数据分析师笔试题
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招聘数据分析经理笔试题及解答(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、数据分析经理在进行数据分析时,以下哪个工具最常用于数据清洗和预处理?A、Python的Pandas库B、ExcelC、R语言的dplyr包D、SQL2、在进行客户细分分析时,以下哪个指标通常用于衡量客户之间的相似度?A、客户价值(Customer Value)B、客户生命周期价值(Customer Lifetime Value)C、客户忠诚度(Customer Loyalty)D、相似度系数(Similarity Coefficient)3、题干:在进行数据分析时,以下哪种数据类型最适合用于描述用户年龄?A. 字符串B. 整数C. 浮点数D. 日期时间4、题干:在数据分析中,以下哪种统计方法可以用来评估两个分类变量之间的关联性?A. 均值比较B. 卡方检验C. 相关系数D. 标准差5、假设你正在分析一个电子商务网站的日访问量数据。
为了评估网站流量的稳定性,你会使用以下哪种统计量?A. 平均数B. 中位数C. 方差D. 最大值6、在处理缺失数据时,以下哪种方法通常不适合用于填补数值型变量的缺失值?A. 使用均值填充B. 使用中位数填充C. 使用随机值填充D. 使用预测模型估计值填充7、以下哪种统计方法是用来衡量一组数据集中趋势的指标?A、方差B、标准差C、中位数D、众数8、在进行数据分析时,以下哪个步骤通常不是数据分析流程的一部分?A、数据清洗B、数据探索C、模型预测D、数据展示9、以下哪种分析方法最适合用于识别客户消费行为模式?A. 时间序列分析B. 聚类分析C. 主成分分析D. 相关性分析二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、以下哪些工具或软件常用于数据分析和处理?()A、PythonB、RC、SQLD、TableauE、Excel2、以下哪些方法是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、数据变换D、数据归一化E、数据抽样3、以下哪些工具或软件常用于数据分析和处理?()B. PythonC. R语言D. TableauE. SQL4、以下哪些数据清洗步骤是数据分析过程中必不可少的?()A. 数据缺失处理B. 异常值处理C. 数据标准化D. 数据脱敏E. 数据重复处理5、关于数据分析师的职责,以下哪些选项是正确的?()A、收集并整理相关数据B、进行数据清洗和预处理C、设计数据模型和算法D、撰写数据分析报告E、直接参与业务决策6、以下哪些是常用的数据分析方法?()A、描述性统计分析B、假设检验C、时间序列分析D、聚类分析7、以下哪些是数据分析经理在数据分析过程中需要具备的关键技能?A. 熟悉数据挖掘和统计分析方法B. 能够编写SQL查询语句进行数据提取C. 精通Python或R等数据分析编程语言D. 具备良好的沟通和报告撰写能力E. 拥有丰富的行业经验8、以下哪些工具或平台通常用于数据分析经理的日常工作中?A. TableauB. Power BIC. ExcelD. HadoopE. Salesforce9、关于数据分析经理需要掌握的数据分析技能,以下哪些是必须的?()A、SQL数据库操作B、Python编程C、数据可视化D、机器学习算法E、统计学知识三、判断题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、数据分析经理的主要职责是进行数据的收集、整理和分析,但不需要具备编程能力。
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。
招聘金融数据分析师笔试题及解答(某大型国企)(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、金融数据分析师在分析金融市场数据时,以下哪项不是常用的数据分析方法?A、时间序列分析B、回归分析C、主成分分析D、概率论与数理统计2、以下哪个指标通常用于衡量金融市场的波动性?A、市盈率(PE)B、股息率C、波动率(Volatility)D、市值3、下列哪种统计方法可以用来检验两个样本均值之间是否存在显著性差异?A、卡方检验B、t检验C、方差分析(ANOVA)D、回归分析4、在金融数据分析中,如果需要衡量资产回报率的波动程度,应该使用以下哪种统计量?A、均值B、中位数C、标准差D、众数5、以下哪项不是金融数据分析师常用的数据分析工具?A、PythonB、ExcelC、SPSSD、MySQL6、在金融数据分析师的工作中,以下哪项不是数据清洗的常见步骤?A、缺失值处理B、异常值处理C、数据标准化D、数据降维7、某金融公司需要对其客户进行信用风险评估,以下哪种方法最适用于处理这类问题?()A、主成分分析(PCA)B、聚类分析(Cluster Analysis)C、决策树(Decision Tree)D、支持向量机(SVM)8、在金融数据预处理过程中,以下哪种情况可能会导致分析结果出现偏差?()A、数据缺失值填充B、异常值处理C、数据标准化D、数据清洗9、在金融数据分析中,当我们需要对一组数据进行标准化处理(即转换为均值为0,标准差为1的数据集)时,以下哪个公式正确表达了这一过程?)A.(Z=X−μσB.(Z=X−μ))C.(Z=XσD.(Z=X+μ)二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、以下哪些工具或软件常用于金融数据分析师的工作中?()A. ExcelB. PythonC. R语言D. SQLE. Tableau2、以下哪些指标或模型是金融数据分析师在分析市场风险时可能会使用的?()A. 市场风险价值(VaR)B. 风险调整后收益(RAROC)C. 基于历史模拟的方法D. 风险中性定价模型E. 信用评分模型3、以下哪些指标通常被用于衡量金融市场的流动性?()A、交易量B、买卖价差C、持仓时间D、市场宽度E、流动比4、在数据分析中,以下哪些方法可以用于处理缺失数据?()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、使用回归分析预测缺失值D、使用决策树进行缺失值预测E、使用插值法填充缺失值5、下列哪些方法可以用来检测时间序列数据中的季节性成分?A、自相关函数(ACF)B、偏自相关函数(PACF)C、傅里叶变换(Fourier Transform)D、差分法(Differencing)6、在构建预测模型时,以下哪种技术可以用来解决多重共线性问题?A、岭回归(Ridge Regression)B、LASSO回归C、主成分分析(PCA)D、增加样本量7、以下哪些指标可以用来衡量金融市场流动性?()A、交易量B、买卖价差C、资金周转率D、市场深度E、交易速度8、以下哪些方法可以用于金融风险评估?()A、历史数据分析B、情景分析C、敏感性分析D、压力测试E、贝叶斯网络9、下列哪些统计方法可以用来检测时间序列数据中的季节性波动?A. 移动平均法B. 自回归模型C. 季节性分解(如X-11方法)D. 多元线性回归E. 傅里叶分析三、判断题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、金融数据分析师在分析市场趋势时,应优先考虑宏观经济数据,而非企业微观层面的财务数据。
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。
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。
招聘数据分析经理笔试题及解答(某世界500强集团)(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、数据分析经理在进行市场分析时,以下哪项数据来源通常被认为是最直接、最可靠的市场信息来源?A、公司内部销售数据B、行业报告C、消费者调查D、竞争对手公开财务报告2、在进行数据挖掘时,以下哪项技术通常用于发现数据中的模式、趋势和关联?A、统计分析B、机器学习C、文本分析D、数据可视化3、以下哪个指标通常用于衡量客户流失率?A. 客户留存率B. 客户流失率C. 客户获取成本D. 客户生命周期价值4、在数据分析中,以下哪个方法通常用于处理缺失数据?A. 删除含有缺失值的记录B. 用平均值填充缺失值C. 用中位数填充缺失值D. 以上所有方法都可能使用5、某公司2019年至2023年的销售额如下(单位:亿元):2019年100,2020年120,2021年140,2022年160,2023年180。
若以2019年销售额为基准,计算这五年销售额的增长率,以下哪个选项是正确的?A. 80%B. 60%C. 40%D. 50%6、假设某电商平台在一个月内共销售了1000件商品,其中有500件是线上购买的,500件是线下购买的。
如果线上购买的平均客单价为200元,线下购买的平均客单价为300元,那么该平台在这个月的总销售额是多少?A. 500,000元B. 600,000元C. 700,000元D. 800,000元7、某公司最近一年的销售额为1000万元,其中线上销售额为600万元,线下销售额为400万元。
如果线上销售额同比增长了20%,线下销售额同比增长了10%,那么今年公司的总销售额预计为:A. 1200万元B. 1100万元C. 1150万元D. 1050万元8、如果一家公司的客户满意度得分从去年的80分提升到了今年的85分,以下哪个指标最能反映这种改善?()A. 客户保留率B. 客户获取成本C. 客户流失率D. 客户终身价值9、某公司通过市场调研收集了1000名消费者的购买行为数据,其中男性消费者600名,女性消费者400名。
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。
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。
招聘金融数据分析师笔试题及解答(某大型央企)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、金融数据分析师在处理金融数据时,以下哪个指标通常用来衡量市场风险?A、标准差B、贝塔系数C、股息率D、市盈率答案:A 解析:标准差是衡量金融数据波动性的指标,常用于衡量市场风险。
贝塔系数衡量的是个别股票或投资组合相对于整个市场的波动性;股息率是衡量股票收益的指标;市盈率是衡量股票价格与每股收益之间关系的指标,它们并不直接用来衡量市场风险。
因此,正确答案是A、标准差。
2、在进行金融数据分析时,以下哪种方法通常用于处理缺失数据?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、进行逻辑回归分析以预测缺失值D、将缺失值视为有效值并直接计算结果答案:B 解析:在金融数据分析中,删除含有缺失值的记录可能会导致数据丢失,从而影响分析结果的准确性。
使用均值、中位数或众数填充缺失值是一种常见的数据处理方法,可以保持数据的完整性。
逻辑回归分析用于预测变量,而不是直接填充缺失值;将缺失值视为有效值并直接计算结果可能会导致分析结果失真。
因此,正确答案是B、使用均值、中位数或众数填充缺失值。
3、金融数据分析师在进行市场趋势分析时,以下哪种方法最常用于预测未来价格走势?A. 市场调查B. 技术分析C. 基本面分析D. 统计模型答案:B解析:技术分析是金融数据分析师最常用的预测未来价格走势的方法之一。
它主要依赖于历史价格和成交量数据,通过图表和数学工具来预测未来的市场行为。
4、在金融数据分析师的日常工作中,以下哪项技能被认为是数据分析的核心?A. 编程能力B. 数据可视化技巧C. 统计知识D. 金融知识答案:C解析:虽然编程能力、数据可视化技巧和金融知识对于金融数据分析师来说都是非常重要的,但统计分析技能是数据分析的核心。
它涉及使用统计学方法来分析数据、提取模式和发现趋势,是进行深入数据挖掘和决策支持的关键。
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。
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。
数据分析师笔试题1. 数据分析师的角色和职责数据分析师在现代信息时代扮演着重要的角色,其职责主要包括收集、清洗、分析和解释数据,为企业提供决策支持和业务优化的建议。
他们需要具备数理统计、编程和业务洞察等多种技能,以准确解读数据并为企业带来商业价值。
2. 常见的数据分析工具和技术数据分析师需要熟练掌握各种数据分析工具和技术,以更好地处理和分析大规模的数据。
以下是一些常见的数据分析工具和技术:a) SQL:结构化查询语言(SQL)是用于管理和处理关系数据库的核心语言,数据分析师可以使用SQL进行数据提取、转换和加载(ETL)操作,以便进行后续分析。
b) Python/R:Python和R是两种常用的编程语言,它们在数据分析和统计建模方面拥有丰富的生态系统和库。
数据分析师通常使用Python或R编写脚本来进行数据处理和统计分析。
c) Excel:Excel是一款功能强大的电子表格软件,广泛用于数据分析和可视化。
数据分析师可以使用Excel进行数据整理、汇总和绘图,以便更好地理解和展示数据。
d) 数据可视化工具:数据可视化工具如Tableau、Power BI等能够将数据转化为直观、易于理解的图表和仪表盘。
数据分析师可以使用这些工具来展示分析结果,帮助业务决策。
3. 数据收集和清洗数据分析的第一步是收集和清洗数据,确保数据的完整性和准确性。
数据分析师需要了解数据来源,并进行数据抽取和转换操作,以便获得一致的数据格式和结构。
常见的数据收集方式包括调查问卷、日志文件、数据库和社交媒体等。
数据清洗是清除数据中的错误、重复、不完整或不一致的过程。
数据分析师需要使用各种技术和工具来处理缺失值、异常值和重复值,确保数据的质量和可靠性。
4. 数据分析和解释在数据清洗完成后,数据分析师可以开始对数据进行分析和解释。
这包括统计分析、机器学习、数据挖掘和预测建模等技术手段。
数据分析师需要根据业务需求选择合适的方法,探索数据背后的模式、关联和趋势。
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。
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、以下哪个指标通常用于衡量数据质量的好坏?A、数据量B、数据准确性C、数据完整性D、数据多样性2、在数据分析中,以下哪种图表最适合展示时间序列数据的变化趋势?A、柱状图B、饼图C、折线图D、散点图3、题干:以下哪项不属于数据分析的基本步骤?A、数据清洗B、数据探索C、数据可视化D、数据预测4、题干:在统计分析中,描述一组数据集中趋势的指标通常称为:A、离散程度B、集中趋势C、分布形态D、相关系数5、在数据分析中,以下哪个指标通常用于衡量数据的准确度?A、标准差B、相关系数C、KPI(关键绩效指标)D、准确率6、在处理缺失值时,以下哪种方法最适用于数据集中某个字段大部分数据缺失的情况?A、删除含有缺失值的记录B、使用均值/中位数/众数填充C、使用模型预测缺失值D、不做任何处理,直接分析7、在统计学中,用来描述数据离散程度的指标是:A. 均值B. 中位数C. 方差D. 众数8、假设有一个数据集,其中包含顾客的年龄信息。
如果我们想要根据顾客年龄的分布来决定营销策略,并且已知该数据集中的年龄信息符合正态分布,则下列哪种图形最有助于我们直观地了解年龄分布?A. 条形图B. 直方图C. 散点图D. 饼图9、以下哪个统计指标最适合描述一组数据的集中趋势?A. 标准差B. 离散系数C. 中位数D. 极差二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、在数据预处理阶段,对于缺失值的处理方法有哪些?A. 删除含有缺失值的记录B. 使用全局常量填充缺失值C. 使用统计量(如平均数、中位数)填充缺失值D. 使用预测模型估计缺失值E. 不做任何处理2、在数据分析过程中,下列哪些方法可以用来检测异常值?A. 箱线图(Boxplot)分析B. Z-Score方法C. DBSCAN聚类算法D. 基于IQR(四分位距)的规则E. 直方图(Histogram)观察3、以下哪些指标可以用来评估数据分析师的数据分析能力?()A. 数据清洗技巧B. 统计学知识C. 编程能力D. 数据可视化技巧E. 业务理解能力4、以下哪些是大数据技术中的存储技术?()A. 分布式文件系统(HDFS)B. 关系型数据库C. NoSQL数据库D. 云存储服务E. 数据库管理系统5、假设一个数据集包含了用户ID、购买日期、购买产品类别等信息。
数据分析师笔试题1.在数据库中,表A的记录如下:------------------------------------客户产品数量单价张三甲 2 1000李四乙 3 2000王二丙 1 3000……………………找出所有购买金额大于或等于3000元的客户及购买金额。
(请写SQL语句)2.在Excel中,假设区域 A2:C10 中包含雇员列表,雇员的 ID 号存储在该区域的第一列,如下图所示。
若要获取 36 号雇员的姓名,可以使用公式= 。
(请填空)3.The following SAS program is submitted:data WORK.TOTAL;set WORK.SALARY;by Department Gender;if First.<_insert_code_> then Payroll=0;Payroll+Wagerate;if Last.<_insert_code_>;run;The SAS data set WORK.SALARY is currently ordered by Gender within Department.Which inserted code will accumulate subtotals for each Gender within Department?(请回答问题)4.假设对一批客户连续发送了八次促销短信,发送周期为每周一次,短信内容始终不变,结果每次的回应率(进线数/次数回应率进线成功率1 0.66% 6.45%2 0.60% 5.31%3 0.37% 5.71%4 0.40% 6.76%5 0.24% 9.09%6 0.39% 9.72%7 0.28% 7.69%8 0.29% 9.26%总计0.40% 7.13%请对以上案例进行数据分析,并总结经验供领导决策参考。
5.在公路上,假设90分钟之内见到汽车经过的概率是99.9%。
对象任
意选择
k 个对
数据分析师笔试试题
【编者注】以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题,从笔试题的几个 要求可见数据分析职业要求。
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 1 test (是以 Frank E. Grubbs 命名的),又叫 maximum normed residual test f 是一种用于单变呈数据集异常值识别的统计检测,它假走数据集来自正态分布的总 体。
未知总体标准差o ,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(cluste ⑸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逬行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n 个匚
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
点评:考察的内容是常用分析方法,做数据分析一走要理解1分析算
法、应用
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。
—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个数据又蝮任意选择k个对象作为初始聚类中心;
(2)根据每个聚类又援的均值(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又寸象进行划分;
(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(标准测星函数收敛)。
优点:本算法确走的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是事先给走的,但非常难以选走;2.初始聚类中心的选择对聚类结果有较大
的影响。
景、使用过程、以及优缺点。
三、根据要求写岀SQL
表A结构如下:
MemberJD (用户的ID #字符型)
Logjime (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 —致)
create table B as select MemberJD, min(Log_time), URL from A group
by MemberJD;
点评:SQL语句,简单的数据获取能力,包括表查询、关联、汇总、函数等。
另外,这个答案其实是不对的,实现有很多方法,就不贴出来了,大家自己去发挥吧。
四、销售数据分析
以下是一家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?
表如下:一组每天某网站的销售数据
a)从这一周的数据可以看岀,周末的销售额明显偏低。
这其中的原因,可以从两个角度来看:站在消费者的角度,周末可能不用上班,因而也没有购买该产品的欲望;站在产品的角度来看,该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。
b)针对该问题背后的两方面原因,我的运营改逬计划也分两方面:一是,针对消费者周末没有购买欲望的心理,进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品;二是,通过该产品的一些类彳以于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气^购买力。
点评:数据解读能力,获取数据是基本功,仅仅有数据获取能力是不够的,其次是对蠅的解读能力。
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逬计划,用于提升客户的周消费次数,需要你来制走一个事前试验方案,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?c)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。
a)试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。
b)根据三类客户的数星,采用分层比例抽样;
需要采集的数据指标项有:客户类别,改迸计划前周消费次数,改进计划后周消费次数;选用统计方法为:分别针对A、B、C三类客户,进行改进前和后的周消费次数的,两独立样本T■检验(two-sample t-test)。
点评:业务理解能力和数据分析思路,这是数据分析的核心竞争力。
综上所述:一个合格的数据分析应该具备统计学基础知识、数据分析方法、数据获取、数据解读和业务理解、数据分析思想几个方面能力。