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。
参数估计讨论的是用样本估计总体参数的方法，总体参数μ在估计前是未知的。
而在假设检验中，则是先对μ的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。
6. 协方差与相关系数的区别和联系。
协方差：
协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。
相关系数：
研究变量之间线性相关程度的量，取值范围是[-1,1]。相关系数也可以看成协方差：一种剔除了两个变量量纲影响、标准化后的特殊协方差。
7. 中心极限定理
?中心极限定理定义：
（1）任何一个样本的平均值将会约等于其所在总体的平均值。
（2）不管总体是什么分布，任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的平均值
周围，并且呈正态分布。
?中心极限定理作用：
（1）在没有办法得到总体全部数据的情况下，我们可以用样本来估计总体。
（2）根据总体的平均值和标准差，判断某个样本是否属于总体。
8. PCA为什么要中心化？PCA的主成分是什么？
?因为要算协方差。
单纯的线性变换只是产生了倍数缩放，无法消除量纲对协方差的影响，而协方差是为了让投影后方差最大。
?在统计学中，主成分分析（PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。
这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变
量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P 个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个
线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Va（rF1）越大，表示F1包含
的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov（F1,F2）=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
9. 偏差和方差
? 1）偏差：预测值与真实值差异，偏差大表示欠拟合。然后引申到计算方式和解决方法
? 2）方差：预测值与均值的波动，方差大表示过拟合。然后引申到计算方式和解决方法
10. 观测宇宙中单位体积内星球的个数，属于什么分布：
? A 学生分布：小样本量下对正态分布的均值进行估计
? B 泊松分布：某段时间内，事件发生的概率。也可以认为是n很大p很小的二项分布。
? C 正态分布：多组（多次独立重复实验下的随机变量的均值）
? D 二项分布：多次抛硬币的独立重复试验
?把体积看成时间，那么本题符合B泊松分布。
11. 贝叶斯定理
偏机器学习、数据挖掘
1. 给你一个无序数组，怎么才能合理采样？
?无序数组是相对有序数组而言的，无序数组并不等于随机，我们要做的是将无序数组洗牌，得到随机排列。
对于无序数组，n个元素能产生n！种排序。如果洗牌算法能产生n！种不同的结
果，并且这些结果产生的概率相等，那么这个洗牌算法是正确的。
方法：for i in range(len(n)): swap(arr[i], arr[random(i,n)])
这段代码是对随机确定数组第一位的值，然后递归对剩余的数组进行相同的过程，可以产生n！中等可能的排序情况。
2. 常用的Python库有哪些?
?numpy：矩阵运算
?sklearn：常用机器学习和数据挖掘工具库
?scipy：基于numpy做高效的数学计算，如积分、线性代数、稀疏矩阵等
?pandas：将数据用表的形式进行操作
?matplotlib：数据可视化工具
?seaborn：数据可视化工具
?keras/tensorflow/theano：深度学习工具包
?NLTK：自然语言处理工具包
?beautifulsoap：网页文档解析工具
4.K-Means算法原理及改进，遇到异常值怎么办？评估算法的指标有哪些？
?k-means原理：
在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。
?改进：
a. kmeans++：初始随机点选择尽可能远，避免陷入局部解。方法是n+1个中心点
选择时，对于离前n个点选择到的概率更大
b. mini batch kmeans：每次只用一个子集做重入类并找到类心（提高训练速度）
c. ISODATA：对于难以确定k的时候，使用该方法。思路是当类下的样本小时，剔
除；类下样本数量多时，拆分
d. kernel kmeans：kmeans用欧氏距离计算相似度，也可以使用kernel映射到高
维空间再聚类
?遇到异常值：
a. 有条件的话使用密度聚类或者一些软聚类的方式先聚类，剔除异常值。不过本
来用kmeans就是为了快，这么做有些南辕北辙了
b. 局部异常因子LOF：如果点p的密度明显小于其邻域点的密度，那么点p可能
是异常值
c. 多元高斯分布异常点检测
d. 使用PCA或自动编码机进行异常点检测：使用降维后的维度作为新的特征空
间，其降维结果可以认为剔除了异常值的影响（因为过程是保留使投影后方差最大的投影方向）
e. isolation forest：基本思路是建立树模型，一个节点所在的树深度越低，说
明将其从样本空间划分出去越容易，因此越可能是异常值。是一种无监督的方法，随机选择n个sumsampe，随机选择一个特征一个值。
f. winsorize：对于简单的，可以对单一维度做上下截取
?评估聚类算法的指标：
a. 外部法（基于有标注）：Jaccard系数、纯度
b. 内部法（无标注）：内平方和WSS和外平方和BSS
c. 此外还要考虑到算法的时间空间复杂度、聚类稳定性等
5.数据预处理过程有哪些？
?缺失值处理：删、插
?异常值处理
?特征转换：时间特征sin化表示
?标准化：最大最小标准化、z标准化等
?归一化：对于文本或评分特征，不同样本之间可能有整体上的差异，如a文本共20个词，b文本30000个词，b文本中各个维度上的频次都很可能远远高于a文本?离散化：onehot、分箱等
6. 随机森林原理？有哪些随机方法？
?随机森林原理：通过构造多个决策树，做bagging以提高泛化能力
?subsample（有放回抽样）、subfeature、低维空间投影
7. PCA（主成分分析）
?主成分分析是一种降维的方法
?思想是将样本从原来的特征空间转化到新的特征空间，并且样本在新特征空间坐标轴上的投影方差尽可能大，这样就能涵盖样本最主要的信息
?方法：
a. 特征归一化
b. 求样本特征的协方差矩阵A
c. 求A的特征值和特征向量，即AX=λX
d. 将特征值从大到小排列，选择topK，对应的特征向量就是新的坐标轴（采用最
大方差理论解释
?PCA也可以看成激活函数为线性函数的自动编码机
8. hive？spark？sql？ nlp？
?Hive允许使用类SQL语句在hadoop集群上进行读、写、管理等操作
?Spark是一种与hadoop相似的开源集群计算环境，将数据集缓存在分布式内存中的计算平台，每轮迭代不需要读取磁盘的IO操作，从而答复降低了单轮迭代时间
9. Linux基本命令
?目录操作：ls、cd、mkdir、find、locate、whereis等
?文件操作：mv、cp、rm、touch、cat、more、less
?权限操作：chmod+rwx421
?账号操作：su、whoami、last、who、w、id、groups等
?查看系统：history、top
?关机重启：shutdown、reboot
?vim操作：i、w、w!、q、q!、wq等
12. sql中null与‘ ’的区别。
?null表示空，用is null判断
?''表示空字符串，用=''判断
14. SQL的数据类型。
?字符串：char、varchar、text
?二进制串：binary、varbinary
?布尔类型：boolean
?数值类型：integer、smallint、bigint、decimal、numeric、float、real、double
?时间类型：date、time、timestamp、interval
15. 分类算法性能的主要评价指标。
?查准率、查全率、F1
?AUC
16. 数据缺失怎么办
?删除样本或删除字段
?用中位数、平均值、众数等填充
?插补：同类均值插补、多重插补、极大似然估计
?用其它字段构建模型，预测该字段的值，从而填充缺失值（注意：如果该字段也是用于预测模型中作为特征，那么用其它字段建模填充缺失值的方式，并没有给最终的预测模型引入新信息）
?onehot，将缺失值也认为一种取值
?压缩感知及矩阵补全
17. GBDT（梯度提升树）
?首先介绍Adaboost Tree，是一种boosting的树集成方法。基本思路是依次训练多棵树，每棵树训练时对分错的样本进行加权。树模型中对样本的加权实际是对样本采样几率的加权，在进行有放回抽样时，分错的样本更有可能被抽到?GBDT是Adaboost Tree的改进，每棵树都是CART（分类回归树），树在叶节点输出的是一个数值，分类误差就是真实值减去叶节点的输出值，得到残差。GBDT要做
的就是使用梯度下降的方法减少分类误差值。
在GBDT的迭代中，假设我们前一轮迭代得到的强学习器是ft?1(x), 损失函数是
L(y,ft?1(x)), 我们本轮迭代的目标是找到一个CART回归树模型的弱学习器
ht(x)，让本轮的损失损失L(y,ft(x)=L(y,ft?1(x)+ht(x))最小。也就是说，本轮迭代找到决策树，要让样本的损失尽量变得更小。
?GBDT的思想可以用一个通俗的例子解释，假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我们用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4
岁，第三轮我们用3岁拟合剩下的差距，差距就只有一岁了。如果我们的迭代轮数还没有完，可以继续迭代下面，每一轮迭代，拟合的岁数误差都会减小。
?得到多棵树后，根据每颗树的分类误差进行加权投票
18. 如何避免决策树过拟合？
?限制树深
?剪枝
?限制叶节点数量
?正则化项
?增加数据
?bagging（subsample、subfeature、低维空间投影）
?数据增强（加入有杂质的数据）
?早停
19.SVM的优缺点
?优点：
a. 能应用于非线性可分的情况
b. 最后分类时由支持向量决定，复杂度取决于支持向量的数目而不是样本空间的
维度，避免了维度灾难
c. 具有鲁棒性：因为只使用少量支持向量，抓住关键样本，剔除冗余样本
d. 高维低样本下性能好，如文本分类
?缺点：
a. 模型训练复杂度高
b. 难以适应多分类问题
c. 核函数选择没有较好的方法论
23. 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。
?聚类分析是一种无监督的学习方法，根据一定条件将相对同质的样本归到一个类总。
?聚类方法主要有：
a. 层次聚类
b. 划分聚类：kmeans
c. 密度聚类
d. 网格聚类
e. 模型聚类：高斯混合模型
?k-means比较好介绍，选k个点开始作为聚类中心，然后剩下的点根据距离划分到类中；找到新的类中心；重新分配点；迭代直到达到收敛条件或者迭代次数。优点是快；缺点是要先指定k，同时对异常值很敏感。
24. 余弦距离与欧式距离求相似度的差别。
1.欧氏距离能够体现个体数值特征的绝对差异，所以更多的用于需要从维度的数值大
小中体现差异的分析，如使用用户行为指标分析用户价值的相似度或差异。
余弦距离更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分兴趣的相似度和差异，同时修正了用户间可能存在的度量标准不统一的问题（因为余弦距离对绝对数值不敏感）。
2.总体来说，欧氏距离体现数值上的绝对差异，而余弦距离体现方向上的相对差异。
（1）例如，统计两部剧的用户观看行为，用户A的观看向量为(0,1)，用户B为
(1,0)；此时二者的余弦距很大，而欧氏距离很小；我们分析两个用户对于不同视频的偏好，更关注相对差异，显然应当使用余弦距离。
（2）而当我们分析用户活跃度，以登陆次数(单位：次)和平均观看时长(单：分
钟)作为特征时，余弦距离会认为(1,10)、(10,100)两个用户距离很近；但显然这两个用户活跃度是有着极大差异的，此时我们更关注数值绝对差异，应当使用欧氏距离。
25. 数据清理中，处理缺失值的方法是？
由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。
1.估算(estimation)。最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替
无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他问题的答案，通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计。例如，某一产品的拥有情况可能与家庭收入有关，可以根据调查对象的家庭收入推算拥有这一产品的可能性。
2.整例删除(casewise deletion)是剔除含有缺失值的样本。由于很多问卷都可能存
在缺失值，这种做法的结果可能导致有效样本量大大减少，无法充分利用已经收集到的数据。因此，只适合关键变量缺失，或者含有无效值或缺失值的样本比重很小的情况。
3.变量删除(variable deletion)。如果某一变量的无效值和缺失值很多，而且该变
量对于所研究的问题不是特别重要，则可以考虑将该变量删除。这种做法减少了供分析用的变量数目，但没有改变样本量。
4.成对删除(pairwise deletion)是用一个特殊码(通常是9、99、999等)代表无效值
和缺失值，同时保留数据集中的全部变量和样本。但是，在具体计算时只采用有完整答案的样本，因而不同的分析因涉及的变量不同，其有效样本量也会有所不同。
这是一种保守的处理方法，最大限度地保留了数据集中的可用信息。
26. 特征选择的方法
1）过滤：计算特征与标签之间的卡方、互信息、相关系数（只能识别线性关系），过滤掉取值较低的特征。或者使用树模型建模，通过树模型的
importance进行选择（包括包外样本检验平均不纯度、特征使用次数等方
法）
2）包裹：认为特征间的交叉也包含重要信息，因此计算特征子集的效果
3）嵌入法：L1正则化可以将不重要的特征降到0、树模型抽取特征
4）降维：PCA、LDA等
27. 过拟合的解决办法
（1）增加数据（2）正则项（3）控制模型复杂度（4）剪枝、控制树深（5）特征选择、特征降维（6）数据增强（加包含噪声的数据）
27. 为什么正则化能处理过拟合
1）惩罚了模型的复杂度，避免模型过度学习训练集，提高泛化能力
2）剃刀原理：如果两个理论都能解释一件事情，那么较为简单的理论往往是正确的
3）正则项降低了每一次系数w更新的步伐，使参数更小，模型更简单
4）贝叶斯学派的观点，认为加入了先验分布（l1拉普拉斯分布，l2高斯分布），减少参数的选择空间
28. 普通统计分析方法与机器学习的区别
这里不清楚普通统计分析方法指的是什么。
如果是简单的统计分析指标做预测，那模型的表达能力是落后于机器学习的。
如果是指统计学方法，那么统计学关心的假设检验，机器学习关心的是建模，两者的评估不同。
30.线性回归和逻辑回归的区别
线性回归针对的目标变量是区间型的，逻辑回归针对的目标变量是类别型的
线性回归模型的目标变量和自变量之间的关系假设是线性相关的，逻辑回归模型中的目标变量和自变量是非线性的
线性回归中通常会用假设，对应于自变量x的某个值，目标变量y的观察值是服从正太分布的。逻辑回归中目标变量y是服从二项分布0和1或者多项分布的
逻辑回归中不存在线性回归中常见的残差
参数估值上，线性回归采用最小平方法，逻辑回归采用最大似染法。
31.准确率、精确率、召回率、F1值
1.准确率（Accuracy）。顾名思义，就是所有的预测正确（正类负类）的占总的比重。
2.精确率（Precision），查准率。即正确预测为正的占全部预测为正的比例。个人理解：真正正确的占所有预测为正的比例。
3.召回率（Recall），查全率。即正确预测为正的占全部实际为正的比例。个人理解：真正正确的占所有实际为正的比例。
4.F1值（H-mean值）。F1值为算数平均数除以几何平均数，且越大越好，将Precision和Recall的上述公式带入会发现，当F1值小时，True Positive相对增加，而false相对减少，即Precision和Recall都相对增加，即F1对Precision和Recall都进行了加权。
公式转化之后为：
33.标准化与归一化的区别？
34.什么是L1正则化和L2正则化？
35. KNN和K-Means的区别？
36. 回归(regression)与分类(classification)的区别?
分类问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测；
回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值（实数）是多少，是一种定量输出，也叫连续变量预测。
Logistic Regression 和 Linear Regression：
Linear Regression：输出一个标量 wx+b，这个值是连续值，所以可以用来处理回归问题。
Logistic Regression：把上面的 wx+b 通过 sigmoid函数映射到(0,1)上，并划分一个阈值，大于阈值的分为一类，小于等于分为另一类，可以用来处理二分类问题。
更进一步：对于N分类问题，则是先得到N组w值不同的 wx+b，然后归一化，比如用softmax函数，最后变成N个类上的概率，可以处理多分类问题。
偏业务思维逻辑
1. 不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量。
?采用两层模型（人群画像x人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量*各年龄层生育比率
?从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测
?找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007为2007年新生儿家
庭用户的转化率。该转化率会随平台发展而发展，可以根据往年数量推出今年的大致转化率，并根据今年新增新生儿家庭用户数量推出今年估计的新生儿数量。
2. 如果次日用户留存率下降了 5%该怎么分析？
?首先采用“两层模型”分析：对用户进行细分，包括新老、渠道、活动、画像等多个维度，然后分别计算每个维度下不同用户的次日留存率。通过这种方法定位到导致留存率下降的用户群体是谁。
?对于目标群体次日留存下降问题，具体情况具体分析。具体分析可以采用“内部-外部”因素考虑。
a. 内部因素分为获客（渠道质量低、活动获取非目标用户）、满足需求（新功能改
动引发某类用户不满）、提活手段（签到等提活手段没达成目标、产品自然使用周期低导致上次获得的大量用户短期内不需要再使用等）；
b. 外部因素采用PEST分析（宏观经济环境分析），政治（政策影响）、经济（短期
内主要是竞争环境，如对竞争对手的活动）、社会（舆论压力、用户生活方式变
化、消费心理变化、价值观变化等偏好变化）、技术（创新解决方案的出现、分销渠道变化等）。
3. 卖玉米如何提高收益？价格提高多少才能获取最大收益？
?收益 = 单价*销售量，那么我们的策略是提高单位溢价或者提高销售规模。
o提高单位溢价的方法：
（1）品牌打造获得长期溢价，但缺陷是需要大量前期营销投入；
（2）加工商品占据价值链更多环节，如熟玉米、玉米汁、玉米蛋白粉；重
定位商品，如礼品化等；
（3）价格歧视，根据价格敏感度对不同用户采用不同定价。
o销售量=流量x转化率，上述提高单位溢价的方法可能对流量产生影响，也可能对转化率产生影响。
?收益 = 单价x流量x转化率，短期内能规模化采用的应该是进行价格歧视，如不同时间、不同商圈的玉米价格不同，采取高定价，然后对价格敏感的用户提供优惠券等。
4.APP激活量的来源渠道很多，怎样对来源渠道变化大的进行预警？
?如果渠道使用时间较长，认为渠道的app激活量满足一个分布，比较可能是正态分布。求平均值和标准差，对于今日数值与均值差大于3/2/1个标准差的渠道进行预警。
?对于短期的新渠道，直接与均值进行对比。
6.用户刚进来APP的时候会选择属性，怎样在保证有完整用户信息的同时让用户流失减少？
?技术接受模型提出了两个主要的决定因素：
①感知的有用性(perceived usefulness)，反映一个人认为使用一个具体的系统对
他工作业绩提高的程度；
②感知的易用性(perceived ease of use)，反映一个人认为容易使用一个具体的
系统的程度。
?采用技术接受模型（TAM）来分析，影响用户接受选择属性这件事的主要因素有：
（1）感知有用性：
a. 文案告知用户选择属性能给用户带来的好处
（2）感知易用性：
a. 关联用户第三方账号（如微博），可以冷启动阶段匹配用户更有可能选择的属
性，推荐用户选择。
b. 交互性做好。
（3）使用者态度：用户对填写信息的态度
a. 这里需要允许用户跳过，后续再提醒用户填写
b. 告知用户填写的信息会受到很好的保护
（4）行为意图：用户使用APP的目的性，难以控制
（5）外部变量：如操作时间、操作环境等，这里难以控制
7.如何识别作弊用户（爬虫程序，或者渠道伪造的假用户）
?分类问题可以用机器学习的方法去解决，下面是我目前想到的特征：（1）渠道特征：渠道、渠道次日留存率、渠道流量以及各种比率特征
（2）环境特征：设备（一般伪造假用户的工作坊以低端机为主）、系统（刷量工作坊一般系统更新较慢）、wifi使用情况、使用时间、来源地区、ip是否进过黑名单（3）用户行为特征：访问时长、访问页面、使用间隔、次日留存、活跃时间、页
面跳转行为（假用户的行为要么过于一致，要么过于随机）、页面使用行为（正常
用户对图片的点击也是有分布的，假用户的行为容易过于随机）
（4）异常特征：设备号异常（频繁重置idfa）、ip异常（异地访问）、行为异常
（突然大量点击广告、点赞）、数据包不完整等
8.怎么做恶意刷单检测?
?分类问题用机器学习方法建模解决，我想到的特征有：
（1）商家特征：商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等
（2）用户行为特征：用户信用、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺行为、支付账号
（3）环境特征（主要是避免机器刷单）：地区、ip、手机型号等
（4）异常检测：ip地址经常变动、经常清空cookie信息、账号近期交易成功率
上升等
（5）评论文本检测：刷单的评论文本可能套路较为一致，计算与已标注评论文本的相似度作为特征
（6）图片相似度检测：同理，刷单可能重复利用图片进行评论
9.一个网站销售额变低，你从哪几个方面去考量？
?首先要定位到现象真正发生的位置，到底是谁的销售额变低了？这里划分的维度有：
a. 用户（画像、来源地区、新老、渠道等）
b. 产品或栏目
c. 访问时段
?定位到发生未知后，进行问题拆解，关注目标群体中哪个指标下降导致网站销售额下降：
a. 销售额=入站流量x下单率x客单价
b. 入站流量= Σ各来源流量x转化率
c. 下单率 = 页面访问量x转化率
d. 客单价 = 商品数量x商品价格
?确定问题源头后，对问题原因进行分析，如采用内外部框架：
a. 内部：网站改版、产品更新、广告投放
b. 外部：用户偏好变化、媒体新闻、经济坏境、竞品行为等
10.用户流失的分析，新用户流失和老用户流失有什么不同？
（1）用户流失分析：
?两层模型：细分用户、产品、渠道，看到底是哪里用户流失了。注意由于是用户流失问题，所以这里细分用户时可以细分用户处在生命周期的哪个阶段。
?指标拆解：用户流失数量 = 该群体用户数量*流失率。拆解，看是因为到了这个阶段的用户数量多了（比如说大部分用户到了衰退期），还是这个用户群体的流失率比较高
?内外部分析：
a. 内部：新手上手难度大、收费不合理、产品服务出现重大问题、活动质量低、
缺少留存手段、用户参与度低等
b. 外部：市场、竞争对手、社会环境、节假日等
（2）新用户流失和老用户流失有什么不同：
?新用户流失：原因可能有非目标用户（刚性流失）、产品不满足需求（自然流失）、产品难以上手（受挫流失）和竞争产品影响（市场流失）。
新用户要考虑如何在较少的数据支撑下做流失用户识别，提前防止用户流失，并如何对有效的新用户进行挽回。
?老用户流失：原因可能有到达用户生命周期衰退期（自然流失）、过度拉升arpu导致低端用户驱逐（刚性流失）、社交蒸发难以满足前期用户需求（受挫流失）和竞争产品影响（市场流失）。
老用户有较多的数据，更容易进行流失用户识别，做好防止用户流失更重要。当用户流失后，要考虑用户生命周期剩余价值，是否需要进行挽回。
数据分析师岗位的职责 数据分析师需要使用数据库技术和统计分析软件，对企业内外部的业务数据进行处理、清洗和分析。以下是小编整理的数据分析师岗位的职责。 数据分析师岗位的职责1 职责： 1.每日统计退货商品明细，周报退货分析至上级，后期跟进采购部处理进程以及结果; 2.每日统计产品未发货信息，在途信息，到货信息，并核算各销售渠道的出货数量，建立单品的出入库明细账，据此将存在滞销风险的商品，断货风险的产品及库存或销售异常的产品日报至上级并提出有效性解决方案，与市场营销部采购部仓储部共同商讨处理方案，后期跟进处理进程以及结果; 3.周报供应链健康情况：资金占比分布，库存状态，供应商风险; 4.日跟踪订单计划出货，实际发货，收货反馈的情况，与其他部门沟通查明3者的差异原因，记录并日报反馈至上级;
5.日跟踪订单入库付款情况，将情况日报至上级; 6.协助上级进行资金链管控工作，周统计物流发货计划，与采购部沟通进行未来应付账款预估; 7.协助上级进行财务审核等工作。 任职要求： 1、本科及以上学历(计算机、金融理学、统计学、应用数学、数据挖掘专业优先),有2年以上数据分析、数据挖掘相关工作经验优先; 2、有独立进行数据分析项目，特别是电商行业数据分析的优先考虑; 3、具有较强的数据分析能力和严密的逻辑思维，擅于通过数据分析发现业务规律; 4、具备较强的抗压能力，能接受加班工作，拥有自主学习能力，乐于接受挑战，保密意识强; 5、具备较强的沟通能力以及工作主动性，能协调带动团队共同努力; 6、熟悉Java或其他编程优先考虑。 数据分析师岗位的职责2
1.使用SAS、R、SQL、Tableau、VBA等编程语言和软件，查询、整合商业数据，截取合适样本，探索使用数据分析技术，开发各类统计模型，如：回归分析、决策树、聚类分析、主成分分析、因子分析、生存分析、随机森林、神经网络、遗传算法、社交网络、时间序列、模拟优化，等等，并以之进行客户细分，用于支持商务决策; 2.与市场策略和运营部门紧密合作，运用模型和客户细分结果，分析客户在特征和行为模式上的优劣态势及未来潜力，基于分析结果，为各种不同目的和规模的市场推广项目设计参与客户名单、测试、方式、奖品及渠道，并根据客户预期价值进行项目投资成本分析; 3.对各类市场项目进行跟踪报告和总结性收益与成本分析，得出合理结论，指导未来市场项目的优化; 制作数据汇总、模型开发、商务分析等各类报告，对报告进行可视化处理，制作生动的图表和演示文稿，向内部用户推介模型与分析结果; 4.保持内部客户沟通渠道畅通，无遗漏地回答内部客户提出的关于模型开发、分析结果和报告的各类问题，主动发掘并收集客户需求，经过分析讨论，转化成为有效开发项目;
单招面试常见问题及答案-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
单招面试常见问题及答案 离单招报名时间只有半个月了，单招考试中有重要的环节就是面试，那么面试中一般会问及到那些问题呢，洛阳科技职业学院小编结合多年单招面试考试内容，总结出了五大面试中常被问及的问题。希望对小伙伴们有用。 1、请你自我介绍一下你自己? 一般考生回答这个问题过于平常，只说姓名、年龄、家乡。这些在考官老师手中的考试报名表中都有。其实，面试考官老师最希望知道的你是否适合这个专业，应该着重介绍：性格、兴趣爱好、动手能力、思想品德等，要突出积极的个性和和对专业的兴趣，介绍结束之后应该说“谢谢”，这是基本的礼貌（ 2、你觉得你个性上最大的优点是什么? 回答这个问题应该看你面试的专业是什么，根据专业的需要说自己的性格，可以提前差一些资料，这个问题只要言之成理即可。 3、说说你最大的缺点? 回答这个问题时要注意，不能说自己没有缺点，因为没有人是完美的，这样给考官的印象是不能认清自己，也不能老实交代，把自己的一些不好的一面全部展示出来，应该讲一些无关紧要的缺点，不会对专业对人生有重大印象的的缺点。 4、你对我们学校的了解吗? 考官问这个问题主要是看你对这个学校有多大的兴趣。考生如果对学校感兴趣非常想上这所学校，一定会进行上网，所以面试之前一定要对学校进行了解，然后凭借记忆说一下对这所大学的印象，如果实在是不了解，那就实事求是的告诉考官：不好意思老师，我只顾着准备对考试内容进行准备了，没有来得及查看学校的介绍。不了解没关系，千万不要不懂装懂。 5、如果你被录取，你想怎样安排大学生活? 一定要在回答中表现出积极乐观的态度，要让考官看出你对编导专业的向往。回答要点：①.会认真完成大学的课程。②会选修一些和专业相关的其他学科，填充自己的知识。③.会利用好图书馆里面的资源，在大学四年积累一定的阅读量。
20个HR最常用的面试问题及答案 A.别的同仁认为我是老板前的红人，所以处处排挤我。 B.调薪的结果令我十分失望，完全与我的付出不成正比。 C.老板不愿授权，工作处处受限，绑手绑脚、很难做事。 D.公司营运状况不佳，大家人心惶惶。 解答：超过一半的人事主管选择C，其次为D。选择C的回答，可以显示应征者的企图心、能力强，且希望被赋予更多的职责。选择D，则是因离职原因为个人无法改变的客观外在因素，因此，面谈者也就不会对个人的能力或工作表现，有太多的存疑。 A.贵公司在去年里，长达8个月的时间，都高居股王的宝座。 B.贵公司连续3年被XX杂志评选为“求职者最想进入的企业”的第一名。 C.不是很清楚，能否请您做些介绍。
D.贵公司有意改变策略，加强与国外大厂的OEM合作，自有品牌的部分则透过海外经销商。 解答：以D居多。道理很简单，他们希望求职者对所申请的工作有真正的了解，而不仅仅是慕名而来。 A.公司的远景及产品竞争力。 B.公司对员工生涯规划的重视及人性化的管理。 C.工作的性质是否能让我发挥所长，并不断成长。 D.合理的待遇及主管的管理风格。 解答：以C居多，因为公司要找工作表现好、能够真正有贡献的人，而非纯粹慕名、求利而来的人。 A.因为我深信我比别人都优秀。 B.因为我有很强烈的.企图心，想要与贵公司共同成长。
C.您可以由我过去的工作表现所呈现的客观数据，明显地看出我全力以赴的工作态度。 D.我在这个产业已耕耘了8年，丰富的人脉是我最大的资产。 解答：这题理想的回答是C。你如何让对方看到你的好?单凭口才，是很难令对方信服的，因此，从履历表内容或之前的回答内容中，如果能以客观数字、具体的工作成果，来辅助说明，是最理想的回答。 A.我人缘极佳，连续3年担任福委会委员。 B.我的坚持度很高，事情没有做到一个令人满意的结果，绝不罢手。 C.我非常守时，工作以来，我从没有迟到过。 D.我的个性很随和，是大家公认的好好先生。 解答：这题理想的回答是B。A、C、D虽然都表示出应征者个性上的优点，但只有B的回答，最能和工作结合，能够与工作表现相结合的优点、特质，才是面谈者比较感兴趣的回答。
金融数据分析师的岗位职责 金融数据分析师负责为公司处理客户的相关工作，并协助经理的工作事务。下面是我为您精心整理的金融数据分析师的岗位职责。 金融数据分析师的岗位职责1 职责： 1.定期整理交易数据，向上级领导账户分析结果; 2.按照要求进行技术和基本面规律的分析，进行数据的搜集及整理; 3.严格执行公司各项制度，配合部门领导有关工作; 4.负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询; 5.遵守公司的各项管理制度，承办领导交办的其他工作。 要求： 1、对金融经济知识感兴趣，希望踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操作经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的交易培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲望; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判断力，能够坚持己见。 金融数据分析师的岗位职责2 职责： 1、负责为客户提供专业的投资理财、外汇信息分析研究;
2、负责公司外汇业务分析及上市报表管理; 3、负责对外汇行业的信息管理系统进行业务系统分析; 4、负责对外汇进行业务管理和分析，提出优化管理流程的策略或建议; 5、负责跟踪宏观经济发展动态，寻找投资机会; 6、配合销售人员进行市场营销和客户培训。 岗位要求： 1、中专及以上学历，经济、金融等相关专业; 2、具有金融分析投资经验，有分析师执业资格者优先; 3、具有丰富的金融基础理论知识，善于进行行业研究和挖掘; 4、熟悉外汇股票公司决策流程和各个交易管理系统; 5、具有较强的逻辑思维能力、创新和钻研精神; 6、具有很强的文字表达能力和金融分析能力; 7、具有很强的工作责任心和团队精神 金融数据分析师的岗位职责3 职责： 1、协助分析师搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的信息。 2、协助部门经理完善部门管理制度。 3、协助数据分析师进行演讲讲座，定期为需求者讲解金融二级市场最新趋势，以及对需求者进行交易分析 4、对基本面、技术面进行分析研究，给出行情走势分析和判
应届毕业生面试常见问题及回答技巧 1、你应届毕业生，没有经验，你觉得你能胜任这个职位吗? 问题分析：既然是校园应届生招聘，那么公司是不会硬性要求个人具有社会经验的。但是这并不意味着公司会招一个与职位不符合的员工。而HR问这个问题是想看看，你个人在学校中掌握到的理论知识是否完整，而在学习的过程中有没有这方面的其他实践或者个人行动等等，进一步，还可以从你的口中知道你对这个职位的了解以及你对自己胜任这个职位的信心。 回答要点：围绕一个思路：理论知识，行动意向，职位了解，胜任信心，首先你可以说你确实没有这方面的工作经历，但是你掌握了这方面的理论知识，有一定的学习能力，能够尽快对实际工作上手。第二，你可以根据岗位职责来回答，你想在以后的岗位中做什么工作，自己在这方面中表现较为突出的一面，其次可以反问面试官：说自己对职位的了解定位是否如你所说。在问面试官这个问题的时候你一定要做好准备工作，了解职位职责以及你个人的特长要往这方面靠拢。当你说完的时候，面试官会觉得你已经是能够胜任这个职位的了。 2、你不是本地人，为什么选择在这里工作? 问题分析：面试官这样问，主要考虑的是你工作稳定性的一个问
题。相对于本地人来说，非本地人考虑的问题比较多，而工作环境决定了个人的生活环境，如果你是非本地人，那么你可能会受外界因素影响较大，而且抗风险能力比较低，例如房价的影响，你觉得房价远远超出你的个人接受范围，那么你可能会选择去其他城市发展。 回答要点：你回答的重点是肯定你的工作稳定性。你可以通过回答你的异性朋友在这个城市，想在这个城市和她一起发展;或者说你和你的亲人都在这个城市发展，顺便说出你自己对这座城市的各个方面都很满意，符合自己的生活标准，满意度较高等等。另外也可以说说城市上对于这个工作有什么优势，为了事业，而选择在这个城市上发展。这些都可以让面试官觉得你是真的有城市在他们的公司上发展的。 3、你的暑期打工工作是怎样找到的? 问题分析：所有用人单位对有工作经历的应届毕业生都一致看好，无论参与过什么样的工作。一家就业服务机构的负责人说：“读书时期有过工作经历的人容易与人相处，他们会更好地安排时间，更务实，而且更成熟，与我们有更多的共同语言。”因此，在你应答时，要加上这样的内容：企业就是要创造利润，个人要更有效率地工作，遵章守纪，尽全力完成工作。简而言之，无论你的暑假工作多么微不足道，都要将其视为一段在企业的工作经历。
英文面试常见问题和答案 关于工作（About Job） 实际工作中，员工常常需要不断学习和勇于承担责任，求职者如果能表现出这种素质，会给应聘方留下良好的印象。 面试例题 1What range of pay-scale are you interested in （你感兴趣的薪水标准在哪个层次） 参考答案 Money is important, but the responsibility that goes along with this job is what interests me the most. （薪水固然重要，但这工作伴随而来的责任更吸引我。） 假如你有家眷，可以说： To be frank and open with you, I like this job, but I have a family to support. （坦白地说，我喜欢这份工作，不过我必须要负担我的家庭。） 面试例题 2 What do you want most from your work （你最希望从工作中得到什么 答案 I hope to get a kind of learning to get skills from my work. I want to learn some working skills and become a professional in an industry. （我最希望得到的是一种学习，能让我学到工作的技能。虽然我已经在学校学习了快16年但只是学习到了知识，在学校里，没有机会接触到真正的社会，没有掌握一项工作技能，所以我最希望获得一项工作的技能，能够成为某一个行业领域的专业人士。）
数据分析部岗位职责 【篇一：数据分析工作职责】 数据分析工作职责 做出有质量、有价值的数据统计分析，并在加强管理，提高经济运行质量等方面为公司降低风险、提高收益。 —、完善基础，不断提高综合分析能力 1、为人正直、责任心强，作风严谨、工作仔细认真，具备良好的职业道德素养 2、有较强的需求分析能力、逻辑推理能力、沟通协调能力 3、遵守公司数据统计分析工作的规范管理，不虚报，不舞弊，不弄虚作假 4、熟练掌握并操作microsoft office word、excel、ppt, 熟悉erp 软件各报表数据整合 5、做好工作重心的转移, 服从公司安排协助其他部门工作 6、熟悉公司运作对各部门的数据统计分析工作给予支持配合 7、编报各类统计数据分析报表，整合汇总、综合分析，按时为上司提供可行性的报告 二、工作细责 1、制定货品供应链（采购、配货、仓储、零售、分销、核数等）分析报表及便捷运用模板 2、规范整理各相关部门报表数据库，制定老板报表 3、每天根据信息反馈，核对各仓库及店铺仓储变动表进行校正并提供分析报表 4、每天根据信息反馈，提供各店铺及个人销售情况分析报表 5、每周根据信息反馈，提供店铺及个人销售情况和销售业绩分析报表 6、每周根据信息反馈，提供畅、滞销款报表分析或库存整改建议分析报告 7、每两周根据信息反馈，提供各门店及渠道配货报表或建议分析报告 8、每个月根据信息数据综合分析，为公司各部门制定计划指标提供数据根据 9、每三个月根据信息调查反馈，制定各区域消费群体消费情况数据分析图表
10、每六个月做综合性总结，为公司及各部门改进发展规划提供分析数据图表 11、年底为公司年总结提供各项分析数据汇总制定公司当年综合多元分析数据图表， 12、经上级批准分析指定部门的信息数据需求，支持项目决策分析并协助风险价值评估 13、经上级批准协助参与渠道开发的调研分析及评估 三、优化数据，不断提高分析作用价值 1、收集各项指标，建立相应明细报表及综合分析统计报表, 2、完整统计数据，按时更新，并挖掘利用 3、建立统计数据的多元组合 4、统计分析数据透视功能的改进提高 5、结合公司实际发展和部门发展的合理便捷运用统计数据 四、开拓进取，不断提高统计分析水平 1、发挥统计分析创新意识和应用范围 2、统计分析要注重方式方法 3、统计分析要科学的联系实际发展 4、从分析过程中发现问题，提出改进或建议 【篇二：数据分析员岗位职责及绩薪模式】 1 2 【篇三：数据分析专员岗位职责】 数据分析专员岗位职责
数据分析员工作总结数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析。下面是出国留学网的先、编为大家精心整理的“数据分析员工作总结”，供大家阅读!希望能够帮助到大家!篇一：数据分析员工作总结在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习 努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。 但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感
情。 二、踏实工作 努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作 1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，
1.自我评价一下你自己，最大的优点以及最大的缺点，另外你的人生规划是什么？ 答：我热爱生活，积极看待人生，对于很多东西都有旺盛的求知欲，愿意从任何人身上学习我不懂的东西，我也非常喜欢交朋友，乐于在一个团结友好的大团队之中开展工作。总的来说，热情，好学，以及良好的沟通协调能力是我的最大优势。当然我也有很多缺点，由于年龄的关系，我看一些问题不够深入，有时候未免做事情未免急躁，不过我能够虚心听取意见，相信在开展工作之时，能够发挥我的特长并且出色完成任务。 2.如果本单位无法给你解决户口问题，但是其他条件都能满足你，你是否还会来本公司工作？ 答：我很喜欢贵单位，对于单位能够在各个方面最大程度的证明我的价值表示衷心的感谢。户口是我比较关注的问题，如果单位能够尽可能的帮助我解决这个后顾之忧，那么我就能够保证全心全意的投入到工作之中来，如果单位暂时有困难，我也表示理解。毕竟事业的发展空间对于我来说才是最重要的。我会好好权衡。 4.请问你是否有男友/女友？他/她和你不在一个城市工作，你如何解决这个问题？ 答：是的，我有一个感情很稳定的男友/女友，并且确实我们暂时不在一个地方。从我个人来讲，我确实很希望能有机会两个人在一个地方，不过我不认为这将是我事业前途的羁绊。如果我为了这份感情放弃一份我十分满意的工作，那将会令我和男友/女友之间的?系变得非常沉重。这不是我所希望看到的，也不是我男友/女友所希望看到的。我们希望能够各自拥有各自事业的发展空间，双方都是独立出色的个体，这将会使我们更加欣赏对方。 5.你曾经考过GRE和TOEFL，是否意味着你更愿意到国外深造学习？答：目前国内的实际情况是，考T/G准备出国是时髦，我也确实考虑过有机会能到国外继续深造学习。不过随着我思想的逐步成熟，我目前已经彻底放弃了这个想法。由于我一直呆在校园里，我认为我急需培养实际中做事情的能力，这种能力远比书本上得来的知识更加珍贵。学历和经历比起来，我认为经历更加重要。另外，虽然我放弃了
100个面试常见问题及答案 工作动机、个人愿望 （1）问题：请给我们谈谈你自己的一些情况 回答：简要的描述你的相关工作经历以及你的一些特征，包括与人相处的能力和个人的性格特征。如果你一下子不能够确定面试者到底需要什么样的内容，你可以这样说：“有没有什么您特别感兴趣的范围？” 点评：企业以此来判断是否应该聘用你。通过你的谈论，可以看出你想的是如何为公司效力还是那些会影响工作的个人问题。当然，还可以知道你的一些背景。 （2）问题：你是哪年出生的？你是哪所大学毕业的？等等 回答：我是年出生的。我是大学毕业的。 点评：这类问题至为关键的是要针对每个问题简洁明了的回答，不可拖泥带水，也不必再加什么说明。完全不必再画蛇添足的说“我属X，今年岁”之类的话。至于专业等或许主考官接下来的问题就是针对此而言的，故而不必迫不及待和盘托出。 （3）问题：请谈一下你对公司的看法，为什么你想来公司工作？回答：可根据你先前对该公司的情报收集，叙述一下你对公司的了解。适当的对公司的声誉、产品和发展情况予以赞美。还可以
提提你为了了解公司的情况所做的努力然后就说你非常喜欢这个工作，而且你的能力也非常适合并能胜任这份工作。 点评：此问目的测试一下你对公司的了解和喜欢的程度，看看你的能力是否符合公司的要求和方向。看看你是真正地愿意为公司效力，还是仅仅冲着公司的福利、声望和工作的稳定。 （4）问题：你认为对你来说现在找一份工作是不是不太容易，或者你很需要这份工作？ 回答： 1.是的。 2.我看不见得。 点评： 一般按1回答，一切便大功告成。 有些同学为了显示自己的“不卑不亢“，强调个人尊严，故按2回答。结果，用人单位打消了录用该生的念头，理由是：“此人比较傲“一句话，断送了该生一次较好的就业机会。 （5）问题：你是怎么应聘到我们公司的？ 回答：贵公司是国际上有名的汽车工业公司，虽然我学的专业不是汽车专业，但我一直留意、关心贵公司的发展，特别是贵公司
HR最常用的20个面试问题及答案 A.别的同仁认为我是老板前的红人，所以处处排挤我。 B.调薪的结果令我十分失望，完全与我的付出不成正比。 C.老板不愿授权，工作处处受限，绑手绑脚、很难做事。 D.公司营运状况不佳，大家人心惶惶。 解答：超过一半的人事主管选择C，其次为D。选择C的回答，可以显示应征者的企图心、能力强，且希望被赋予更多的职责。选择D，则是因离职原因为个人无法改变的客观外在因素，因此，面谈者也就不会对个人的能力或工作表现，有太多的存疑。 A.贵公司在去年里，长达8个月的时间，都高居股王的宝座。 B.贵公司连续3年被XX杂志评选为“求职者最想进入的企业”的第一名。 C.不是很清楚，能否请您做些介绍。 D.贵公司有意改变策略，加强与国外大厂的OEM合作，自有品牌的部分则透过海外经销商。 解答：以D居多。道理很简单，他们希望求职者对所申请的工作有真正的了解，而不仅仅是慕名而来。 A.公司的远景及产品竞争力。 B.公司对员工生涯规划的重视及人性化的管理。 C.工作的性质是否能让我发挥所长，并不断成长。 D.合理的待遇及主管的管理风格。
解答：以C居多，因为公司要找工作表现好、能够真正有贡献的人，而非纯粹慕名、求利而来的人。 A.因为我深信我比别人都优秀。 B.因为我有很强烈的企图心，想要与贵公司共同成长。 C.您可以由我过去的工作表现所呈现的客观数据，明显地看出我全力以赴的工作态度。 D.我在这个产业已耕耘了8年，丰富的人脉是我最大的资产。 解答：这题理想的回答是C。你如何让对方看到你的好?单凭口才，是很难令对方信服的，因此，从履历表内容或之前的回答内容中，如果能以客观数字、具体的工作成果，来辅助说明，是最理想的回答。 A.我人缘极佳，连续3年担任福委会委员。 B.我的坚持度很高，事情没有做到一个令人满意的结果，绝不罢手。 C.我非常守时，工作以来，我从没有迟到过。 D.我的个性很随和，是大家公认的好好先生。 解答：这题理想的回答是B。A、C、D虽然都表示出应征者个性上的优点，但只有B的回答，最能和工作结合，能够与工作表现相结合的优点、特质，才是面谈者比较感兴趣的回答。 思路：1、这是面试的必考题目。 2、介绍内容要与个人简历相一致。 3、表述方式上尽量口语化。 4、要切中要害，不谈无关、无用的内容。
英语面试问题 基本问答 1.问: Tell me about yourself. 答: I was born and raised in Dalian, China. I attended the University of Beijing and received my master's degree in Economics. I have worked for 5 years as a financial consultant in Beijing for various companies including Rossi Consultants, People's Insurance of China and Pepsi. I enjoy playing soccer in my free time and traveling. 答: I've just graduated from the University of Toronto with a degree in Computers Science. During the summers, I worked as a systems administrator for a small company to help pay for my education. 评语: 这个问题的目的是想大概地了解你，所以无需讲太多细节的东西。你的回答通常会帮助面试官决定下个问题问什么。除了给对方一个整体的印象，最重要的是着重讲和工作有关的经验。工作经验是大多数面试中最重要的环节，比学历更重要。 2.问: What type of position are you looking for? 答: I'm interested in an entry level (beginning) position. 答: I'm looking for a position in which I can utilize my experience. 答: I would like any position for which I qualify. 评语:对于一个英语非母语的申请人，许多公司期望你能从低做起，慢慢弥补语言方面的不足。就算你以前很成功有多年经验，也应当有这个心理准备。 3.问: Are you interested in a full-time or part-time position? 答: I am more interested in a full-time position. However, I would also consider a part-time
100个面试常见问题及答案 面试是对应聘者能否胜任拟聘岗位的综合素质进行探寻与判断的关键阶段，面试时经常提到哪些问题，这些问题又是如何有技巧的回答?以下是小编为你整理的100个面试常见问题及答案，希望能帮到你。 100个面试常见问题及答案 1.请你自我介绍一下 回答提示：一般人回答这个问题过于平常，只说姓名、年龄、爱好、工作经验，这些在简历上都有，其实，企业最希望知道的是求职者能否胜任工作，包括：最强的技能、最深入研究的知识领域、个性中最积极的部分、做过的最成功的事，主要的成就等，这些都可以和学习无关，也可以和学习有关，但要突出积极的个性和做事的能力，说得合情合理企业才会相信。企业很重视一个人的礼貌，求职者要尊重考官，在回答每个问题之后都说一句“谢谢”。企业喜欢有礼貌的求职者。 2.你觉得你个性上最大的优点是什么? 回答提示：沉着冷静、条理清楚、立场坚定、顽强向上。 乐于助人和关心他人、适应能力和幽默感、乐观和友爱。我在北大青鸟经过一到两年的培训及项目实战，加上实习工作，使我适合这份工作。我相信我能成功。 3.说说你最大的缺点? 回答提示：这个问题企业问的概率很大，通常不希望听到直接回答的缺点是什么等，如果求职者说自己小心眼、爱忌妒人、非常懒、脾气大、工作效率低，企业肯定不会录用你。绝对不要自作聪明地回答“我最大的缺点是过于追求完美”，有的人以为这样回答会显得自己比较出色，但事实上，他已经岌芨可危了。企业喜欢求职者从自己的优点说起，中间加一些小缺点，最后再把问题转回到优点上，突出优点的部分。企业喜欢聪明的求职者。 4.你对加班的看法?回答提示：实际上好多公司问这个问题，并不证明一定要加班。只是想测试你是否愿意为公司奉献。 回答样本：如果是工作需要我会义不容辞加班。我现在单身，没有任何家庭负担，可以全身心的投入工作。但同时，我也会提高工作效率，减少不必要的加班 5.你对薪资的要求?回答提示：如果你对薪酬的要求太低，那显然贬低自己的能力; 如果你对薪酬的要求太高，那又会显得你分量过重，公司受用不起。一些雇主通常都事先对求聘的职位定下开支预算，因而他们第一次提出的价钱
数据分析师岗位职责 【篇一：数据分析员岗位职责及绩薪模式】 1 2 【篇二：数据分析师职位要求】 做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。 数据分析师的职位体系 在传统行业中，数据分析更多存在移动、银行、超市等行业，在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位，也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。在中国也许只在电信的项目中，才会存在真正的意义上的数据挖掘。 数据行业从广义上讲可以分为以下几个职位： 1、数据分析师 更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次： 1）业务监控：诊断当前业务是否正常？是否存在问题？业务发展是否达到预期（kpi）？如果没有达到预期，问主要问题在哪？是什么原因引起的？ 2 ）建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮 业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从
而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而 及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。 3）行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师最高级别，有的 公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对 手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市 场动态，从而及时对战略进行不断优化。 主要技能要求： 数据库知识（sql至少要熟悉）、基本的统计分析知识、excel要相 当熟悉，对spss或sas有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握ga等网站分析工具，当然ppt也是必备的。 2、数据挖掘工程师 更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一 个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通 过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更好的理解会员， 知道公司会员是到底如何？高、中、低低价值的会员构成，既可以 后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。 主要技能要求： 1）数据库必须精通。很多时候，你模型的数据预处理，可能完成在 数据库里完成，你用到的数据库技巧更高。 2）必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法，例如： spss/celementine、sas/em等，当然如果你会一、二款开源软件，并会写一些程序代码那是最好的，大公司都喜欢用开源的软件，例如：r、weka。 3、数据建模师 当然二者有一个共同之处都是，针对很具体的问题，都是会解决某 个具体问题，例如：营销反应率，你就可能历史的邮箱、短信的反 应情况，来建模型进行预测，从而提高邮件反应率，或者减少对用 户来说的“垃圾”邮箱，提高用户体验。所以从掌握的技能上讲，这 二者就有很大的区别，数据建模师其实很少会提到算法这个词，更 多说使用什么模型，有感觉吗？但是从实务界来看，这二个模型越 来越没有明确的分工，一般来说都会二个职位的人都会去学习对方
一、科学发展观 1、科学发展观定义 科学发展观是指党的十六届三中全会中提出的“坚持以人为本，树立全面、协调、可持续的发展观，促进经济社会和人的全面发展”，按照“统筹城乡发展、统筹区域发展、统筹经济社会发展、统筹人与自然和谐发展、统筹国内发展和对外开放”的要求推进各项事业的改革和发展的一种方法论。 2、科学发展观的第一要义：发展 3、科学发展观的核心：以人为本 4、科学发展观的基本要求：全面、协调、可持续 5、科学发展观的根本方法：统筹兼顾 6、科学发展观的具体内容：以人为本的发展观；全面的发展观；协调的发展观；可持续的发展观。 7、为什么“以人为本”是科学发展观的核心？ ①以人为本是历史唯物主义的一项基本原则。 ②以人为本是我们党根本宗旨和执政理念集中体现。 ③以人为本全面回答了科学发展观一系列基本问题。 8、科学发展观的本质：马克思主义发展观 9、科学发展观的基础理论：马克思唯物辩证法的科学方法论 二、医改 1、颁布时间：2008-10-14 2、医改全称：《关于深化医药卫生体制改革的意见》 3、医改指导思想？ 以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，深入贯彻落实科学发展观，从我国国情出发，借鉴国际有益经验，着眼于实现人人享有基本医疗卫生服务的目标，着力解决人民群众最关心、最直接、最现实的利益问题。 4、医改基本原则？ 坚持以人为本，把维护人民健康权益放在第一位。 坚持立足国情，建立中国特色医药卫生体制。 坚持公平效率统一，政府主导与发挥市场机制作用相结合。 坚持统筹兼顾，把完善制度体系与解决当前突出问题结合起来。 5、医改的目标？ 近期目标：有效减轻居民就医费用负担，切实缓解“看病难，看病贵”。 长远目标：建立健全覆盖城乡居民的基本医疗卫生制度，为群众提供安全、有效、方便、价廉的医疗卫生服务。 6、医改五项重点改革？ 加快推进基本医疗保障制度建设。 初步建立国家基本药物制度。 健全基层医疗卫生服务体系。 促进基本公共卫生服务逐步均等化。 推进公立医院改革试点。 四、你刚参加工作，病人不多，怎么办？
学生会面试常见问题及答案 学生会是大学里学生自主成立的组织,也是学校重要的机构之一。 要想进入学生会必须要先面试。 下面分享了学生会面试问题及答案，希望你喜欢。 学生会面试常见问题及答案1、你对学生会是怎么看的?对于学生会你有什么想法?学生会是联系学校和同学的纽带，是一个为同学服务的机构，也是一个锻炼自我展现自我的平台。 进入学生会可以更好的发挥我的特长，为同学服务，并在工作中发现我的不足，提高自己充实自己。 2、你为什么要加入XX部门?(判断沟通能力和口才) 你对XX部了解有多少?回答这个问题时，一定要积极正面，如想要使自己能有更好的发展空间，希望能在相关领域中有所发展，希 望能在XX部门多多学习等等﹔此时可以稍稍夸一下XX部，但切记一定要诚恳，不然可是会画蛇添足，得不偿失哦!所以建议你可以坦承的说出自己的动机，不过用语还是要思考一下。 3、你高中阶段有没有担任什么职务，这些工作对你影响?你在做学生工作中碰到的令你棘手的问题是什么?a. 很多学生在面试的时候都说自己是班干，这是一个很好的验证问题 b. 看是不是撒谎，有没有实在有用的认识，测定其工作能力这个主要看应聘者有没有经验，如果有 当然好，没有就回答没有，要不会问你担任的感受，对你的影响等等。 如果被看出是撒谎，对你的印象肯定不好!4、谈谈你加入XX部门的优势?这个问题主要看你是否有培养和发展的潜力，更看重你是否稳重，有头脑，自信，能独立开展和组织活动的能 力!回答这个问题一定要说自己自己在这些方面的特长，切不可以想到说什么，没有重点。 5、如果你进了学生会，怎么处理好学习和工作，干部和学生的关系?大学里的学习是多方面的，学生会就是一个值得我去学习的优秀集体，相信在学生会里我能更快的提高，也能更好 的学习。 这个问题很尖锐，可以不正面回答。 是我的部长把我带入这个优秀的集体，首先我会很尊敬他，我相信学生会的干部都有我值得学习的地方，我会很虚心的向他们学习，并尽我的努力去完成学生会的工作。 他们不但是我的上级，还是我的良师益友，我把他们当作我的学长和朋友!6、谈谈你曾经组织或参加活动的经验和教训!有经验谈经验，如果没有可以谈谈你见到一些失败对你的启发，切不可说没有，没有经历的人，很让人怀疑他的能力和观察力。 7、对你影响最深的一句话。 如果你实在想不起来，就找一句比较经典的什么老子，孔子，道家等等的话都可以，当然 你要理解着句话，能讲出道理来!8、你最崇拜谁?或对你影响最深的一个人最崇拜的人能在一 定程度上反映应聘者的性格、观念、心态。 不宜说自己谁都不崇拜。 不宜说崇拜自己。 不宜说崇拜一个虚幻的、或是不知名的人。
数据分析部员工岗位职责 文件编号(2009)-GW-XZ-0012 文件页数第1页／共4页 文件版本 1.0颁布日期2010-1-11 类型 ■岗位职责 分发范围 区域：公司（如：华南事业一部、华南事业二部、华东事业部、华北事业部、 配送 事业部、空运事业部、一邦速递事业部、山东大区等，要求相对具体）部门：公司（如：各职能部门、各操作中心、各营业部门等，要求相对具体） 文件修订履历 №修订日期修订条款文控签章 编制张绍来审 核 陈俊霖复 核 袁新生批 准 石浩文
一、目的 贯彻执行数据分析部的部门职能与本职岗位职责，按时完成部门经理安排的工作任务，配合其他相关部门的工作。 二、基本信息 （一）岗位名称：营销管理中心数据分析部 （二）所属部门：营销管理中心 （三）岗位等级：职能岗位第3级 （三）直接上级：数据分析部经理 （四）直接下属及人数：0人 （五）间接下属：0人 三、岗位工作关系 （一）内部关系：配合本部门经理工作，针对数据分析与经营管理中心、经营线等部门的沟通。 （二）外部关系：无。 四、职位概要 数据统计、分析、研究；客户管理。 五、岗位职责 具体的工作职责内容 （一）预测 a 寻找历史经营轨迹，制定适合公司预测方法 b 预测未来发展情况，根据预测结果制定指标 c 制定月度、季度、年度销售计划并评估经营情况 （二）研究 a 研究公司阶段急需改善项目 b 形成研究报告、提出可行性解决方法 c 推广研究结果，理论运用到实际 （三）统计
a 统计关键销售完成情况，建立经营数据库 b 制作日报、周报、月报、季报及年报 c 促销方案评估、进度跟踪及奖金计算 d为经营单位提供数据支持及技术指导 （四）分析 a 定期完成综合及专项分析 b 挖掘问题，进行数据论证，寻找改善点 c根据分析结果、为公司决策提供数据依据 （五）客户管理 1 协议客户、佣金客户、应收账款客户、合同客户过程管理 2 对接财务部门，找出问题客户，指导经营部门持续改善 3 形成周报和月分析，总结此类客户经营情况 （六）完成上级领导交代的其他事项。 六、工作权限 无 七、任职资格 （一）教育背景：统计、数学大学本科及以上 （二）培训方向：无 （三）工作经验：无。 （四）知识技能：了解经营与运作操作流程、数学、统计等相关专业。 （五）个人素质：数据敏感、逻辑严谨。 八、职位发展方向 进一步熟悉公司经营运作操作，提高数据分析能力，往部门管理者方向发展。 九、工作环境 总部办公，办公环境安静舒适。 九、附录
面试问题及答案,面试常见问题及答案,常 见面试问题回答技巧 整理的面试问题及答案，欢迎阅读。 1、请你自我介绍一下你自己? 回答提示：一般人回答这个问题过于平常，只说姓名、年龄、爱好、工作经验，这些在简历上都有。其实，企业最希望知道的是求职者能否胜任工作，包括：最强的技能、最深入研究的知识领域、个性中最积极的部分、做过的最成功的事，主要的成就等，这些都可以和学习无关，也可以和学习有关，但要突出积极的个性和做事的能力，说得合情合理企业才会相信。企业很重视一个人的礼貌，求职者要尊重考官，在回答每个问题之后都说一句谢谢，企业喜欢有礼貌的求职者。 2、你觉得你个性上最大的优点是什么?
回答提示：沉着冷静、条理清楚、立场坚定、顽强向上、乐于助人和关心他人、适应能力和幽默感、乐观和友爱。我在北大青鸟经过一到两年的培训及项目实战，加上实习工作，使我适合这份工作。 3、说说你最大的缺点? 回答提示：这个问题企业问的概率很大，通常不希望听到直接回答的缺点是什么等，如果求职者说自己小心眼、爱忌妒人、非常懒、脾气大、工作效率低，企业肯定不会录用你。绝对不要自作聪明地回答我最大的缺点是过于追求完美，有的人以为这样回答会显得自己比较出色，但事实上，他已经岌岌可危了。企业喜欢求职者从自己的优点说起，中间加一些小缺点，最后再把问题转回到优点上，突出优点的部分，企业喜欢聪明的求职者。 4、你对加班的看法? 回答提示：实际上好多公司问这个问题，并不证明一定要加班，
只是想测试你是否愿意为公司奉献。 回答样本：如果是工作需要我会义不容辞加班，我现在单身，没有任何家庭负担，可以全身心的投入工作。但同时，我也会提高工作效率，减少不必要的加班。 5、你对薪资的要求? 回答提示：如果你对薪酬的要求太低，那显然贬低自己的能力;如果你对薪酬的要求太高，那又会显得你分量过重，公司受用不起。一些雇主通常都事先对求聘的职位定下开支预算，因而他们第一次提出的价钱往往是他们所能给予的最高价钱，他们问你只不过想证实一下这笔钱是否足以引起你对该工作的兴趣。 回答样本一：我对工资没有硬性要求，我相信贵公司在处理我的问题上会友善合理。我注重的是找对工作机会，所以只要条件公平，我则不会计较太多。
采购面试出现的一些问题及答复 面试的时候总是会有问题，如何回答才能令面试官满意呢？今天收集了一些采购方面的常见总是及一些答复，这些方法只能作为一种参考，而不是照本宣科。 1、为什么选择做采购？ 答：A可以熟悉商品市场，增长见识。B、可以接触不同的人，提高语言交流能力，增强个人魅力。C、其次要做好采购是不容易的，个人发挥空间比较大，对个人发展很有帮助。采购的压力－如何以成本结构为导向，保证商品采购为最低成本。 2、采购员的价值体现在哪里？谈谈你对采购的认识？ 答：采购为公司节省1元相当于销售卖出11元的货，这就是采购员的价值，作为采购就是按照公司的需求，生产产品的需要，从公司利益出发买到所需的物品，即符合产品要求，又是公司可以接受的价钱，那么你算一个合格的采购。 3、如何让公司同供应商共同发展？谈谈你对采购战略的看法？ 答：这个问题比较大，但无非是在技术进步、成本的降低、供货周期的缩短、质量控制水平的提高、发展规模和速度等几方面考虑，共同进步。 采购需要的是最好有专业知识，有一定的谈判经验与技巧并且对市场有一定的了解，实行买卖双方高层及经办人一季度一会晤，解决前期存在的不良现象，提出往后的发展目标及战略目标，让供货商有一个明确思想，全力配合我司的一个开发过程。 4、介绍一下工作经历，说说以前的采购部门日常工作、部门组织结构、直接上司是谁？部门人员分工情况介绍？ 答： <1>开发合格供应商及与现有合格供应商保持紧密联系 <2>询价，比价，议价，且适时，适量，适质。适价购进公司所需材料 <3>供应商日常评鉴及考核管理 <4>依据用料需求发出订单及交期跟催 <5>与供应商协商如何处理来料异常 <6>配合采购经理达成部门目标 <7>提供快速准确的报价给客户 <8>提供最新的市场行情并参与采购决策 <9>提供物料代用品并分析替代的可行性以降低采购成本 或: <1>以最快速度处理品质异常 <2>每日订货追踪日报表之制定 <3>跟催当日及明后两日物料状况 <4>依据SQ下达PO单 <5>新供应商开发及新机种物料的询价，议价，比价