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+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。July、第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。

即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。

或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。

3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。

方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。

如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。

对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树

/hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含 100 个结点的最小堆)，并把100

个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并(类似与归并排序) 的过程了。

4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。

还是典型的TOP K算法，解决方案如下：

方案1：

顺序读取10个文件，按照hash(query)的结果将query写入到另外10个文件(记为)中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G(假设hash函数是随机的)。

找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query， query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query 和对应的 query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件(记为)。

对这10个文件进行归并排序(内排序与外排序相结合)。

方案2：

一般query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。

方案3：

与方案1类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理(比如MapReduce)，最后再进行合并。

5、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url?

方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。

遍历文件a，对每个url求取hash(url)00，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为a0，a1，…，a999)中。这样每个小文件的大约为300M。

遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000小文件(记为b0，b1，…，b999)。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件(a0vsb0，a1vsb1，…，a999vsb999)中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的 url 即可。

求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。

方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用 Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url(注意会有一定的错误率)。

Bloom filter日后会在本BLOG内详细阐述。

6、在亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这亿个整数。

方案1：采用2-Bitmap(每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义)进行，共需内存 2^32 * 2 bit=1 GB内存，还可以接受。然后扫描这亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看 bitmap，把对应位是01的整数输出即可。

方案2：也可采用与第1题类似的方法，进行划分小文件的方法。然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。然后再进行归并，注意去除重复的元素。

7、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?

与上第6题类似，我的第一反应时快速排序+二分查找。以下是其它更好的方法：

方案1：oo，申请512M的内存，一个bit位代表一个unsigned int值。读入40亿个数，设置相应的bit位，读入要查询的数，查看相应bit位是否为1，为1表示存在，为0表示不存在。

方案2：这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述，大家可以参考下面的思路，探讨一下：

又因为2^32为40亿多，所以给定一个数可能在，也可能不在其中;

这里我们把40亿个数中的每一个用32位的二进制来表示

假设这40亿个数开始放在一个文件中。

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+Hash 1.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。July、2011.04.27); 第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一 个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10 个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000 个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到 分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树 /hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含100 个结点的最小堆)，并把

数据分析师BDA大数据

13、R代码如下： df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX（已建立）子目录中的test.csv文件，R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”，函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数，它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同，可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线，应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有：支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡，再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。

数据分析师笔试题目

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？

数据分析笔试题

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<

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

、 阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： 具备大数据相关的基础知识 了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程 … 熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能 设计与开发可视化大屏和商业报表 掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案 掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： ) 报名入口为 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：

数据分析师面试常见的77个问题

数据分析师面试常见的77个问题 2013-09-28数据挖掘与数据分析 随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 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。你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？能把这二个优化份开吗？ 20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？ 21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？ 22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？ 23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？ 24、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？ 25、（在内存满足的情况下）你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？ 26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？ 27、你处理过白名单吗？主要的规则？（在欺诈或者爬行检验的情况下） 28、什么是星型模型？什么是查询表？

大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗

https://www.wendangku.net/doc/475732814.html, 大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗 大数据分析师工资待遇怎么样https://www.wendangku.net/doc/475732814.html, _有必要参加数据分析师培训吗？光环大数据培训作为数据分析师培训的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 大数据分析师工资待遇怎么样？ 从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自1139份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。 有必要参加数据分析师培训吗？ 根据上面说说的大数据分析师的工资待遇及发展前景，我们可以确定的是大数据分析师将来的发展非常不错，选择成为大数据分析师也是一个很明智的决策，但至于要不要参加数据分析师培训，要根据个人情况进行选择。 假如本身就拥有数据分析的相关技能，自控能力非常好、自学能力非常棒，完全可以自学参

生意参谋数据分析师考试题复习(三)

《生意参谋数据分析师》考试 1、 单选题 分值: 1 王家杂货铺的掌柜在复盘上月数据时发现客服小甲有12个咨询是没回复；如果小甲上个月总共有100个咨询量，那么他当时的回复率是多少？ A: 0.12 B: 0.58 C: 0.82 D: 0.88 答案解析："参考章节：店铺客服转化率诊断本题考点：客服回复率答案解析：客服回复率是指客服对于咨询他的客户进行回复的百分占比，如果有100个咨询量，其中12个没有回复，那么回复率就是（10 0-12）/100=88%" 2、 单选题 分值: 1 小芳根据数据分析发现主推宝贝标题里很多关键词没有带来访客数和转化率，于是想要替换这些关键词，她应该替换什么关键词进去？ A: 从生意参谋的搜索词里面找到自己叶子类目的相关性强转化率高流量大的核心关键词，如果标题里没有的，就可以找出来替换进去。 B: 看看别人标题都用什么词，自己没有的，加进来 C: 加类目大词进来引流量 D: 选一些长尾词转化率高

答案解析：参考章节：快速优化标题提升手淘搜索流量本题考点：优质关键词寻找和标题优化答案解析：生意参谋—市场—搜索排行—搜索词里面找到自己叶子类目的相关性强转化率高流量大的核心关键词。 3、 单选题 分值: 1 小明是吹风机类目的商家，他想做类目趋势对比表，为此他需要收集近几年的相关数据作为参考？ A: 近5年 B: 近4年 C: 近3年 D: 近2年 答案解析：参考章节：品类罗盘—商品年度规划（一）本题考点：市场趋势表格制作试题解析：在大数据的背景下，我们做类目数据对比时，会去抓取近3年子类目数据为参考维度。 4、 单选题 分值: 1 小明店铺的无线首页，模块1跳转店内爆款，每天点击量200，模块2跳转店内新品，每天点击量80；因为新品数据良好，有次爆款潜力，小明决定交换模块1和模块2跳转商品！ A: 正确 B: 错误 答案解析：参考章节：页面效果如何提升？本题考点：页面数据分析答案解析：根据页面板块的点击数、点击率、转化率等数据来确定优化方向 5、 单选题 分值: 1 为了尽量减少花费，小李想选择免费方法实现新品破0 ；以下那种破0 方法不是免费的？

数据分析专员笔试题

XXX公司数据分析专员笔试试题 姓名：日期： 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； （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<

大数据、数据科学和数据分析的定义

大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。

Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不

2018数据分析师考试大纲

2018CPDA 数据分析师考试大纲 第一部分考试介绍 一、考试目标 数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。 侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。 考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。 二、考试科目及考试形式 考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。 CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。 三、教材与资料 《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。 四、知识点要求注释 识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围； 理解：要求应知应会，非重点考试要求范围； 应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围； 了解：拓展性知识，非考试要求范围。 第二部分考试内容 根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容： 一、数据分析理论知识 数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算

大数据的就业方向

大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。 对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： ●具备大数据相关的基础知识 ●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 ●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 ●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编 程 ●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且 能设计与开发可视化大屏和商业报表 ●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案

●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 ●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 ●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 ●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 ●能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： 报名入口为3.PNyzrX 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识： 通用IT的知识： ●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中 的至少一种 ●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等 ●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程， 函数等 ●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主 要产品和服务 ●了解软件工程的基本流程 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：

生意参谋数据分析师考试题库(二)

《生意参谋数据分析师》考试 49、 单选题 分值: 1 小芳根据数据分析发现主推宝贝标题里很多关键词没有带来访客数和转化率，于是想要替换这些关键词，她应该替换什么关键词进去？A A: 从生意参谋的搜索词里面找到自己叶子类目的相关性强转化率高流量大的核心关键词，如果标题里没有的，就可以找出来替换进去。 B: 看看别人标题都用什么词，自己没有的，加进来 C: 加类目大词进来引流量 D: 选一些长尾词转化率高 答案解析：参考章节：快速优化标题提升手淘搜索流量本题考点：优质关键词寻找和标题优化答案解析：生意参谋—市场—搜索排行—搜索词里面找到自己叶子类目的相关性强转化率高流量大的核心关键词。 50、 多选题 分值: 3 生意参谋中显示的哪些渠道流量需要商家付费获取？ABC A: 直通车 B: 淘宝客 C: 聚划算 D: 淘内免费其他 答案解析：参考章节：单品流量来源分析本题考点：店铺来源—构成—商品效果答案解析：需要花钱的流量叫付费流量 51、

判断题 分值: 5 内容的整体分析无益于店铺内容情况的复盘？错误 正确 错误 答案解析：参考章节：店铺的整体内容投放分析本题考点：生意参谋的应用答案解析：内容的整体分析有助于我们复盘店铺的内容情况 52、 单选题 分值: 1 客服文文在上周接到了100个客户的咨询，有60个客户下单，最终有50个客户支付成功；由此可知上周客服文文的询单-支付转化率是多少？C A: 0.3 B: 0.4 C: 0.5 D: 0.6 答案解析：参考章节：从询单转化率提升客服效能本题考点：询单转化率答案解析：询单支付转化率=询单付款人数/询单人数；询单下单转化率=询单下单人数/询单人数。本题询单人数为300，询单付款人数为50，那么询单支付转化率是：50/100=50% 53、 多选题 分值: 3 服装类的短视频脚本策划包括以下哪几个重点维度？ABC A: 上身效果 B: 搭配

大数据分析师能力模型与企业需求报告

大数据分析师能力模型与企业需求报告 东湖大数据·数据智库 2017年3月

前言Introduction 大数据浪潮的激流中，市场空间得到迅速释放， 企业对于大数据人才的需求也越来越高，数据分析师则是这片翻腾浪花里的中流砥柱。 早在20世纪，数据分析岗已运用到企业业务层，“啤酒与尿布”的故事就是一个经典案例。新时代下，数据分析发生飞跃式升级， “大数据”推动起数据的深度分析与挖掘，使得研究结果更加客观、多维。 本次报告我们将同样以大数据的方式展开研究，摒弃传统调研式报告带来的主观数据误差，尽可能使此次研究报告发挥出应有的现实意义和社会价值。

目录/CONTENTS 大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE 大数据分析的企业需求分析ENTERPRISE DEMAND ANALYSIS OF BIG DATA ANALYSIS 数据分析师的能力模型构建DATA ANALYSTS THE ABILITY OF THE MODEL BUILDING 总结与附录SUMMARY AND APPENDIX

大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE

2014 大数据时代到来168亿市场产值 2015 2016E 数据来源：中国信息通信研究院，2016年8月。单位：亿人民币 中国大数据产业规模估计 大数据越来越火，随着互联网技术的升级，获取含量数据变的越来越容易，基于海量数据进行价值分析的数据分析人才成为了各大企业追逐的宠儿。 84.0 亿 115.9 亿 168 亿

阿里数据分析笔试题

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; (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< 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。 点评:考察的内容是常用数据分析方法,做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。

大数据分析师简历范文

教育背景 时间：2012-09到2016-06 学校：XX理工大学| 专业：计算机科学与技术| 学历：本科 工作经历 工作时间：2016-06到2017-06 公司名称：xx市品汇科技有限公司| 所在部门：| 所在岗位：大数据分析师 工作描述： 我们公司的数据主要来源是web的日志数据，app端的行为数据，埋点数据，其他大型旅游网站的爬虫数据和我们公司本地数据库中的数据。然后我们将web中的产生的日志数据通过flume抽取到kafka中，通过spark streaming进行实时清洗，将日志字段全部打散并按需求进行特定格式转换，然后把清洗过的数据和kafka中的数据投递到HDFS中按照业务需求做mr清洗，清洗后的数据导入到hive仓库中用hql做数据分析，最后将结果数据分别导入到hbase数据仓库中和本地数据库中供续部门等进行调用，最后由展示人员将数据形成报表在前端展现。 整个项目组由12个人组成，数据收集组（2人）、数据清洗组（2人）、数据分析组（3人）、数据建模组（3人）、运维组（2人）。 我是属于数据分析组，主要负责用hive对数据的分析工作。有时也会干一些数据清洗工作。根据需求用mr清洗出我们所需要的字段，例如IP地址访客用户信息日期目录响应码访客来源的URL 访问所用设备等字段。然后导入到hive中用Hql进行分析。

我在我们公司前期主要负责编写mr清洗数据，将结构化的数据导入hive数据仓库中，编写hql对数据进行多维度分析，还用到了Hbase rowkey的设计和表格的建模。。后期我主要负责数据的管理，用hive和spark对数据进行日常分析，配合建模组的工作。 工作时间：2010-07到2017-07 公司名称：XX通信信息报社有限责任公司| 所在部门：| 所在岗位：大数据分析师、网络舆情 工作描述： 2010年7月~2017年7月在xx通信信息报社工作，担任过编辑、记者，以及分别担任过鹰眼舆情（中国电信互联网大数据产品）内容运营、产品运营和市场拓展负责人，拥有多年的传媒与互联网工作经验，熟悉传统媒体与微信微博论坛等自媒体传播、运营规律，熟悉网络数据挖掘和分析、宣传效果评估和危机公关，熟悉互联网产品、手机APP项目运营管理。其中：2010.07－2011.07 编辑、采访记者，每周2篇原创报纸稿件，熟悉新闻报道、人物采访和企业宣传等各类文章写作 2011.08－2013.08 报告主编，先后负责中国通信业、国资央企、20多家政府机关舆情报告，曾赴国资委新闻中心驻点，熟悉网络信息检索和分类、传播特点分析以及正向舆论引导2013.09－2015.09 产品总监，负责舆情产品市场调研、PC及APP产品策划、政府企业信息化项目解决方案编制、数据运维及产品优化、客户需求分析及投诉解答，熟悉互联网产品运营和管理

数据分析师面试题目

数据分析师面试题目 2011-03-13 12:30 363人阅读评论(0) 收藏举报 计算平均有哪些指标，各有哪些优缺点 数值平均数有算术平均数、调和平均数、几何平均数等形式位置平均数有众数、中位数、四分位数等形式前三种是根据各单位标志值计算的，故称为数值平均值，后三种是根据标志值所处的位置. 相关分析和回归分析有什么关系 回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说，若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向，宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程，宜选用直线回归分析。 回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题，它们的差别主要是： 1、在回归分析中，y被称为因变量，处在被解释的特殊地位，而在相关分析中，x与y 处于平等的地位，即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的； 2、相关分析中，x与y都是随机变量，而在回归分析中，y是随机变量，x可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定x是非随机的； 3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。 3.给出一组数据说是服从正态分布，求方差和均值 4.给出一个概率分布函数，求极大似然估计 求极大似然函数估计值的一般步骤： （1）写出似然函数；（2）对似然函数取对数，并整理；（3）求导数；（4）解似然方程 极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若