數(shù)據(jù)分析師面試常見問題有哪些?

1、如何理解過擬合?

過擬合和欠擬合一樣，都是數(shù)據(jù)挖掘的基本概念。過擬合指的就是數(shù)據(jù)訓(xùn)練得太好，在實(shí)際的測(cè)試環(huán)境中可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤，所以適當(dāng)?shù)募糁?duì)數(shù)據(jù)挖掘算法來說也是很重要的。

欠擬合則是指機(jī)器學(xué)習(xí)得不充分，數(shù)據(jù)樣本太少，不足以讓機(jī)器形成自我認(rèn)知。

2、為什么說樸素貝葉斯是“樸素”的?

樸素貝葉斯是一種簡單但極為強(qiáng)大的預(yù)測(cè)建模算法。之所以稱為樸素貝葉斯，是因?yàn)樗僭O(shè)每個(gè)輸入變量是獨(dú)立的。這是一個(gè)強(qiáng)硬的假設(shè)，實(shí)際情況并不一定，但是這項(xiàng)技術(shù)對(duì)于絕大部分的復(fù)雜問題仍然非常有效。

3、SVM 最重要的思想是什么?

SVM 計(jì)算的過程就是幫我們找到超平面的過程，它有個(gè)核心的概念叫：分類間隔。SVM 的目標(biāo)就是找出所有分類間隔中最大的那個(gè)值對(duì)應(yīng)的超平面。在數(shù)學(xué)上，這是一個(gè)凸優(yōu)化問題。同樣我們根據(jù)數(shù)據(jù)是否線性可分，把 SVM 分成硬間隔 SVM、軟間隔 SVM 和非線性 SVM。

4、K-Means 和 KNN 算法的區(qū)別是什么?

首先，這兩個(gè)算法解決的是數(shù)據(jù)挖掘中的兩類問題。K-Means 是聚類算法，KNN 是分類算法。其次，這兩個(gè)算法分別是兩種不同的學(xué)習(xí)方式。K-Means 是非監(jiān)督學(xué)習(xí)，也就是不需要事先給出分類標(biāo)簽，而 KNN 是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，需要我們給出訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分類標(biāo)識(shí)。最后，K 值的含義不同。K-Means 中的 K 值代表 K 類。KNN 中的 K 值代表 K 個(gè)最接近的鄰居。

面試數(shù)據(jù)分析師的問題

面試數(shù)據(jù)分析師的問題有。
1、處理過的最大的數(shù)據(jù)量嗎，是如何處理的，處理的結(jié)果是什么。
2、二個(gè)分析或者計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)項(xiàng)目，是如何對(duì)其結(jié)果進(jìn)行衡量的。
3、如何計(jì)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲速度更快，抽取更好的信息以及更好總結(jié)數(shù)據(jù)從而得到一干凈的數(shù)據(jù)庫。
4、點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)處理的嗎，為什么，哪部分是實(shí)時(shí)處理。
5、是如何處理缺少數(shù)據(jù)的，準(zhǔn)薦使用什么樣的處理技術(shù)。
6、最喜歡的編程語言是什么，為什么。
7、對(duì)于喜歡的統(tǒng)計(jì)軟件，喜歡的與不喜歡的3個(gè)理由。
8、什么是概率合并(AKA模糊融合)使用SQL處理還是其它語言方便對(duì)于處理半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)會(huì)選擇使用哪種語言。
9、如何設(shè)計(jì)一個(gè)解決抄襲的方案，如何檢驗(yàn)一個(gè)個(gè)人支付賬戶都多個(gè)人使用。
10、什么是：提升值、關(guān)鍵績效指標(biāo)、強(qiáng)壯性、模型按合度、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、2/8原則。
11、什么是：協(xié)同過濾、n-grams，mapreduce、余弦距離。

數(shù)據(jù)分析師面試題目和答案:動(dòng)手題

【導(dǎo)讀】眾所周知，隨著社會(huì)的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析師成為了炙手可熱的熱門執(zhí)業(yè)，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未來廣闊的發(fā)展前景。一般情況下用人單位會(huì)給問答題和動(dòng)手題來檢測(cè)應(yīng)聘者的真實(shí)實(shí)力，可以說面試筆試是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。它可以直接測(cè)驗(yàn)?zāi)銓?duì)數(shù)據(jù)分析具體理論的掌握程度和動(dòng)手操作的能力。為此小編就以此為例和大家說說2021年數(shù)據(jù)分析面試解答技巧:動(dòng)手題，希望對(duì)大家有所幫助。

動(dòng)手題

1. 我給你一組數(shù)據(jù)，如果要你做數(shù)據(jù)清洗，你會(huì)怎么做?

實(shí)際上，這一道題中，面試官考核的是基本的數(shù)據(jù)清洗的準(zhǔn)則，數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析必不可少的重要環(huán)節(jié)。你可能看到這個(gè)數(shù)據(jù)存在 2 個(gè)問題：典韋出現(xiàn)了 2
次，張飛的數(shù)學(xué)成績?nèi)笔А?/p>

針對(duì)重復(fù)行，你需要?jiǎng)h掉其中的一行。針對(duì)數(shù)據(jù)缺失，你可以將張飛的數(shù)學(xué)成績補(bǔ)足。

2. 豆瓣電影數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，有一個(gè)很經(jīng)典的案例，那就是“啤酒 +
尿布”的故事。它實(shí)際上體現(xiàn)的就是數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。不少公司會(huì)對(duì)這一算法進(jìn)行不同花樣的考察，但萬變不離其宗。

如果讓你用 Apriori 算法，分析電影數(shù)據(jù)集中的導(dǎo)演和演員信息，從而發(fā)現(xiàn)兩者之間的頻繁項(xiàng)集及關(guān)聯(lián)規(guī)則，你會(huì)怎么做?

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外賣餓了么/美團(tuán)數(shù)據(jù)分析師面試必備問題！

一般會(huì)在數(shù)據(jù)分析師面試的時(shí)候會(huì)問到，關(guān)于外賣行業(yè)，比一般的行業(yè)相對(duì)比較特殊，所以分析思路相對(duì)會(huì)比較復(fù)雜且考慮多因素。
下面簡單介紹外賣行業(yè)內(nèi)部的分類：
1，B端，也就是大眾理解的商家端，和天貓類似。是外賣平臺(tái)的商家們，外賣平臺(tái)的特殊點(diǎn)就是現(xiàn)在商家端沒有太多的營銷工具來進(jìn)行私域流量的監(jiān)督和營銷，主要因?yàn)楝F(xiàn)在整體外賣行業(yè)還沒有完全進(jìn)入精細(xì)化運(yùn)營，因此，此部分沒有特別專業(yè)的幫助賣家精細(xì)化運(yùn)營的方式，整體上商家也沒有天貓上的賣家注重這些。
2，C端，這個(gè)很好理解就是消費(fèi)者，每個(gè)點(diǎn)外賣的人都是C端消費(fèi)者。
3，最特殊的就是D端，這個(gè)是外賣行業(yè)比較特殊的存在，也就是騎手外賣小哥們。其實(shí)D端才是外賣行業(yè)成本最大的
原因有三

大數(shù)據(jù)分析師面試題：Redis的耐久化戰(zhàn)略

【導(dǎo)讀】眾所周知，大數(shù)據(jù)分析師的面試流程與其他行業(yè)的不大一樣，比如你面試一份文員工作，只需要攜帶簡歷就可以了，不過要想面試成功大數(shù)據(jù)分析師，不僅需要攜帶簡歷，還要做好考試的準(zhǔn)備，這是每一個(gè)大數(shù)據(jù)分析師的入職必經(jīng)流程，今天小編就來和大家說說大數(shù)據(jù)分析師面試題：Redis的耐久化戰(zhàn)略，希望對(duì)各位考生有所幫助。

一、RDB介紹

RDB 是 Redis
默許的耐久化計(jì)劃。在指定的時(shí)間距離內(nèi)，實(shí)行指定次數(shù)的寫操作，則會(huì)將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)寫入到磁盤中。即在指定目錄下生成一個(gè)dump.rdb文件。Redis
重啟會(huì)通過加載dump.rdb文件恢復(fù)數(shù)據(jù)。

可以在redis.windows.conf配備文件中修正save來進(jìn)行相應(yīng)的配備

注意事項(xiàng)

60秒內(nèi)10000條數(shù)據(jù)則保存

這兒有三個(gè)save，只需滿意其間任意一條就可以保存

比方：

(1)在redis中保存幾條新的數(shù)據(jù)，用kill
-9粗暴殺死redis進(jìn)程，模仿redis缺點(diǎn)失常退出，導(dǎo)致內(nèi)存數(shù)據(jù)丟掉的場景(或許在，也或許不在，根據(jù)save的狀況)

(2)手動(dòng)設(shè)置一個(gè)save檢查點(diǎn)，save 5 1

寫入幾條數(shù)據(jù)，等候5秒鐘，會(huì)發(fā)現(xiàn)自動(dòng)進(jìn)行了一次dump rdb快照，在dump.rdb中發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)

失常停掉redis進(jìn)程，再從頭發(fā)起redis，看方才刺進(jìn)的數(shù)據(jù)還在

二、AOF介紹

AOF ：Redis 默許不打開。它的呈現(xiàn)是為了補(bǔ)償RDB的缺乏(數(shù)據(jù)的不一致性)，所以它采用日志的方法來記載每個(gè)寫操作，并追加到文件中。Redis
重啟的會(huì)根據(jù)日志文件的內(nèi)容將寫指令早年到后實(shí)行一次以結(jié)束數(shù)據(jù)的恢復(fù)作業(yè)。( yes)

注意事項(xiàng)注意事項(xiàng)

可以在redis.windows.conf中進(jìn)行配備

打開AOF

將 的no 改為 yes

下面是文件名可以運(yùn)用默許的文件名，也可以自己改

注意事項(xiàng)

運(yùn)用默許的everysec就可以了

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數(shù)據(jù)分析師面試題| 估算題：上海有多少輛自行車？

這個(gè)解法要點(diǎn)就是根據(jù)年齡進(jìn)行用戶分群。
參考：共享單車的標(biāo)準(zhǔn)滲透率 2.5%

私家自行車是以家庭為單位的，

假設(shè) 家庭擁有私家車：電動(dòng)車：自行車：啥都沒有=6：2：1：1
即：有自行車的家庭占比=10%
假設(shè) 平均每家有自行車的數(shù)量為1。上海人口：2500w，平均每家人口數(shù)量4人。
私家自行車數(shù)量=1 2500w/4 10%=60w

按照年齡劃分用戶，不同年齡層出行的需求不一樣，
上海人口：2500w
假設(shè) 年齡層劃分如下
? 22-65：60% 2500w*0.6=1500w（需要出行的比例 80%；選擇共享單車的比例：30%）
? 16-22：15%=375w（需要出行的比例：30%；選擇共享單車的比例：40%）
? 65+：15%=375w（需要出行的比例：10%；選擇共享單車的比例：10%）
? 0-16：10%=250w（30%）==>砍掉，用共享單車的可能很低

所以，每天有用共享單車的人數(shù)=1500 0.8 0.3+375 0.3 0.4+375 0.1 0.1=410w
假設(shè) 平均用戶每天使用次數(shù)：2次；每次騎車時(shí)間8min。
每一共享單車每天服務(wù)次數(shù)=共享單車服務(wù)時(shí)間/每次服務(wù)的時(shí)間=3h/10min=18次

怎么面試大數(shù)據(jù)分析師

1、考察對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度。

面試的時(shí)候，數(shù)據(jù)部門經(jīng)理問一些生活中的數(shù)據(jù)的問題，一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師對(duì)數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的敏感度，生活中常見的數(shù)據(jù)，你直觀的感受往往能反應(yīng)出你的資質(zhì)。

2、數(shù)學(xué)基本概念和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。

遇到的有排列組合的問題的，還有指數(shù)衰減的定義等等。或者直接給一個(gè)問題或者數(shù)據(jù)，問問你打算用什么樣的方法怎樣去分析。在給你數(shù)據(jù)的時(shí)候，一定要記得說數(shù)據(jù)預(yù)處理！這一點(diǎn)非常重要，這樣會(huì)讓人覺得你的回答邏輯清楚，有條有理。如果想從事與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的崗位，需要學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)知識(shí)可以參考成都加米谷大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的：想從事數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)崗位，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)“必備”。

3、編程能力。

你一定要有自己熟練的軟件，常問的問題是，你一般用excel干什么，常用的函數(shù)有哪些，是否用過數(shù)據(jù)透視表，是夠用過宏，平時(shí)多久用一次R，是否用過或了解過并行，等等關(guān)于軟件的問題。在面試小公司時(shí)，HR會(huì)可能直接給你一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，題目一般給的都不太難。

想要了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析之間的區(qū)別可以到CDA認(rèn)證中心咨詢一下，CDA行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)由國際范圍數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)專家、學(xué)者及知名企業(yè)共同制定并每年修訂更新，確保了標(biāo)準(zhǔn)的公立性、權(quán)威性、前沿性。通過CDA認(rèn)證考試者可獲得CDA中英文認(rèn)證證書。

數(shù)據(jù)分析師跳槽應(yīng)該如何準(zhǔn)備面試?

一、自我介紹

自我介紹不能太繁瑣，能簡潔明了就簡潔明了，可以從以下三個(gè)方面進(jìn)行介紹：

1)自我簡介：用一句話說明白自己的學(xué)歷專業(yè)年齡工作經(jīng)歷等;

2)我會(huì)什么：包括會(huì)用什么工具，懂得什么理論知識(shí);

3)我做過什么：介紹下項(xiàng)目的內(nèi)容，通過什么手段，達(dá)到了什么成果。

自我介紹的重點(diǎn)是在最短的時(shí)間突出自己的項(xiàng)目經(jīng)歷和技術(shù)水平，但也不用過于詳細(xì)，留給面試官問問題的空間。

二、了解一些面試官可能會(huì)問的技術(shù)問題

下面是一些大廠數(shù)據(jù)分析崗常見的面試問題，大家可以自查一下，有個(gè)心理預(yù)期，不要被問到的時(shí)候什么也不知道。

技術(shù)類：

1、分組取topN(window function：row_number)

2、連續(xù)出現(xiàn)3次的數(shù)字(三表聯(lián)立)

3、分組求日活(某個(gè)的dau，groupby+aggregate function)

4、行轉(zhuǎn)列(max(case when))

業(yè)務(wù)類：

1、如果微信上線了近3天可見的功能，你怎么評(píng)估這個(gè)效果(擴(kuò)展：如何評(píng)估運(yùn)營宣傳活動(dòng)的效果。(觸達(dá)、用戶、用戶行為追蹤、促成活動(dòng)、成本))。

2、不同會(huì)員制的探討。

3、日活，人均使用時(shí)長下降了你怎么拆解分析。

4、直播收入下降了怎么分析等等。

關(guān)于數(shù)據(jù)分析師跳槽應(yīng)該如何準(zhǔn)備面試，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對(duì)大數(shù)據(jù)工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師的技巧及素材等內(nèi)容，可以點(diǎn)擊本站的其他文章進(jìn)行學(xué)習(xí)。