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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）。
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。
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。
阿里巴巴校招数据分析师职位笔试题目第1篇：阿里巴巴校招数据分析师职位笔试题目1、选择题1、一下哪个属于离散变量水稻亩产量家庭收入商品价格汽车产量2、卡方分布的样本方差分别是n12n4n3、有个人买*，中奖概率为1/10,每次花200元，连续买5次，如果中奖则奖金为1000元，问不赔钱的概率是多少4、世界男女比例相当，黄种人比其他人种多的多，其他人种男的比女的多，以下那句是正确的黄种人男人比黑种人女人多黄种人女人比黑种人男人多5、关于聚类分析的题目，判断哪句不正确6、均值>中位数>众数，问这个分布偏左还是偏右7、随机无放回抽样跟随机有放回抽样比较，哪个方差大，还是相等8、回归分析y=a+bx，如果存在自相关，问b的值如何，是正负还是0，还有显著*如何。
2、问答题1、sql语句，表a有member_id,city，表b有member_id,price 几项，将a和b链接，且指定城市和price>10.member_id为主键.如果不会写就给出数据分析的思想2、数据清理中，处理缺失值的方法3、回归分析中出现的多重共线*问题是什么，如何处理3、分析题1、对不同价位区间的商品做活动，表a给活动出流连次数与总体浏览次数，表b给出活动商品转换率和总体商品转换率，分析现象2、某电商推出一款新的产品，希望这个产品能大卖，让你给这个主题取个名字，如果你是数据未完，继续阅读 >第2篇：阿里巴巴校园招聘笔试题目分享导读：时间为2014年8月29日，均为网上答题。
第一部分为单选题，共20题，要在40分钟内完成。
每个人的选择题都不一样，应该是后台有题库，每个人的试卷都是随机生成的。
第二部分为附加题，一般为1道问答题，2道编程题。
以下是由应届毕业生网小编j.l为您整理推荐的阿里巴巴校园招聘笔试题目分享，欢迎参考阅读。
通过算法生成的随机数是“伪随机”的，也就是说，在设定好第一个数之后，后面的数字的序列是确定的，并且经过一个非常大的循环会回到第一个数的状态，然后周而复始。
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。
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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。
阿里巴巴考试题及答案一、单选题（每题2分，共10题）1. 阿里巴巴集团成立于哪一年？A. 1995年B. 1998年C. 1999年D. 2001年答案：C2. 阿里巴巴集团的创始人是谁？A. 马化腾B. 马云C. 任正非D. 李彦宏答案：B3. 阿里巴巴集团的总部设在哪个国家？A. 美国B. 中国C. 印度D. 日本答案：B4. 阿里巴巴集团旗下的电商平台包括以下哪些？A. 淘宝、天猫、京东B. 淘宝、天猫、拼多多C. 淘宝、天猫、亚马逊D. 淘宝、天猫、苏宁易购答案：B5. 阿里巴巴集团的核心价值观是什么？A. 客户第一、员工第二、股东第三B. 客户第一、股东第二、员工第三C. 员工第一、客户第二、股东第三D. 股东第一、客户第二、员工第三答案：A6. 阿里巴巴集团的使命是什么？A. 让天下没有难做的生意B. 让天下没有难做的技术C. 让天下没有难做的服务D. 让天下没有难做的教育答案：A7. 阿里巴巴集团的愿景是什么？A. 成为全球最大的电商平台B. 成为全球最大的科技公司C. 成为全球最大的金融公司D. 成为全球最大的物流公司答案：A8. 阿里巴巴集团的企业文化是什么？A. 创新、合作、诚信、共赢B. 创新、竞争、诚信、共赢C. 创新、合作、诚信、竞争D. 创新、合作、竞争、共赢答案：A9. 阿里巴巴集团的口号是什么？A. 让天下没有难做的生意B. 让天下没有难做的技术C. 让天下没有难做的服务D. 让天下没有难做的教育答案：A10. 阿里巴巴集团的吉祥物是什么？A. 猫B. 狗C. 熊D. 兔答案：A二、多选题（每题3分，共5题）1. 阿里巴巴集团旗下的业务板块包括以下哪些？A. 电商B. 金融C. 物流D. 云计算E. 娱乐答案：ABCDE2. 阿里巴巴集团的核心价值观包括以下哪些？A. 客户第一B. 团队合作C. 拥抱变化D. 诚信E. 激情答案：ABCDE3. 阿里巴巴集团的使命和愿景包括以下哪些？A. 让天下没有难做的生意B. 成为全球最大的电商平台C. 创造就业机会D. 促进经济发展E. 提高人们的生活水平答案：ABDE4. 阿里巴巴集团的企业文化包括以下哪些？A. 创新B. 合作C. 诚信D. 共赢E. 竞争答案：ABCD5. 阿里巴巴集团的口号和吉祥物包括以下哪些？A. 让天下没有难做的生意B. 猫C. 狗D. 熊E. 兔答案：AB三、判断题（每题1分，共10题）1. 阿里巴巴集团成立于1999年。
阿里大数据练习(习题卷2)第1部分：单项选择题，共67题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]在DataWorks中，(）是指使用系统或计算资源的客户，即公司。
A)DataWorks项目B)MaxCompute项目空间C)组织D)个人账号答案:C解析:2.[单选题]若有以下的定义:int t[3][2];能正确表示t数组元素地址的表达式是（）。
A)&t[3][2]B)t[3]C)&t[1]D)t[2]答案:D解析:3.[单选题]设有如下定义： struct sk {int a; float b;} data,*p;若要使p指向data中的a域，正确的赋值语句是（）。
A)p=(struct sk*)&data.a;B)p=(struct sk*) data.a;C)p=&data.a;D)*p=data.a;答案:A解析:4.[单选题]当（ ），Oracle才提交事务。
A)DBRW进程将数据写回磁盘后B)LGWR进程将日志写入在线重做日志文件后C)PMON进程提交进程变化后D)SMON进程写入数据后答案:B解析:5.[单选题]描述是正确的关于数据库 buffer cache 中的 pinned buffer的是（ ）。
A)buffe 目前正在被访问B)buffer 是空的，没有被使用C)buffer 的内容被修改且必须通过 DBWn 进程刷新到磁盘D)buffer 作为即将老化的候选并且内容和磁盘上的内容相同答案:A解析:6.[单选题]在oracle中获取前10条的关键字是（ ）。
A)TopC)LimitD)rownum答案:D解析:7.[单选题]大数据计算服务提供了大数据的存储和计算服务，非常适合应用于大数据分析的领域。
以下说法中错误的是:（ ）。
A)可以实现大型互联网企业的数据仓库和BI分析B)提供了便捷的分析处理海量数据的手段，用户可以不必关心分布式计算细节，从而达到分析大数据的目的C)可以支持实时OLAP分析D)可以基于历史数据，进行用户特征和兴趣挖掘答案:C解析:8.[单选题]某企业的数据仓库运行在大数据计算服务上，开发人员在加工数据时发现用户表user中的用户标识字段user_id有部分脏数据，正确的格式应该是8位的字符串。
阿里巴巴品牌数据银行分析师单选1.A A和I人群的品牌互动触点分布是统计当前人群最近（）天和（）天内踩过各触点的人群数量和占各人群总数比15；152.A 发生过无品牌倾向搜索且点击的人群属于哪类人群认知3.A 假设某个人群的总数为100万，最近15天踩过“阿里妈妈”触点的有30万人，其中最近15天踩过“钻石展位”触点的有10万人，那么该人群“钻石展位触点”的占比为多少0.14.A 品牌属性的触点只会归属品牌AIPL，不会归属二级类目AIPL5.A 品牌希望在数据银行收割预售期高意向人群，应该在哪里操作？自定义分析6.A 数据银行可以圈定流失TOP5品牌人群正确7.A 月均消费金额的定义是什么最近180天，消费者在淘宝天猫上的月均消费金额8.B 关于AIPL下列说法正确的是哪个Interest 兴趣是指参与了微淘互动（对微淘内容进行了评论、点赞、收藏、转发）；或浏览过大于等于2天品牌商品；或收藏加购过品牌商品的消费者等。
9.B 某品牌女王节期间（3月3日~3月9日）创建人群后开启人群质量报告追踪后可以看到流失到哪些品牌否10.B 品牌活跃消费者中，“认知”和“兴趣”人群活跃有效期是以下哪个15天11.B 自定义分析中，全链路状态AIPL一般默认能取到的最长时间期限为180天12.B 自定义人群设置更新的周期最长不超过多少天7天13.C 阿里巴巴Uni ID Infrastructure的数据量官方公布的数字是哪个6亿14.C 下列关于同行业TOP5品牌的定义，哪个是错误的？品牌维度同行业TOP5品牌：根据当前品牌所覆盖的每个二级类目中的活跃消费者总量确定每个二级类目的权重，再对当前每个二级类目维度的同行业TOP5品牌，求其消费者总量*对应二级类目权重，再对结果排序取TOP5品牌，不排除当前品牌本身15.C 下面哪个行为不属于认知行为在试用中心申请过品牌商品试用16.C 自定义分析中，以货圈人条件多于（）个，不支持实时计算4个17.D 品牌数据银行是品牌消费者数据资产管理中心，下面的选项中，不属于品牌数据银行核心价值的选项是哪个？跨公域和私域的用户数据融合（核心价值：真实还原消费者全链路旅程；360度的人群画像；全媒体的应用激活；线上线下全渠道的融合）18.D 数据融合中，人群上传后能够匹配到的范围是哪个全网范围内的人群19.D 新增上传人群中，上传文件的匹配方式是什么20.D 自定义分析中，人群条件多于（）个，不支持实时计算6个21.产品开通使用后，可以查看多长周期内的数据在产品开通后，从开通日期起默认导入前一个月的数据22.当沉淀多个营销活动人群的时候，几个人群之间的关系是并集23.对于自定义分析中人群圈选条件的执行顺序，以下说法正确的是先后顺序24.各层级消费者的品牌互动触点分布，是统计当前人群最近（）天踩过的触点15天25.关于A/I/P/L，下列说法正确的是哪个？Loyalty忠诚是指365天内有过26.关于行业包的说法，以下哪一个选项是错误的行业包问题中未匹配到的问法,我们可以自己补充进去27.活跃消费者分析中的FAST指标是指哪个？品牌当前有效的认知（15天）/兴趣（15天）/购买（两年半）/忠诚（1年）的消费者总数28.某奶粉品牌在双十一期间进行UD外投，品牌希望知道本次外投触达人数的TA%，以下圈选逻辑正确的是（注：双十一时段为10月20日至11月1日；此品牌的TA为孕期阶段和宝宝年龄0-3岁）孕早中晚并宝宝年龄0-3岁交10月20日人-11月11日UD曝光29.目前数据银行同步应用到达摩盘通道的人群包的人数要求是多少1万-1000万30.目前数据银行支持直播/微淘/淘宝头条数据回流的只有3种途径正确31.品牌B上周参与了聚划算-商品团活动，想找到浏览过某个聚划算商品的人群有哪些，并对这些人进行二次营销，要做的第一步是什么自定义分析-以货圈人32.全链路分布的AIPL人群的品牌互动触点分布逻辑中，加入一个ID被聚划算曝光，又点击了品牌的钻展广告进入品牌店铺购买了商品，则下面的描述中不正确的是哪个购买人群的阿里妈妈触点计1人，不计入店铺触点33.数据银行和客户运营平台的联动，以下哪个说法是不正确的数据银行同步的人群包在客户运营平台可以对潜客发短信34.无店铺客户可以开通品牌数据银行吗？数据来源和沉淀是哪里可以开，但必须有支付宝认证的淘宝企业账号35.下列消费行为中，哪个不属于“兴趣”行为？浏览了品牌号内容36.下面关于消费者总量、消费者品类购买力、消费者转化率的定义，哪个是错误的？“消费者总量”：品牌最近365天的认知、兴趣、购买、忠诚消费者人数，若品牌开通不足365天，则有几天算几天。
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。
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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。
数据科学与分析考试试题1. 你是一家电商公司的数据分析师，请根据以下数据进行分析，并回答问题。
销售数据：- 产品A的销售量和销售额- 产品B的销售量和销售额- 产品C的销售量和销售额广告数据：- 广告投放渠道A的花费和点击量- 广告投放渠道B的花费和点击量- 广告投放渠道C的花费和点击量问题：1.1 不同产品的销售量和销售额分别是多少？哪个产品表现最好？1.2 不同广告投放渠道的花费和点击量分别是多少？哪个渠道效果最好？1.3 不同产品的销售量和广告投放渠道的点击量之间有没有相关性？解答：根据给定的销售数据和广告数据，我将从不同产品的销售情况、广告投放渠道的效果以及销售量与广告点击量之间的相关性三个方面进行分析。
2. 不同产品的销售量和销售额分析根据提供的销售数据，我们可以计算出产品A、产品B和产品C的销售量和销售额。
根据数据分析的结果，我们可以得出不同产品的销售量和销售额，进而比较产品的表现，找出最好的产品。
3. 不同广告投放渠道的效果分析通过提供的广告数据，我们可以计算出广告投放渠道A、广告投放渠道B和广告投放渠道C的花费和点击量。
通过比较这些数据，我们可以评估不同渠道的投放效果，并找出效果最好的渠道。
4. 销售量与广告点击量的相关性分析在这个部分，我将对销售量与广告点击量之间的相关性进行探索。
通过分析销售量和广告投放渠道的点击量之间的数据，使用合适的统计方法来评估它们之间的相关性，进而判断广告对销售量的影响程度。
5. 结论通过分析不同产品的销售量和销售额、不同广告投放渠道的效果以及销售量与广告点击量之间的相关性，我们可以得出结论并给出建议，以帮助电商公司制定更有效的营销策略和决策。
总结：以上就是对数据科学与分析考试试题的解答。
通过数据分析，可以更好地了解销售情况、广告效果以及相关性，为企业的决策提供依据。
数据科学与分析能够为企业提供宝贵的洞察，并在市场竞争中脱颖而出。
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。
阿里巴巴品牌数据银行分析师考试题库答案答案在最后一页1.人群放大功能的放大倍数最高不超过50倍，放大后的最大值不超过1000万，这种说法正确吗？2.如有有授权店铺，品牌可以圈选浏览店铺指定商品大于2天的人群。
这种说法正确吗？3.品牌希望在数据银行收割预售期高意向人群，应该在哪里操作？4.数据银行自定义人群创建完成后，当天即可查看分析报告，这种说法正确吗？5.天猫超市是数据银行现有的数据应用通道，这种说法正确吗6.支持接通了天猫超市触达通道，可以进行天猫超市的个性化翻牌，试用派发，优惠券等消费者运营触达，人群包的人数要求大于等于1万，这种说法正确吗7.365天内购买过品牌商品大于等于2次的消费者是忠诚消费者，这种说法正确吗8.数据银行中关于会员的定义，如果是会员通品牌商，则会员定义是：“已领卡的消费者；如果是非会员通品牌商，则会员的定义是：交易笔数或者交易金额已达到品牌商自己设置的门槛的消费者”这种说法正确吗9.某男装品牌想对不同品类的老客发不同的短信内容，需要的操作是：先在数据银行圈选出不同品类的老客，然后讲各老客人群同步至CRM，最后在CRM端将不同短信内容和人群进行设定，这种说法正确吗？10.权限分组之间创建的自定义人群、营销活动人群、上传人群以及数据应用人物相互隔离，且支持分组之间自定义人群的相互授权，这种说法正确吗？11.月均消费金额的定义是什么？12.全部创建的营销活动人群都可以查看报告。
这种说法正确吗？13.新零售版里面，人群应用通道默认包含BrandHub、达摩盘、istoreCRM、地动仪、支付宝、Unidesk.这种说法正确吗？14.人群透视中月均消费金额属性，是最近一年内消费者在淘宝天猫上的月均消费金额。
这种说法正确吗？15.品牌-搜索中，搜索行为是从全网拉取XX关键词的人群，产出搜索改关键词且是该品牌的人群。
这种说法正确吗？16.某品牌怀疑自己的会员活跃度在下滑，希望从数据银行中得到数据论证，我们可以直接查看消费者分析模块看板中的会员活跃率这个指标。
阿里巴巴考试题库和答案一、单选题1. 阿里巴巴集团的使命是什么？A. 让天下没有难做的生意B. 让天下没有难做的电商C. 让天下没有难做的物流D. 让天下没有难做的金融答案：A2. 阿里巴巴集团的核心价值观是什么？A. 客户第一，员工第二，股东第三B. 客户第一，股东第二，员工第三C. 员工第一，客户第二，股东第三D. 股东第一，客户第二，员工第三答案：A3. 阿里巴巴集团的愿景是什么？A. 成为全球最大的电子商务公司B. 成为全球最大的科技公司C. 成为全球最大的物流公司D. 成为全球最大的金融公司答案：A4. 阿里巴巴集团的创始人是谁？A. 马云B. 马化腾C. 李彦宏D. 张朝阳答案：A5. 阿里巴巴集团成立于哪一年？A. 1995年B. 1998年C. 1999年D. 2000年答案：C二、多选题6. 阿里巴巴集团旗下的主要业务板块包括哪些？A. 阿里巴巴国际站B. 淘宝网C. 支付宝D. 腾讯云答案：A、B、C7. 阿里巴巴集团的企业文化包括哪些方面？A. 客户第一B. 团队合作C. 拥抱变化D. 诚信答案：A、B、C、D8. 阿里巴巴集团的社会责任包括哪些方面？A. 环保B. 扶贫C. 教育D. 公益答案：A、B、C、D9. 阿里巴巴集团的技术创新包括哪些方面？A. 大数据B. 云计算C. 人工智能D. 区块链答案：A、B、C、D10. 阿里巴巴集团的全球化战略包括哪些方面？A. 跨境电商B. 国际物流C. 国际支付D. 国际合作答案：A、B、C、D三、判断题11. 阿里巴巴集团的使命是让天下没有难做的生意。
（对/错）答案：对12. 阿里巴巴集团的核心价值观是客户第一，股东第二，员工第三。
（对/错）答案：错13. 阿里巴巴集团的愿景是成为全球最大的科技公司。
（对/错）答案：错14. 阿里巴巴集团的创始人是马化腾。
（对/错）答案：错15. 阿里巴巴集团成立于1998年。
（对/错）答案：错四、简答题16. 请简述阿里巴巴集团的发展历程。
阿里招聘数据分析师测评题目一、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。
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。
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）。
阿里巴巴实习生招聘笔试题阿里巴巴实习生招聘笔试题阿里巴巴集团实习生招聘技术笔试卷姓名_________________身份证号_________________应聘职位_________________联系电话_________________电子邮件_________________学校_________________专业_________________学历_________________实习起止时间_______________答题说明：1．本试卷适用于应聘Java、测试、算法职位；2．公共题目必答，应聘不同职位方向，做答相应方向题目。
3．答题时间为60分钟，请把握时间；公共题选择题（每题5分）1. 若一棵二叉树具有10个度为2的结点，则该二叉树的度为0的结点个数是（）A：9B：11C：12D：不确定2.下列排序算法中，其时间复杂度和记录的初始排列无关的是（）A：插入排序B：堆排序C：快速排序D：冒泡排序3.已知中序遍历的序列为abcdef，高度最小的可能的二叉树的叶子是（）A：ace B：acf C：adf D：cdf4.参加百年阿里培训的n位同学结伴去西湖旁边为游人指路，两人一组，她们打算先让体重之和恰好为102公斤的同学一组，请给出一个算法找到这样的组合，或者确定她们中不存在这样的组合，其中最优的算法时间复杂度为？（假设体重均为整数）（）A：O(log(n))B：O(n)C：O(n log(n))D：O(n^2)5.众所周知数据结构中非常基本的树结构包括二叉查找树（BST）。
当我们把如下序列：10，5，19，4，13，7，6，3，1按顺序建立一棵BST时，树的最大深度是？（令根节点深度为0，执行不进行平衡的基本插入）（）A：5B：4C：3D：26.阿里巴巴启用了新的办公大厦，这里的一切都充满了现代感；工程师们打算在娱乐区用大小相等的圆形材料分割出一些空间，使用A,B,C三个圆形材料，最多能够将空间分为八个区域（包括圆形以外的区域），如果给你五个圆形材料，你最多能够帮助工程师们分出多少个空间？（）A：20B：22C：26D：32综合题（每题15分）1）分析Merge Sort的原理以及算法复杂度，并用最擅长的编程语言实现Merge Sort。
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。
