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数据挖掘分析面试题

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2011Alibaba数据分析师（实习）试题解析一、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maximumnormed 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(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(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）。

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<<N，t<<N 。

缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。

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）create table B as select Member_ID,min(Log_time), URL from A group by Member_ID ;四、销售数据分析以下是一家B2C电子商务的一周销售数据，该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：一组每天某的销售数据a) 从这一周的数据可以看出，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，我的运营改进计划也分两方面：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似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。

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？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) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，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-samplet-test）。

摘录一段企业面对海量数据应如何具体实施数据挖掘，使之转换成可行的结果/模型？首先进行数据的预处理，主要进行数据的清洗，数据清洗，处理空缺值，数据的集成，数据的变换和数据规约。

请列举您使用过的各种数据仓库工具软件（包括建模工具，ETL工具，前端展现工具，OLAP Server、数据库、数据挖掘工具）和熟悉程度。

ETL工具：Ascential DataStage，IBM warehouse MANAGER、Informatica公司的PowerCenter、Cognos公司的DecisionStream市场上的主流数据仓库存储层软件有：SQL SERVER、SYBASE、ORACLE、DB2、TERADATA请谈一下你对元数据管理在数据仓库中的运用的理解。

元数据能支持系统对数据的管理和维护，如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。

具体来说,在数据仓库系统中，元数据机制主要支持以下五类系统管理功能：（１）描述哪些数据在数据仓库中；（２）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；（３）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；（４）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；（５）衡量数据质量。

数据挖掘对聚类的数据要什么？（1）可伸缩性（2）处理不同类型属性的能力（3）发现任意形状的聚类（4）使输入参数的领域知识最小化（5）处理噪声数据的能力（6）对于输入顺序不敏感（7）高维性（8）基于约束的聚类（9）可解释性和可利用性简述Apriori算法的思想，谈谈该算法的应用领域并举例。

思想：其发现关联规则分两步，第一是通过迭代，检索出数据源中所有烦琐项集，即支持度不低于用户设定的阀值的项即集，第二是利用第一步中检索出的烦琐项集构造出满足用户最小信任度的规则，其中，第一步即挖掘出所有频繁项集是该算法的核心，也占整个算法工作量的大部分。

在商务、金融、保险等领域皆有应用。

在建筑瓷行业中的交叉销售应用，主要采用了Apriori算法通过阅读该文挡，请同学们分析一下数据挖掘在电子商务领域的应用情况（请深入分析并给出实例，切忌泛泛而谈）？单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链5. 什么是KDD？(A)A. 数据挖掘与知识发现B. 领域知识发现C. 文档知识发现D. 动态知识发现6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A）A. 探索性数据分析B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B)A. 探索性数据分析B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A. 根据容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A)A. 根据容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则11.下面哪种不属于数据预处理的方法？(D)A变量代换B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。

等频（等深）划分时，15在第几个箱子？(B)A 第一个B第二个 C 第三个 D 第四个13.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？(A)A 第一个B第二个 C 第三个 D 第四个14.下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A 标称B 序数C 区间D相异15. 在上题中，属于定量的属性类型是：(C)A 标称B 序数C区间 D 相异16. 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A 计数属性B 离散属性C非对称的二元属性 D 对称属性17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D)A嵌入 B 过滤C包装D抽样18.下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B)A特征提取B特征修改C映射数据到新的空间D特征构造19. 考虑值集{1、2、3、4、5、90}，其截断均值（p=20%）是(C)A 2B 3C 3.5D 520. 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？(A)A 傅立叶变换B特征加权 C 渐进抽样D维归约21. 熵是为消除不确定性所需要获得的信息量，投掷均匀正六面体骰子的熵是：(B)A 1比特B 2.6比特C 3.2比特D 3.8比特22. 假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。

利用最大最小规化的方法将属性的值映射到0至1的围。

对属性income的73600元将被转化为：(D)A 0.821B 1.224C 1.458D 0.71623.假定用于分析的数据包含属性age。

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数据挖掘面试题

数据挖掘面试题

数据挖掘面试题数据挖掘是一门重要的技术领域，其在各个行业中的应用越来越广泛。

作为一名数据挖掘工程师，掌握面试题目相关的知识和技能非常重要。

本文将介绍一些常见的数据挖掘面试题，以帮助读者更好地应对数据挖掘的面试。

一、什么是数据挖掘？数据挖掘是一种通过发现数据中的模式和规律，从而提取有价值的信息和知识的过程。

它涉及到多个领域，包括统计学、机器学习、数据库和人工智能等。

数据挖掘的目标是揭示隐藏在数据背后的信息，帮助企业做出更明智的决策，提高效率和竞争力。

二、数据挖掘的主要任务有哪些？1. 分类（Classification）：根据已有的标签或类别将数据实例划分到不同的类别中。

2. 回归（Regression）：预测连续变量的值，例如根据历史销售数据预测未来销售额。

3. 聚类（Clustering）：将数据分为不同的群组，使得同一组内的数据具有较高的相似性，不同组之间的数据具有较大的差异性。

4. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：发现数据集中的频繁项集和关联规则，例如购物篮分析中的商品关联。

5. 异常检测（Anomaly Detection）：识别与其他数据实例显著不同的异常值。

三、数据挖掘中常见的算法有哪些？1. 决策树（Decision Tree）：通过构建树形结构来进行分类和预测。

2. 支持向量机（Support Vector Machine）：将数据映射到高维空间，找到能够将不同类别分开的超平面。

3. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，进行分类。

4. 随机森林（Random Forest）：使用多个决策树进行分类或回归，并综合它们的结果。

5. 神经网络（Neural Network）：通过模拟人脑神经元的连接方式，学习输入和输出之间的模式。

四、数据挖掘的评估指标有哪些？在进行数据挖掘任务时，评估模型的性能至关重要。

常见的评估指标包括：1. 准确率（Accuracy）：分类任务中正确预测的样本比例。

数据岗位招聘面试题与参考回答

数据岗位招聘面试题与参考回答

招聘数据岗位面试题与参考回答面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请您描述一下您对数据分析师这一岗位的理解，以及您认为作为一名优秀的数据分析师应该具备哪些核心能力？答案：作为一名数据分析师，我认为我的主要职责是从大量数据中提取有价值的信息，通过数据挖掘、统计分析等方法，帮助公司或团队做出更加明智的决策。

以下是我认为优秀的数据分析师应具备的核心能力：1.数据分析技能：熟练掌握至少一种数据分析软件（如Excel、SPSS、R、Python等），能够进行数据清洗、数据预处理、数据分析、数据可视化等工作。

2.统计知识：具备扎实的统计学基础，能够正确运用各种统计方法，如描述性统计、推断性统计、假设检验等。

3.业务理解：对所从事的行业有深入的理解，能够将数据分析与业务需求相结合，提出有针对性的分析建议。

4.沟通能力：能够清晰、准确地表达分析结果，无论是通过书面报告还是口头汇报，都要确保信息传递的有效性。

5.解决问题的能力：面对复杂的问题时，能够运用逻辑思维和创造性思维找到解决方案。

6.持续学习：数据分析和统计方法在不断进步，优秀的数据分析师应具备持续学习的态度，不断更新自己的知识库。

解析：这一题旨在考察应聘者对数据分析师岗位的理解程度，以及对所需能力的自我评估。

优秀的数据分析师不仅需要具备扎实的技术能力，还需要具备良好的业务敏感度和沟通技巧。

答案中提到的各项能力都是数据分析师岗位的关键要求，通过这样的回答，面试官可以初步判断应聘者的专业背景和综合素质。

第二题题目：请描述一下您在过去的工作或项目中，如何处理过一次数据清洗的难题？您遇到了哪些挑战，又是如何克服这些挑战的？答案：在过去的一个项目中，我负责对一家大型电商平台的用户数据进行清洗和分析。

在数据清洗过程中，我遇到了以下挑战：1.数据质量问题：原始数据中存在大量的缺失值、异常值和重复数据。

2.数据格式不一致：不同来源的数据格式不统一，给数据整合带来了困难。

数据挖掘分析面试题

数据挖掘分析面试题

能不用上班，因而也没有购置该产品的欲望；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，我的运营改良方案也分两方面：一是，针对消费者周末没有购置欲望的心理，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似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购置力。

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良方案，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，请你思考以下问题：a) 试验需要为决策提供什么样的信息？c)a) 试验要能证明该改良方案能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。

b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；需要采集的数据指标项有：客户类别，改良方案前周消费次数，改良方案后周消费次数；A、B、C三类客户，进行改良前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验〔two-samplet-test〕。

摘录一段/模型？首先进行数据的预处理，主要进行数据的清洗，数据清洗，处理空缺值，数据的集成，数据的变换和数据规约。

请列举您使用过的各种数据仓库工具软件〔包括建模工具，ETL工具，前端展现工具，OLAP Server、数据库、数据挖掘工具〕和熟悉程度。

ETL工具：Ascential DataStage，IBM warehouse MANAGER、Informatica公司的PowerCenter、Cognos公司的DecisionStream市场上的主流数据仓库存储层软件有：SQL SERVER、SYBASE、ORACLE、DB2、TERADATA 请谈一下你对元数据管理在数据仓库中的运用的理解。

,在数据仓库系统中，元数据机制主要支持以下五类系统管理功能：〔１〕描述哪些数据在数据仓库中；〔２〕定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；〔３〕记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；〔４〕记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；〔５〕衡量数据质量。

数据分析面试题及答案

数据分析面试题及答案

数据分析面试题及答案1、请简要介绍一下数据分析的过程和方法。

答：数据分析的过程通常包括定义问题、数据采集和清理、数据探索、建模和解释结果等步骤。

在这个过程中，数据分析师需要运用各种数据科学技术和方法，如统计学、机器学习、数据挖掘、可视化等，以了解数据的特征、找出相关性和趋势，并从中得出结论和建议。

2、请说明在数据分析中数据质量的重要性。

答：数据质量是数据分析的基础，低质量的数据可能会导致错误的结果和结论。

数据质量可以从多个方面来考虑，如数据精确性、完整性、一致性、及时性和可靠性等。

数据分析师需要对数据质量进行评估和修复，以确保数据分析的准确性和可靠性。

3、请说明你使用过的数据分析工具和技术。

答：数据分析工具和技术非常丰富，常见的包括Excel、SQL、Python、R、Tableau、PowerBI等。

在数据分析过程中，我们通常使用数据可视化、数据清洗、统计分析、机器学习等技术和方法。

具体使用哪些工具和技术需要根据具体的业务需求和数据特点来决定。

4、请说明你在数据分析中最擅长的领域和技术。

答：数据分析的领域和技术非常广泛，不同的应聘者可能有不同的专长。

一些常见的领域包括市场营销分析、用户行为分析、金融风险管理等。

一些常见的技术包括数据可视化、统计分析、机器学习、数据挖掘等。

应聘者需要根据自己的背景和经验来准备这个问题的回答。

5、请描述一下你在前一份工作中使用数据进行的项目和结果。

答：这个问题旨在考察应聘者的实际工作经验和成果。

应聘者需要能够清晰地描述自己的数据分析项目和结果，包括项目目标、使用的工具和技术、数据来源、分析过程、结论和建议等。

同时，应聘者还需要强调自己的贡献和价值，如减少成本、提高效率、增加收入等，以证明自己是一个优秀的数据分析师。

6、请描述一下你在数据清洗方面的经验和技巧。

答：数据清洗是数据分析过程中非常重要的一步，它涉及到数据采集、清洗、转换、加载等操作。

数据清洗的技巧包括发现和解决缺失值、异常值、重复值、错误值等数据问题。