2016阿里巴巴数据分析师职位笔试题目 阿里巴巴作为全球领先的小企业电子商务公司，招聘阿里巴巴数据分析师职位都会出些什么笔试题目呢?咱们一起看看。 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;
[ 产品经理] 阿里巴巴数据产品经理工作(总结篇) 2015-3-17 17:07| 发布者: 猫儿 来自: 阿里巴巴PD | 关键词： PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。 科普： PD：对于WEB产品设计人员而言，它的意思是“产品设计人员”，即produce designer。 PD：在IT企业中，一般是Product Director(产品主管)或Project Director(项目主管)的意思 一. 如何做一个好的数据产品经理？
PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。如果你也做过数据产品的产品经理（好拗口），相信也有同感。既然要和这么多人打交道，要推动数据产品的上线，数据产品经理自然有着一定的要求。 我的体会如下——也借此去鞭策自己在朝这个方向努力： 1.要极其熟悉公司业务及动向。所以要了解公司的商业模式、战略、以及业务流程、要考核的各种指标，以及指标背后的业务含义等。这一点，再了解都不够。 2.要了解数据分析。好的数据PD，即使不做数据PD，也应该是个数据分析师。数据PD 的一大要务就是将数据分析做成可复制，可自动运转的系统。虽然有数据分析师们围绕在自己周围，但是自己也要清楚业务的问题，分别要看什么数据，或者当数据出现后，意味着业务出现了什么问题或者会出现什么问题。这一点，要向最好的数据分析师们看齐。
3. 要了解数据仓库及商务智能。 这两个关键词背后都是庞大的体系，恐怕我短短半年的转岗时间太短，虽然能够对别人讲解一通商务智能产品的架构。嘴里虽然会抛出若干个类似于汇总，钻取，度量，指标，维度，缓慢变化维，层次，属性，仪表盘等等术语，但是也不支持多几层的知识钻取，遇到异常问题，也不知道该从什么地方分析原因。幸而身边有数据仓库的同事，可以多多学习。这一点，没有天花板。 而商务智能，做为一门学科，起源于20世纪90年代，它的出发点是帮助用户更好地获取决策信息，最初商务智能的动机是为用户提供自助式的信息获取方式，这样，用户就可以不用依赖于IT部门去获取定制的报表。（引自《信息仪表盘》一书P41）。而如今，商务智能除了提供信息，更主要的是降低用户获取数据的门槛，提升数据的实时性等方面。从降低用户获取数据的门槛一个方向，我们就可以做很多事情，比如如何设计信息仪表盘（designing of information dashboard）？如何让数据以更亲和的更直观的方式展示（数据可视化）？如何能够让用户离线访问？如何能够实现警戒数据的主动发送？这一点上，花多少功夫都不多。 4. 要精通数据产品开发流程。数据开发+产品开发。 数据PD的最终目的是要做数据产品。这里要拆开看，其一，数据产品本身也是在线可供用户实现的产品，既然是产品，产品的整套研发思路和普通的产品没有太大区别，用户是谁，他们需求是什么，满足需求需要什么feature list，每个feature list的资源评估以及优先级如何，产品的生命周期如何？这是产品开发。然后他是个数据产品，意味着这比普通的产品，多了更多的要求。在数据这个内核之外，它需要各种feature list，如订阅，搜索，自定义，短信接口，邮件接口等。但是数据这个内核，也需要一套数据开发流程。 比如： 数据源——是否足够，是否稳定——数据PD需要足够了解目前的业务处理系统建设情
前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体 的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及 管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。
业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电 商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观, 可以想象成贾不死的 7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义 将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修 饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。 规范定义实例 修矗型 维度 ▼ . 1 ▼ ■ T 楼饰词 戶子洁标! 岖廈隱性! 1 嚴生拦标 <■- 一 一 _ 子指标十対刖息割十幔茶词 1 J ----- 1… 二二 — — — — | — --- ---- na ___ —.1 —— —j T V r* .m _ J — * ?■ — — — 一 一 一 — 1 ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事 寰表】 ( 明鉅車寬袁 盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:. ___ t.. ivritw ■近1夫通址奄 的丫 *TTff ］（1 009 P*V..WTfl 支讨督糾 P*v _a*Tit 喙巧茗呼 t 金tt 古式
从互联网巨头数据挖掘类招聘笔试题目看我们还差多少知识 1 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(标准差)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< Management Science and Engineering 管理科学与工程, 2018, 7(3), 209-212 Published Online September 2018 in Hans. https://www.doczj.com/doc/bf19049302.html,/journal/mse https://https://www.doczj.com/doc/bf19049302.html,/10.12677/mse.2018.73024 Study on the Development Status, Existing Problems and Suggestions of Electronic Commerce —Taking Alibaba as an Example Yueyuan Xu Shenyang Institute of Technology, Shenyang Liaoning Received: Aug. 17th, 2018; accepted: Sep. 6th, 2018; published: Sep. 13th, 2018 Abstract With the development of Chinese economy and the popularization and application of computer information network, people’s life style and consumption concept have changed greatly. China’s e-commerce emerged as the times require with its convenient and rapid advantages, which is like bamboo shoots with rapid development after a spring rain. The traditional business model has been successfully transformed into a modern business model adapted to the development of the times. In this paper, the author has a case study of Alibaba, which is a leader in Chinese e-commerce. Through the comprehensive analysis of its development status and problems in the development process, we put forward relevant suggestions. Keywords E-Commerce, Alibaba, Experience Model 浅析电子商务的发展现状及存在的 问题和建议 —以阿里巴巴为例 徐悦原 沈阳工学院，辽宁沈阳 收稿日期：2018年8月17日；录用日期：2018年9月6日；发布日期：2018年9月13日 阿里业务现状介绍 一、阿里业务板块 阿里巴巴是国内最大的电商平台，位列中国互联网巨头“BAT”之一。2017年财年（2016.03~2017.03）收入已达到1583亿元，同比增长57%，5年复合增速51%。 从2017财年起，阿里将其业务分为四大板块： （1）核心电商业务（由国内外的零售、批发电商平台以及营销平台构成）； （2）云计算业务（阿里云）； （3）数字媒体与娱乐业务（优酷土豆、UC网页等）； （4）创新业务及其他（包括YunOS、高德地图、钉钉等）。 核心电商业务目前仍是阿里的主要收入来源，其他业务增长潜力较大。2017财年电商板块的收入为1339亿元，占总营收的85%（2015、2016年财年的占比均在90%以上）。其他业务板块也处于快速的增长期，云计算业务2017财年增长121%至67亿元，数字媒体娱乐业务收入增长271%至147亿元，创新类和其他业务收入增长65%至30亿元。三大潜力业务是阿里生态的重要环节，不仅可以服务于阿里核心电商业务，也有望成为阿里未来收入增长的新引擎。 阿里巴四大业务版块（下图）： 阿里起家于电商平台业务，当电商GMV从高速增长向中速增长的过程中，阿里业务需要进一步向横向、纵向两个维度扩张。平台业务模式的核心是数据的掌控。 阿里巴巴向横/纵两个维度成长（下图）： 阿里巴巴生态圈（下图）： 从本次案例分析，主要着重分析其电商平台-制度成本 交易数据-交易成本 物流对应-物流成本 支付-支付成本 二、阿里的电商业务情况、收入来源及构成 1）GMV及活跃客户情况情况 2017财年，阿里GMV（GMV=1销售额+2取消订单金额+3拒收订单金额+4退货订单金额）约为3.8万亿。2013财年突破1万亿后，GMV年均复合增长率为36.8%。 时至今日，阿里仍然是中国唯一交易总金额超过1万亿的电商平台。 阿里庞大GMV已高度“移动化”：2017财年GMV中79%来自移动端，较2016财年提高了14个百分点。2014财年，移动端GMV突破3000亿元、2017财年接近3万亿，年均复合增长率达110%。 2）活跃用户数及人均消费 2017财年，电商平台的活跃买家总数为4.54亿，近三年的平均复合增长率为21.2%。 一、作业：思考题 作为第三方电子商务平台，阿里巴巴的主要成功因素有哪些？阿里巴巴的弱点是什么？它该注意什么问题？ 题解： 一：阿里巴巴的主要成功因素： 1.阿里巴巴具有明确的市场定位，在发展初期专做信息流，绕开物流，前瞻性的观望资金流并在恰当的时候介入支付环节。 2.专做信息流，汇聚大量的市场供求信息，综合性高，而且更新快。（如设有“商业资讯”的“今日聚焦”） 功能上，阿里巴巴在充分调研企业需求的基础上，将企业登录汇聚的信息整合分类，形成网站独具特色的栏目，使企业用户获得有效的信息和服务。 阿里巴巴主要信息服务栏目包括：①商业机会；②产品展示；③公司全库；公④行业资讯；⑤价格行情； ⑥以商会友；⑦商业服务； 3.阿里巴巴采用本土化的网站建设方式，针对不同国家采用当地的语言，简易可读，这种便利性和亲和力将各国市场有机地融为一体。 阿里巴巴已经建立运作四个相互关联的网站：英文的国际网站(https://www.doczj.com/doc/bf19049302.html,)面向全球商人提供专业服务;简体中文的中国网站(https://www.doczj.com/doc/bf19049302.html,)主要为中国大陆市场服务;全球性的繁体中文网站(https://www.doczj.com/doc/bf19049302.html,)则为台湾、香港、东南亚及遍及全球的华商服务;韩文的韩国网站(https://www.doczj.com/doc/bf19049302.html,)针对韩文用户服务(目前不可用)，日文的日本网站(https://www.doczj.com/doc/bf19049302.html,)。而且即将推出针对当地市场的欧洲语言和南美网站。这些网站相互链接，内容相互交融，为会员提供一个整合一体的国际贸易平台，汇集全球178个国家(地区)的商业信息和个性化的商人社区。 4.在起步阶段，网站放低会员准入门槛，以免费会员制吸引企业登录平台注册用户，从而汇聚商流，活跃市场，会员在浏览信息的同时也带来了源源不断的信息流和创造无限商机。 5.阿里巴巴通过增值服务为会员提供了优越的市场服务，增值服务一方面加强了这个网上交易市场的服务项目功能，另一方面又使网站能有多种方式实现直接赢利。 6.品牌资质好，适度但比较成功的市场运作，比如福布斯评选，提升了阿里巴巴的品牌价值和融资能力。 7.诚信安全 A、几百万的诚信通会员，通过第三方评估认证，定期进行榜单追踪，网上企业诚信指数一目了然。 B、电子支付系统——支付宝，确保买卖双方资金的安全流动。 C、十大网商成功实例、十大浙商成功实例、十大粤商成功实例。 D、几百万诚实守信的网商。 8.快捷方便，即使相隔千里，照样实现点对点的沟通和交易，阿里巴巴除了按各行业发布最新动态信息外还允许会员订阅商情特快。（还可以通过“商人论坛”与“商友博客”找同行交流沟通） 9.成本低廉（有免费注册和诚信通会员） 免费注册，普通会员交易不受任何费用。诚信通会员只须缴纳2800元年费，就可开展国内贸易，无须其他附加费用 10.渠道广阔，为会员提供贸易通和博客工具从而可以主动推销 2014年3月29日阿里巴巴数据分析师（北京） 一、10道填空，每题3分 1、小松鼠采到了100颗坚果要运回家。家离放坚果的地方有100米远。小松鼠每次最多运50颗。BUT！小松鼠很馋。。。每走2米就要吃一颗坚果。。。问小松鼠最多能运回家多少颗坚果？ A 0 B 10 C 25 D50 答案：应该是25颗吧！（先运50颗50米，吃了25颗，返回去，回去的途中没吃的了，再运50颗到50米的地方，又吃了25颗，再把剩下的运回家，又吃25颗，还剩25颗。）吐槽一下，题目应该说明：小松鼠足够聪明，至少比参加考试的人聪明。。。 2、标号12345的5个球，一次取两个，和为3或者6的概率是多少？ 答案：0.3。不解释。 3、考了LOGISTIC回归。 4、聚类分析法，k_means。 5、其他条件相同，置信水平越低，则置信区间上下限差值越() A.越大 B.越小 C.为0 D不确定 应该是B吧。 6、precision、ecall、ROC。 剩下的不记得了。 二、三道题，每题10分。 1、已知每10万人中有1人得艾滋病。现在有一种检查，如果被测者患病则一定能查出来。如果被测者没病，有1%的测试出错也显示阳性。现在一个人检查结果是阳性。问真正得病的概率？ 答案：貌似所有的讲全概率公式的书上都有这道题。 2、SQL 两张表合并，主键是USER_ID，然后把深圳市、广州市，大于16岁的，发生在2013年12月的一项挑出来加起来。不会SQL的话就写思路。我就不会。。。。。。 3、层次分析法AHP的含义，具体步骤。并举一个适合用层次分析法的案例。 三、两道题，每题20分。 1、淘宝上有一些小众但是品位高的店铺，怎么把他们筛选出来捏？ 2、双十一的时候，商家会发优惠券，从商家和平台两个角度设计评价指标，并分析指标不同结果应该对应怎样的措施。 资料：优惠券分两种：满200减50，满300减100. 发放日期：10月15-11月10 使用日期：11月11 希望对大家有所帮助！ 目录 一、阿里巴巴简介 二、阿里巴巴经历的组织架构调整及 原因。 三、阿里巴巴现有的组织架构 四、分析现有组织结构的特点 五、结论 一、阿里巴巴简介 阿里巴巴集团是全球电子商务的领先者，是中国最大的电子商务公司。总部位于中国杭州，在中国大陆超过30个城市设有销售中心，并在香港、瑞士、美国、日本等设有办事处或分公司。自1999年成立以来，阿里巴巴集团茁壮成长，到2010年上半年已拥有多家子公司。阿里巴巴B2B公司是阿里巴巴集团的旗舰公司，是国内领先的B2B电子商务公司，服务于中国和全球的中小企业。 二、阿里巴巴经历的组织架构调整及每一次调整的原因。 阿里巴巴从创立之初至今，其在组织结构上的创新就不曾间断，组织结构是用来达到组织目标的一种手段。组织的目标是由组织的战略决定的，组织结构应该服从组织战略。如果组织战略发生了重大变化，组织结构也应做相应的调整，以支持组织战略的变化。从根本上说，组织结构的变化是缘于组织战略的变化，而组织战略又是为企业战略服务的。 （一）要进行组织架构调整原因 在过去十年，阿里集团完成了各个电子商务形态的形成期，从2011年开始进入整个生态系统的构建阶段。伴随着这一点，阿里集团的管理层发现，原先各家子公司的业务模式、组织结构、管理方式相对比较独立，缺少一定的关联，这样的局面很难承载未来开放生态系统的建设。 （二）经历的组织架构调整 2012年阿里集团将从原有的子公司制调整为事业群制，把原有的淘宝、一淘、天猫、聚划算、阿里B2B以及阿里云六大子公司，调整为淘宝、一淘、天猫、聚划算、阿里国际业务、阿里小企业业务和阿里云7大事业群，并组成集团CBBS市场集群（消费者、渠道商、制造商、电子商务服务提供商）。 由此更加强化“OneCompany”这一概念，并且在业务系统、信息管理系统、组织文化系统三个系统上进行融合与打通，实现整个集团一盘棋。建立统一的数据、安全和风险防控以及技术底层。 三、阿里巴巴现有的组织架构及分析其特点。 （一）现有的组织结构 变革是痛苦的，但要是我们不变革，我们未来会连痛苦的机会都没有！-----马云 这是马云在2013年1月10日致全体阿里人的公开信中提到的，当天阿里巴巴集团宣布，为了面对未来复杂的商业系统生态化趋势，以及无线互联网带来的机会和挑战，同时让组织能够更加灵活的进行协同和创新，集团现有业务架构和组织将进行相应调整，将原有的7个事业群拆分为25个事业部，再进行宏观整合，交由九个集团管理执行委员会成员分别负责。 阿里巴巴集团表示，此次调整的核心在于，确保以电子商务为驱动的新商业生态系统全面形成，以及适应互联网快速变革所带来的机遇和挑战，从战略到运营层面为阿里巴巴集团的健康、稳定和可持续发展提供保障。 上述事业部将会承担阿里集团内同类型业务整合、拓展的任务，打通子公司或事业群间界限，使阿里的商业生态系统建设从上到下一以贯之。 （二）现有组织结构特点 事业部制具有集中决策，分散经营的特点。集团最高层（或总部）只掌握重大问题决策权，从而从日常生产经营活动中解放出来。事业部制适用于规模 《毕业生：阿里巴巴数据分析师笔试题》 最近，网上放出了IT大佬们的一些考题出来，让人竞相争看，倒地这些大牛公司的择贤条件是如何的呢？大圣众包（https://www.doczj.com/doc/bf19049302.html,）威客平台从网上整理了阿里巴巴招募数据分析师实习生的一道笔试题，让大家提前试试水。答案在最后，可不要提前偷看哦。 ———————————————问题分割线——————————————— 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？ 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。 三、根据要求写出SQL 表A结构如下： Member_ID（用户的ID，字符型） Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据）） URL（访问的页面地址，字符型） 要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致） 四、销售数据分析 根据某一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师， a)从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？ b)如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？ 五、用户调研 某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题： a)试验需要为决策提供什么样的信息？ b)按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。 ———————————————答案分割线——————————————— 一、 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FrankE.Grubbs命名的），又叫maximumnormedresidualtest，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、 聚类分析（clusteranalysis）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（classificationanalysis）或数值分类（numericaltaxonomy）。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（hierarchicalmethod）、划分方法（partitioningmethod）、基于密度的方法（density-basedmethod）、基于网格的方法（grid-basedmethod）、基于模型的方法（model-basedmethod）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 小红书发展现状和存在的问题 转型后曾发力电商，但没尝到甜头 小红书历史上有两次比较大的迭代，购物攻略--社区--电商，频次由低转高。 看起来这是一件顺利成章的事情，毕竟，用户在购物社区分享就了，自然而然就会产生购买需求。社区上线之后，小红书做过调查，大家经常抱怨，原来国外还有这么多好东西，怎么买? 所以，小红书在2014年年底上线了跨境购物板块“福利社”，将社区和电商进行了结合。 在做电商这件事情上，小红书虽然没有经验，面临采购、供应链等难题，但曾经不遗余力。 为了发展电商业务，小红书在全球29个国家花重资建立自己的物流仓库。《人民日报》多次在头版头条表扬小红书，是将中国优质产品与海外优质产品互通有无的良心平台。 生活在郑州一位女教师对媒体表示，通过小红书买国外商品她放心，常常在小红书上给孩子买荷兰奶粉，因为可以清晰地看到，自己买的奶粉是由哪一趟飞机从阿姆斯特丹进入郑州保税仓，再配送到自己手里。 这个故事在官媒中广发流传。但小红书在电商方面，始终没有尝到甜头。 在跟周围的小红书用户聊天中，不止一位表示，自己会在小红书上刷各种信息，也会逛，但一般不会在小红书上下单，而是在小红书上看到好用的东西，在淘宝或者考拉上下单。 “可能担心是假货吧，而且价格上还是偏贵。小红书同样的东西，价格基本都比考拉贵，比淘宝更贵。你可以在淘宝上输入小红书，然后告诉商家你要买什 么，它会以很低的价格拿货，然后免邮顺丰到你家，他赚中间的购买积分。”一位用户表示。 这就是小红书与传统跨界代购网站相比显示出来的弱点:电商供应方面显得尤其经验不足。 比如，一开始提供的产品种类和数量少，不能满足核心用户的需求;而且，电商团队规模当时也没有跟上，只有几个人维护电商的售后服务，没有建立一个包含退货、退款的售后服务体系，致使其在周年庆的时候错误百出，严重影响消费者对其的信任和青睐。 在后端产品采购商，小红书当时没有形成自己的产品供应链和物流体系，虽然对外宣称是已经建立保税区和国外品牌的合作和直购，但就购物体验反馈的效果来看，早期产品少且物流慢是不争的事实。 “除非有促销活动，否则我一般不会在小红书上买，现在可选择的海外代购途径太多了，天猫、海淘、考拉、洋码头等，而且身边也有在国外读书的朋友。海外代购的话会找他们，比一般平台都靠谱。” 就连小红书合伙人瞿芳也表示，小红书不是一家电商公司，因为跨境电商或者垂直电商太容易触及到天花板。“基本上跟电商相关的会和采访，我都是能躲就躲。” 更值得关注的是，网友爆出小红书上出现大量假货。 网友吐槽小红书存在假货 小红书方面回应，公司业务采用B2C自营模式，直接对接海外品牌商和大型贸易商，全程在海关和国家出入境检验检疫局的严格把控下，通过跨境电商保税仓发货给国内用户。 图一：整体变化时间序列数据图 从图中可以看出： 阿里巴巴的总资产、流动资产、非流动资产2012年~2015年呈现出了明显同步增长趋势；股东权益2012年~2013年减少，2013年~2015年开始大幅增长；营业收入、营业成本、毛利润2012年~2015年增长基本保持稳定，稳中有涨。整体分析: 从资产构成来看，流动资产所占总资产的比重在逐年下降，止2015年为55.63%，而构成流动资产的现金部分占总资产比重则在2014年~2015年开始上涨达到49.33%。通过分析说明尽管阿里巴巴的流动资产占总资产比重下降，但仍高于非流动资产所占比重，在合理范围内。总资产及现金较大幅度的增加表明企业占有的经济资源增加，经营规模扩大，资产流动性增强。 从股东权益变化来看2012年~2013年随着资产的增长，股东权益却呈下降趋势，说明资产的增长主要是来源于负债的增加，而2013年~2015年股东权益的大幅增长可以说明阿里巴巴意识到高负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 图二：偿债能力时间序列数据图 从图中可以看出： 2012年~2013年资产负债率呈现大幅增长，而从2013年~2015年该比率发生扭转开始平稳下降。 偿债能力分析： 从资产负债率变化的角度来看，该比率在2012年-2013年大幅增加，这可能导致债权人的权益无法得到保障，因为资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。而该比率从2013年~2015年的平稳下降说明企业也意识到高债务的严重性并及时采取了相应的行动，进行资产结构优化，从而降低负债带来的企业风险，提高了债权人的保证程度。 2017阿里巴巴招聘笔试题 1、iBatis相比JDBC优势的优势有哪些? 答：简单易上手、开发速度快、面向对象，数据库可移植。 (此处应该将优缺点一起分析，才是满意得到回答) 延伸学习： MyBatis和iBatis的区别： ibatis本是apache的一个开源项目，2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code，并且改名为mybatis (1)Mybatis实现了接口绑定，使用更加方便： 在ibatis2.x中我们需要在DAO的实现类中指定具体对应哪个xml映射文件，而Mybatis实现了DAO接口与xml映射文件的绑定， (2)对象关系映射的改进，效率更高 iBatis： 优点 : 代码量减少、简单易上手、SQL语句和代码分离(便于修改)、数据库可移植 缺点：SQL语句需要自己写、参数只能有一个 Hibernate： 优点：对象关系数据库映射、完全面向对象、提供缓存机制、HQL编程 缺点：不能灵活使用原生SQL、无法对SQL优化、全表映射效率低下、N+1的问题 JDBC、iBatis、Hibernate明显对比： JDBC更为灵活，更加有效率，系统运行速度快。但是代码繁琐复杂，有的时候用了存储过程就不方便数据库移植了。 hibernate，iBatis 关系数据库框架，开发速度快，更加面向对象，可以移植更换数据库，但影响系统性能。 JDBC:手动 手动写sql，不能直接传入一个对象、不能直接返回一个对象。 iBatis的特点:半自动化 手动写sql，能直接传入一个对象、能直接返回一个对象。 Hibernate:全自动 不写sql,自动封装，能直接传入一个对象、能直接返回一个对象。 2、PrepareStatement相比statement，有哪些优点? 答： (1)直接使用Statement，驱动程序一般不会对sql语句作处理而直接交给数据库; 使用PreparedStament，形成预编译的过程，并且会对语句作字符集的转换(至少在sql server)中如此。 如此，有两个好处：对于多次重复执行的语句，使用PreparedStament效率会更高一点，并且在这种情况下也比较适合使用batch;另外，可以比较好地解决系统的本地化问题。 (2)PreparedStatement还能有效的防止危险字符的注入，也就是sql注入的问题。(但是必须使用“对?赋值的方法”才管用) 3、TCP/IP对应于OSI七层模型的哪些层? 答： OSI七层模型分别是：应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层和物理层。 TCP/IP协议不是TCP和IP协议的合称，而是指因特网整个TCP/IP协议族。从协议分层模型方面来看，TCP/IP由四个层次组成：网络接口层、网络层、传输层和应用层。 延伸学习： 应用层：由用户自己规定，只要形成的消息能与表示层接口。这包括各机互访协议，分布式数据库协议等。 表示层：是在满足用户需求的基础上，尽可能的节省传输费用而设置的。如文本压缩、常用词转换、加密、变更文件格式等。这就是说，只要能表示用户所需的信息，形式上可以改变，并尽可能形成标准格式，以利于传送。 对话层：是为用户之间对话的进行而设置的，这包括建立和拆除对话，确定对话对象。如不是授权的对话者，就不予送出信息，以达到可靠的要求，这一层也可与传输层合并。 传输层：就是使主机之间或信源和信宿之间能互通信息。这一层因此也可以被称为源--宿层或端--端层，这一般是主机操作系统的一部分。它负责把上一层 B2B电子商务现存不足及出路 一、阿里巴巴的B2B电子商务特点 阿里巴巴作为中国电子商务界的一个神话，从1998年创业之初就开 始了它的传奇发展。它在短短几年时间里累积300万的企业会员，并 且每天以6000多新用户的速度增加。其中，200年非典爆发，电子商 务价值突显，阿里巴巴成为世界企业首选的商务平台，网站各项指标 持续高速发展，其中代表商务网站活跃水准和网站质量的重要指标——每日新增供求信息量比去年同期增长3至5倍。通过对阿里巴巴140万中国会员的抽样调查，发现在非典时期三个月内达成交易企业占总 数42％，业绩逆势上升的企业达52％，更进一步巩固了阿里巴巴世界 第一商务平台的地位。阿里巴巴的B2B电子商务发展代表了当前我国 B2B电子商务企业的主要特点。这些特点对于我们进一步分析未来B2B 电子商务的发展方向具有十分重要的参考意义。阿里巴巴电子商务的 主要特点有： 1、目标市场定位于中小企业 我国是一个正在高速成长的市场，中小企业数量庞大，分布广泛，潜 力巨大，成长迅速，是整个社会经济生活中的重要力量。我国中小企 业所创造的工业总产值已占整个社会工业总产值的60％，利润也占到40％。因为没有过多的繁文缛节，中小企业反应迅速，行动灵敏，很 容易接受新生事物。我国85%在网上经商的都是中小企业，这同美国网站以大企业为主有别，那里是成熟的市场，大企业占主导地位。中小 企业因为资金问题或没有意识到电子商务的巨大潜力而没有加入到电 子商务行列。如果设置规则繁琐，技术要求较高的准入机制，这样无 非是在拒绝客户。 2、会员准入门槛低 以免费会员制吸引企业登录平台注册用户，从而汇聚商流，活跃市场，会员在浏览信息的同时也带来了源源持续的信息流和创造无限商机。 2017阿里巴巴年度零售情况分析 “2017年已划上句号，2018崭新的一年已经开始！根据数据统计显示：2017年阿里中国零售平台GMV规模达46350亿，同比增长30%。其中，天猫跟淘宝网分别达到21090亿及25260亿，同比分别增长43.9%及20%！ 数据来源：云观咨询、中商产业研究院整理 受益于中国电子商务的高速发展，阿里巴巴中国零售平台近几年在自身基数已经非常大的情况下GMV还保持着相当不错的增长！并且能在2016年以21%的增幅处于最低谷的时期，还能够快速调整过来并在2017年交出近30%的增长成绩，GMV突破4.5万亿，实在不易！ 同期中国社会消费品零售总额2016年约33.23万亿，2017年预估约36.65万亿增长约10.3%，阿里中国零售平台GMV增长领跑社零近3倍，占比社零约12.6%！预测阿里巴巴将在2019年底完成1万亿美元的目标 数据来源：云观咨询、中商产业研究院整理 在2012年1月阿里将原来的淘宝商城正式更名为现天猫的时候，这将注定是中国电子商务尤其是B2C发展历程当中重要的一件大事！同时天猫也迎来了高速发展的黄金时期，五年时间，由2000亿到2万亿规模翻了近10倍！ 在2016年短暂的增长低谷后，2017年加紧大力完善菜鸟网络，发力天猫超市等，补足了以往短板的物流板块，从而2017年消费电子及快速消费品等品类得以爆发增长，再加上新零售模式软硬件的进一步完善，线上线下系统等对接的进一步成熟，唤醒了服饰等传统龙头品类的第二春，多方面发力从而拉动了2017年整体44%的增长！ 天猫自身体量首次突破2万亿大关，并且占比阿里中国零售平台整体份额由2012年的22.6%升至2017年的45.5%，如不出意外2018年天猫就将占据半壁江山！ 阿里巴巴电子商务中存在的安全隐患及其应对策略 一、公司介绍 阿里巴巴（英语：https://www.doczj.com/doc/bf19049302.html, Corporation），中国最大的网络公司和世界第二大网络公司，是由马云在1999 年一手创立企业对企业的网上贸易市场平台。2003 年5 月，投资一亿元人民币建立个人网上贸易市场平台——淘宝网。2004 年10 月，阿里巴巴投资成立支付宝公司，面向中国电子商务市场推出基于中介的安全交易服务。阿里巴巴在香港成立公司总部，在中国杭州成立中国总部，并在海外设立美国硅谷、伦敦等分支机构、合资企业３家，在中国北京、上海、浙江、山东、江苏、福建、广东等地区设立分公司、办事处十多家。 阿里巴巴集团经营多项业务，另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括：淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。 二、阿里巴巴公司存在的安全隐患 1 、电脑端支付宝的安全漏洞 阿里巴巴支付宝ActiveX 控件存在一处严重漏洞，黑客可以利用该漏洞来种植木马，对支付宝用户造成安全隐患。 反病毒中心表示，监测到阿里巴巴支付宝的一处严重安全漏洞，利用该漏洞的源代码也被公布到网上。相关检测人士称，针对这个漏洞，黑客可以编写恶意网页，若用户电脑中安装过支付宝，在浏览黑客网页时就可能被执行任意代码。换言之，若用户电脑被黑客种植了木马，用户密码、账户很可能会被窃取，从而面临安全威胁。此外，他还表示，目前所有版本的阿里巴巴支付宝均包含此漏洞，尚无官方解决方案。有人建议表示，为避免受此漏洞影响，可先临时卸载支付宝，等支付宝更新升级后再安装。此外，用户也可选择删除系统目录下的pta.dll 文件，但这样可能造成用户无法正常使用支付宝功能。 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？浅析电子商务的发展现状及存在的问题和建议 —以阿里巴巴为例
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