方法进行综合分析和决策支持二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、在大数据分析中，以下哪个步骤不是数据清洗的基本步骤？A. 数据集成B. 数据变换C. 数据规约D. 数据挖掘2、在构建大数据分析模型时，以下哪个因素通常不会影响模型的预测性能？A. 特征选择C. 模型参数设置D. 数据集的大小3、以下哪些因素在大数据分析中需要重点考虑？（）【请选择所有正确选项】A. 数据量大小B. 数据处理速度C. 数据来源可靠性D. 分析人员的经验水平E. 软硬件设备性能F. 数据分析工具的选择4、在大数据环境下，关于数据挖掘和机器学习，以下哪些说法是正确的？（）【请选择所有正确选项】A. 数据挖掘主要用于从海量数据中提取有价值的信息和知识。
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。
数据分析师笔试试题及答案
数据分析师笔试试题及答案1. 问题1问题描述：请解释什么是数据清洗，并举例说明。
答案：数据清洗是指对原始数据进行处理和转换，以修复、删除或调整数据中的错误、不完整性和不一致性。
数据清洗的目的是提高数据质量，使其适合进一步的分析和应用。
例如，假设有一个销售数据表，其中一列记录了销售数量。
在数据清洗过程中，我们发现有些销售数量为负数，这是不合理的。
我们可以通过将这些负数值修复为零或删除这些记录来进行数据清洗。
2. 问题2问题描述：请解释什么是数据可视化，并列举一些常用的数据可视化工具。
答案：数据可视化是将数据以图表、图形或其他视觉形式呈现，以帮助人们更好地理解数据的含义和趋势。
通过数据可视化，我们可以更直观地发现数据的模式、关联和异常。
以下是一些常用的数据可视化工具：- Tableau：一种流行的商业化数据可视化工具，具有强大的交互性和灵活性。
- Power BI：微软公司开发的数据分析和可视化工具，集成了丰富的数据连接、数据清洗和可视化功能。
- Python的Matplotlib和Seaborn库：Python编程语言中的两个常用数据可视化库，提供了各种绘图函数和工具。
- R语言的ggplot2包：R语言中的一个常用数据可视化包，提供了高度可定制的图形语法。
3. 问题3问题描述：请解释什么是相关系数，并说明其在数据分析中的应用。
答案：相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系强度的统计指标。
它的取值范围从-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。
在数据分析中，相关系数可以用来帮助我们理解和分析变量之间的关系。
它可以用于以下方面：- 探索两个变量之间的关联是否存在及其强度；- 筛选出与目标变量最相关的自变量；- 在建立模型时，用于衡量变量之间的多重共线性。
请注意，相关系数只能测量线性关系，对于非线性关系无法有效衡量。
4. 问题4问题描述：请解释什么是A/B测试，并说明其在数据分析和决策中的作用。
大数据分析师招聘笔试题与参考答案(某大型央企)
招聘大数据分析师笔试题与参考答案(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、以下哪项不是大数据分析中常用的数据清洗技术？（）A. 数据脱敏B. 缺失值处理C. 异常值处理D. 数据标准化2、在数据挖掘过程中，以下哪种算法属于无监督学习算法？（）A. 支持向量机（SVM）B. 决策树C. K-means聚类D. 神经网络3、大数据分析中，以下哪个指标通常用于衡量数据的集中趋势？A. 标准差B. 中位数C. 离散系数D. 最小值4、在数据挖掘过程中，以下哪种技术通常用于发现数据中的关联规则？A. 决策树B. 主成分分析C. 聚类分析D. 关联规则挖掘5、在处理大规模数据集时，下列哪种技术最常用于提高查询效率？A. 使用更多的服务器来增加计算资源B. 对数据进行分区存储C. 将所有数据加载到内存中D. 减少数据集大小6、关于Hadoop生态系统中的组件，哪一个主要用于处理批处理任务？A. HDFSB. MapReduceC. HiveD. HBase7、以下哪项不是大数据分析中常用的数据预处理技术？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据脱敏D. 数据建模8、在Hadoop生态系统中，以下哪个组件负责对数据进行分布式存储和处理？A. HDFSB. YARNC. MapReduceD. Hive9、在数据预处理阶段，下列哪种方法不是用于处理缺失值的方法？A. 删除含有缺失值的记录B. 使用平均数填充数值型特征的缺失值C. 使用众数填充分类特征的缺失值D. 将所有缺失值填充为0E. 增加含有缺失值的新特征 10、关于数据可视化的作用，下列哪一项描述不正确？A. 可以帮助发现数据中的模式和趋势B. 能够清晰地展示数据之间的关系C. 对于非专业人士来说，难以理解D. 有助于决策制定E. 是一种有效的沟通工具二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术或工具是大数据分析师在工作中经常使用的？（）A. HadoopB. SparkC. SQLD. PythonE. Tableau2、大数据分析中的数据清洗步骤通常包括哪些内容？（）A. 缺失值处理B. 异常值检测和处理C. 数据转换D. 数据集成E. 数据脱敏3、在进行数据预处理时，以下哪些方法可以用来处理缺失值？A. 删除含有缺失值的记录B. 用一个特定的数值（如0）填充所有缺失值C. 使用平均数、中位数或众数等统计量填充缺失值D. 使用预测模型来估计缺失值4、关于大数据分析中的数据可视化，下列说法正确的是：A. 数据可视化只能用于展示少量数据B. 数据可视化有助于发现数据间的关联和趋势C. 选择合适的图表类型对于数据可视化至关重要D. 数据可视化不利于向非技术背景的利益相关者传达信息5、以下哪项不是大数据分析师在数据分析过程中需要具备的基本技能？A. 熟练掌握Python、Java等编程语言B. 熟悉Hadoop、Spark等大数据处理技术C. 了解数据库管理及SQL语言D. 具备良好的审美观和美术功底6、以下关于大数据分析应用的描述，正确的是：A. 大数据分析在金融领域的应用主要是风险控制B. 大数据分析在医疗领域的应用主要是疾病预测C. 大数据分析在交通领域的应用主要是智能交通管理D. 以上都是7、在大数据分析中，以下哪些是数据预处理的常见步骤？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据归约E. 数据加密8、关于Hadoop生态系统组件，下列说法正确的是？A. HDFS是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
数据分析笔试题及答案
数据分析笔试题及答案一、概述数据分析是一种通过收集、整理、分析和解释数据，以发现有用信息、指导决策和解决问题的过程。
在现代信息时代，随着大数据的兴起，数据分析变得越来越重要。
本文将提供一些常见的数据分析笔试题，并给出相应的答案。
二、问题一：何为数据清洗？数据清洗是指对收集来的数据进行处理，以发现并处理数据中存在的错误、缺失值、离群值等问题，保证数据的质量和可靠性。
数据清洗的步骤包括：数据收集、数据检查、数据处理和数据验证。
答案：1. 数据收集：从不同的数据源收集数据，并将其保存到一个统一的数据集中。
2. 数据检查：对数据集进行初步检查，发现数据中存在的问题，如重复数据、错误数据等。
3. 数据处理：对检查出的问题进行处理，如删除重复数据、修正错误数据、填补缺失值等。
4. 数据验证：对处理后的数据进行再次检查，确保数据质量和可信度。
三、问题二：什么是数据可视化？数据可视化是指使用图表、图形、地图等形式将数据以可视化的方式呈现出来，以便更好地理解和分析数据。
通过数据可视化，人们可以更直观地看到数据中存在的模式、趋势和关联关系。
答案：数据可视化的优点包括：1. 更直观：通过图表、图形等形式，数据可视化使得数据变得更加直观，更容易理解和分析。
2. 更易记：与简单的数据表格相比，图表更容易被人们记住，能够更好地传递信息。
3. 更易传播：通过分享图表和图形，人们能够更轻松地将数据的见解传播给他人。
4. 更有说服力：数据可视化能够通过图形的形式更有说服力地呈现数据，有效地支持决策。
四、问题三：什么是回归分析？回归分析是一种用于确定变量之间关系的统计方法。
通过回归分析，可以建立一个数学模型，来描述自变量与因变量之间的关系，以及预测因变量的数值。
答案：回归分析的步骤包括：1. 收集数据：收集自变量和因变量的相关数据。
2. 确定关系：通过图表、相关系数等方法探索自变量和因变量之间的关系。
3. 建立模型：选择合适的回归模型，并通过拟合数据来建立模型。
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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“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？从阿里数据分析师笔试看职业要求以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。
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。