产品分析部面试题

产品分析部面试题

第一部分：判断题

1.2009年4月某地区某品牌销售同比增长32%，该地区的三个经销商分别完成销售23.8万、36.8万、27.0万，去年同期他们分别完成销售18.3万、28.8万、20.9万。（）

A.正确

B.错误

C.不确定

2.江苏省统计局最新统计资料显示，前三季度江苏实现进出口额3034.68亿美元，比去年下降0.7%，占全国比重为15.4%。在全国各省市中，低于广东（5171.16亿美元），居全国第二位。其中苏南五市实现出口1587.2亿美元，增长21.0%；苏中三市实现出口156.6亿美元，增长46.6%；苏北五市实现出口62.8亿美元，增长40.1%，均呈平稳较快发展势头。（）

A.正确

B.错误

C.不确定

3.A公司目前有11个业务人员，4月前三名业务人员对A公司生意贡献度分别为：14%、12%、10%，后三名业务人员对A公司的生意贡献度分别为：5%、4%、2%。（）

A.正确

B.错误

C.不确定

4.2005年我国城镇住房建设继续较快发展，人均住宅建筑面积升至26.11平方米（北京市为32.68平方米），户均住宅建筑面积升至83.2平方米。同时2005年城镇住宅建筑面积达到历史最高的300.16亿平方米。（）

A.正确

B.错误

C.不确定

5.国家统计局数字显示，2009年一季度全国城镇单位在岗职工平均工资为7399元，与去年同期的6524元相比，增加了875元，增幅为13.4%。平均工资最高的三个行业是：金融业，16048元；信息传输、计算机服务和软件业，13972元；科学研究、技术服务和地质勘查业，11604元。最低的三个行业是建筑业，住宿和餐饮业，水利、环境和公共设施管理业。（）

A.正确

B.错误

C.不确定

6.某公司业务员小强有24个客户，4月不重复客户购买比例为78%（不重复客户购买比例=有订单的客户总数/总客户数）。（）

A.正确

B.错误

C.不确定

7.某天某日化公司在深圳家乐福梅林店洗衣粉的销售：日销售7638元，合计共卖206包。（）

A.正确

B.错误

C.不确定

8.以下算式是否正确：

345678+13897+6732+19753+685454+23988+348766+768=1445038（）

A.正确

B.错误

C.不确定

第二部分：填空题

9.请找到如下数字的规律，并将正确答案填到括号中

10，26，65，145，（）

7，7，9，17，43，（）

6，10，18，34，（）

10.请运用加减乘除和括号计算如下试题，计算结果是24，请写出过程。

3 5 6 8：（）

4 6 2 7：（）

4 5 9 7：（） 9 8 3 3：（）

第三部分：判断题（此题请不要借助任何工具，包括纸和笔）

四个股票，第一个A第一天涨停，第二天涨停，第三天跌停；第二个B第一天跌停，第二天涨停，第三天涨停；第三个C第一天涨8%，第二天涨7%，第三天跌5%；第四个D第一天跌，第二天把跌的都补回去了，第三天涨停。给四个股票涨幅排序。

数据分析笔试题

数据分析笔试题 一、编程题（每小题20分）（四道题任意选择其中三道） 有一个计费表表名jifei 字段如下：phone(8位的电话号码)，month（月份），expenses （月消费，费用为0表明该月没有产生费用） 下面是该表的一条记录：64262631,201011,30.6 这条记录的含义就是64262631的号码在2010年11月份产生了30.6元的话费。 按照要求写出满足下列条件的sql语句： 1、查找2010年6、7、8月有话费产生但9、10月没有使用并（6、7、8月话费均在51-100 元之间的用户。 2、查找2010年以来（截止到10月31日）所有后四位尾数符合AABB或者ABAB或者AAAA 的电话号码。（A、B 分别代表1—9中任意的一个数字） 3、删除jifei表中所有10月份出现的两条相同记录中的其中一条记录。

4、查询所有9月份、10月份月均使用金额在30元以上的用户号码（结果不能出现重复） 二、逻辑思维题（每小题10分）须写出简要计算过程和结果。 1、某人卖掉了两张面值为60元的电话卡，均是60元的价格成交的。其中一张赚了20%， 另一张赔了20%，问他总体是盈利还是亏损，盈/亏多少？ 2、有个农场主雇了两个小工为他种小麦，其中A是一个耕地能手，但不擅长播种；而B 耕地很不熟练，但却是播种的能手。农场主决定种10亩地的小麦，让他俩各包一半，于是A从东头开始耕地，B从西头开始耕。A耕地一亩用20分钟，B却用40分钟，可是B播种的速度却比A快3倍。耕播结束后，庄园主根据他们的工作量给了他俩600元工钱。他俩怎样分才合理呢? 3、1 11 21 1211 111221 下一行是什么？ 4、烧一根不均匀的绳，从头烧到尾总共需要1个小时。现在有若干条材质相同的绳子，问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢？（绳子分别为A 、B、C、D、E、F 。。。。。来代替）

无领导小组讨论的经典面试题目及答案解析

无领导小组讨论的经典面试题目及答案解析 沙漠求生记 一、内容 1、在炎热的八月，你乘坐的小型飞机在撒哈拉沙漠失事，机身严重撞毁，将会着火焚烧。 2、飞机燃烧前，你们只有十五分钟时间，从飞机中领取物品。 3、问题：在飞机失事中，如果你们只能从十五项物品中，挑选五项。在考虑沙漠的情况后，按物品的重要性，你们会怎样选择呢？请解释原因。 二、沙漠情况 1、飞机的位置不能确定，只知道最近的城镇是附近七十公里的煤矿小城。 2、沙漠日间温度是40度，夜间温度随时骤降至5度。 三、假设 1、飞机上生还人数与你的小组人数相同。你们装束轻便，只穿着短袖T恤、牛仔裤、运动裤和运动鞋，每人都有一条手帕。 2、全组人都希望一起共同进退。 3、机上所有物品性能良好。 四、物品清单 请从以下十五项物品中，挑选最重要的五项： 1、一支闪光信号灯（内置四个电池）

2、一把军刀 3、一张该沙漠区的飞行地图 4、七件大号塑料雨衣 5、一个指南针 6、一个小型量器箱（内有温度计、气压计、雨量计等） 7、一把45口径手枪（已有子弹） 8、三个降落伞（有红白相间图案） 9、一瓶维他命丸（100粒装） 10、十加仑饮用水 11、化妆镜 12、七副太阳眼镜 13、两加仑伏特加酒 14、七件厚衣服 15、一本《沙漠动物》百科全书 专家解题： 一位專家在沙漠研究求生問題,搜集了無數事件和生還者資料,得出以下結論: 1.化妝鏡: 在各項物品中,鏡子是獲救的關鍵.鏡子在太陽下可產生相等於七萬支燭光;如反射太陽光線,地平線另一端也可看見.只要有一面鏡,獲救機會有80%

2.外套1件: 人體內有40%是水份,流汗和呼吸會使水份消失,保持鎮定可減低脫水速度.穿外套能減低皮膚表面的水份蒸發.如沒有外套,維持生命的時間便減少一日. 3.四公升水: 如有以上兩項物品,可生存三天.水有助減低脫水速度.口渴時,飲水可使頭腦清醒. 但身體開始脫水時,飲水也沒有多大作用了. 4.手電筒: 電筒是在晚上最快最可靠的工具.有了化妝鏡和手電筒,24小時都可發出訊號;而且可用電筒作反光鏡和玻璃做訊號,亦可作引火點燃之用. 5.降落傘: 可用作遮蔭和發出訊號,用仙人掌做營桿,降落傘做營頂,可減低20度. 6.大摺刀: 可切碎仙人掌或切割營桿,也有其他用途,可排於較前位置. 7.膠雨衣: 可做(集水器),在地上掘一個洞,用雨衣蓋在上面,再在中間放一小石塊,使之成漏斗形.日夜溫度差距可使空氣的水份附在雨衣上:將雨衣上的水滴在電筒中儲存.這樣做一天可提取500毫升的水,但也可消耗兩倍可收集的水份. 8.手槍: 第二天之後,說話和行動已很困難.彈藥有時要做起火之用,而國際求救訊號是連續三個短的符號.無數事件是因為求生者不能作聲而沒有給發現.還有槍柄可作槌仔用. 9.太陽眼鏡: 在猛烈陽光下會有光盲症.用降落傘遮蔭可避免眼睛受損,但用太陽眼鏡更舒適. 10.紗布一箱: 沙漠濕度低,是最少傳染病的地方.,但身體脫水會使血液凝結. 有事例紀錄,有一男子身體內失去水份,而身上的衣服已撕破,倒在仙人掌和石上. 滿身傷口但無流血.後來獲救,飲水後傷口再度流血,紗布可當繩子或包紮保護之用. 11.指南針: 除用其反射面作發訊外,它並無用處,反而引誘了人離開失事地點的危機. 12.航空圖: 可用作起火或廁紙用,亦會引誘人走出沙漠. 13.書一本: 最大問題是脫水而非饑餓,打獵所得相等於失去水份,沙漠中也沒什麼動物可見.進食亦需要大量的水以幫助消化. 14.伏特加酒:劇烈的酒精會吸去人體水份,更可致命,它只能用作暫時降低體溫之用. 15.鹽片千片:人們過分高估鹽的用途.如血液內鹽份增加,同時也需要大量的水以降低身體內的含鹽量. 月球求生记

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

大学生面试15个经典问题与答案

大学生面试20个经典问题与答案 面试是大学生就业关键一关，要知己知彼，百战不殆。下面由首席大学生就业顾问、著名职业生涯规划专家：李震东老师向大家介绍面试问题及回答思路： 问题一：“请你自我介绍一下” 我就读于华南理工大学工商管理学院,我的专业是国际经济与贸易,此外还辅修了法学. 在校期间,除了学习课本,我比较喜欢参加一些课外活动.包括发传单,做家庭教师,参加各种比赛和项目.主要就是简历上介绍的那些. 我比较喜欢踢足球,看各种企业培训的讲座. 不知道您对哪些方面还需要进一步了解. 思路： 1、这是面试的必考题目。 2、介绍内容要与个人简历相一致。 3、表述方式上尽量口语化。 4、要切中要害，不谈无关、无用的内容。 5、条理要清晰，层次要分明。 6、事先最好以文字的形式写好背熟。 问题二：“谈谈你的家庭情况” 思路： 1、况对于了解应聘者的性格、观念、心态等有一定的作用，这是招聘单位问该问题的主要原因。 2、简单地罗列家庭人口。 3、宜强调温馨和睦的家庭氛围。 4、宜强调父母对自己教育的重视。 5、宜强调各位家庭成员的良好状况。 6、宜强调家庭成员对自己工作的支持。 7、宜强调自己对家庭的责任感。 问题三：最能概括你自己的三个词是什么？ 思路：我经常用的三个词是：适应能力强，有责任心和做事有始终，结合具体例子向主考官解释，使他们觉得你具有发展潜力。 问题四：“你有什么业余爱好？” 思路： 1、业余爱好能在一定程度上反映应聘者的性格、观念、心态，这是招聘单位问该问题的主要原因。 2、最好不要说自己没有业余爱好。

3、不要说自己有那些庸俗的、令人感觉不好的爱好。 4、最好不要说自己仅限于读书、听音乐、上网，否则可能令面试官怀疑应聘者性格孤僻。 5、最好能有一些户外的业余爱好来“点缀”你的形象。 6、找一些富于团体合作精神的。这里有一个真实的故事：有人被否决掉，因为他的爱好是深海潜水。主考官说：因为这是一项单人活动，我不敢肯定他能否适应团体工作。 问题五：“你最崇拜谁？” 思路： 1、最崇拜的人能在一定程度上反映应聘者的性格、观念、心态，这是面试官问该问题的主要原因。 2、不宜说自己谁都不崇拜。 3、不宜说崇拜自己。 4、不宜说崇拜一个虚幻的、或是不知名的人。 5、不宜说崇拜一个明显具有负面形象的人。 6、所崇拜的人人最好与自己所应聘的工作能“搭”上关系。 7、最好说出自己所崇拜的人的哪些品质、哪些思想感染着自己、鼓舞着自己。 问题六：“你的座右铭是什么？” 思路： 1、座右铭能在一定程度上反映应聘者的性格、观念、心态，这是面试官问这个问题的主要原因。 2、不宜说那些医引起不好联想的座右铭。 3、不宜说那些太抽象的座右铭。 4、不宜说太长的座右铭。 5、座右铭最好能反映出自己某种优秀品质。 6、参考答案——“只为成功找方法，不为失败找借口”。 问题七：“谈谈你的缺点” 思路： 1、不宜说自己没缺点。 2、不宜把那些明显的优点说成缺点。 3、不宜说出严重影响所应聘工作的缺点。 4、不宜说出令人不放心、不舒服的缺点。 5、可以说出一些对于所应聘工作“无关紧要”的缺点，甚至是一些表面上看是缺点，从工作的角度看却是优点的缺点.。绝对不要自作聪明地回答“我最大的缺点是过于追求完美”，有的人以为这样回答会显得自己比较出色，但事实上，他已经岌芨可危了。 问题八：“谈一谈你的一次失败经历”

数据分析笔试题全解

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

招行-DW-BI-数据面试题及答案

DW/BI 数据库面试题 一、基础题 1. 2.描述Tablespace和Datafile之间的关系. 3.描述日志的作用. 4. 5.

7. 8. 9.FACT Table上需要建立何种索引？ 二、SQL试题

1.有一张表T（F1，F2，F3，F4），要根据字段F2排序后取第8-16条记录显示，请写 出SQL。 2.指出下面SQL语句的执行顺序： select a.column1 , COUNT(*) AS CountValue, SUM(b.column3) AS SumValue from TableAainnerjoinTableB b on a.column1 = b.column1 and a.column2 = 1 where b.column3 = 10 group by a.column1 having COUNT(*)> 10 order by a.column1 1. From 2. ON 3. INNER JOIN 4. WHERE 5. GROUP BY 6. having 7. SELECT8. ORDER BY 三、DW/BI 试题 1.描述ROLAP、MOLAP、HOLAP的区别与优势。

2.

3.描述一下DW设计架构，及ETL设计方法。 4.描述你所熟悉的数据模型，如一些行业的模型，实际参与的设计及主题。 财务数据模型， 主要是凭证，会计科目，供应商，客户，等 主事实表就是会计分录、凭证等。因为凭证有表头和表体。所以事实表由两个表组成，一个是存储表头一个是表体。会计科目、供应商、客户是作为单独维度表。其他维度作为辅助维度存储在在一张表中。

SQL经典面试题及答案

1. 用一条SQL 语句查询出每门课都大于80 分的学生姓名 name kecheng fenshu 张三语文81 张三数学75 李四语文76 李四数学90 王五语文81 王五数学100 王五英语90 A: select distinct name from table where name not in (select distinct name from table where fenshu<=80) select name from table group by name having min(fenshu)>80 select name from table group by name having count(kecheng)>=3 and min(fenshu)>=80 2. 学生表如下: 自动编号学号姓名课程编号课程名称分数 1 2005001 张三0001 数学69 2 2005002 李四0001 数学89 3 2005001 张三0001 数学69 删除除了自动编号不同, 其他都相同的学生冗余信息 A: delete tablename where 自动编号not in(select min( 自动编号) from tablename group by 学号, 姓名, 课程编号, 课程名称, 分数) 3. 面试题：怎么把这样一个表儿 year month amount 1991 1 1.1 1991 2 1.2 1991 3 1.3 1991 4 1.4 1992 1 2.1 1992 2 2.2 1992 3 2.3 1992 4 2.4 查成这样一个结果 year m1 m2 m3 m4 1991 1.1 1.2 1.3 1.4 1992 2.1 2.2 2.3 2.4

2016年数据分析面试常见问题

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

校园招聘经典面试问题汇编(含答案)

校园招聘系列校园招聘系列之 校招经典面试问题汇编(含答案) 一、认识自我类 1、自我评价一下你自己，最大的优点以及最大的缺点，另外你的人生规划是什么？ 答：我热爱生活，积极看待人生，对于很多东西都有旺盛的求知欲，愿意从任何人身上学习我不懂的东西，我也非常喜欢交朋友，乐于在一个团结友好的大团队之中开展工作。总的来说，热情，好学，以及良好的沟通协调能力是我的最大优势。当然我也有很多缺点，由于年龄的关系，我看一些问题不够深入，有时候未免做事情未免急躁，不过我能够虚心听取意见，相信在开展工作之时，能够发挥我的特长并且出色完成任务。 2、如果本单位无法给你解决户口问题，但是其他条件都能满足你，你是否还会来本公司工作？ 答：我很喜欢贵单位，对于单位能够在各个方面最大程度的证明我的价值表示衷心的感谢。户口是我比较关注的问题，如果单位能够尽可能的帮助我解决这个后顾之忧，那么我就能够保证全心全意的投入到工作之中来，如果单位暂时有困难，我也表示理解。毕竟事业的发展空间对于我来说才是最重要的。我会好好权衡。

3、看你的简历中得知你有在大公司作intern的经历，为什么你在找正式工作的时候来我们这样一家小公司？ 答：大公司有大公司的优势，小公司也有小公司的好处。对于一个刚毕业的学生来说，我需要学习的地方很多，而最最急需掌握的是独立处理问题的能力和承担一个项目的经验.在大公司中由于人员组织结构的复杂庞大以及井然有序，每个人各司其职，往往长年累月做的都是重复性的相同工作，难以接触到自己职责之外的事情，而小公司因为部门少,人事关系相对简单，每个人在挽成自己的本职工作之外,还有很多机会接触别人做的东西,这样只需要在短时间内就可以锻炼成为一个"多面手".有了在小公司的工作经验,不需要很长时间,我想我就可以独立策划一个项目并且出色的完成它.还有一点,大公司创造利润之后?配到每个员工头上的红利其实并不多;而小公司的利益都会切实的落实到每个职工身上,是那种所谓你能看得到摸的着的好处,这一点也是相当吸引我的。 4、请问你是否有男友？他/她和你不在一个城市工作，你如何解决这个问题？ 答：是的，我有一个感情很稳定的男友，并且确实我们暂时不在一个地方。从我个人来讲，我确实很希望能有机会两个人在一个地方，不过我不认为这将是我事业前途的羁绊。如果我为了这份感情放弃一份我十分满意的工作，那将会令我和男友之间的?系变得非常沉重。这不是我所希望看到的，也不是我男友所希望看到的。我们希望能够各自拥有各自事业的发展空间，双方都是独立出色的个体，这将会使我们更加欣赏对方。

经典面试题及答案分析

经典面试题及答案分析 人事主管最常用的面试题和最喜欢的答案 咨询题1: 假如我录取你，你认为你在这份工作上会待多久呢？ a?这咨询题可能要等我工作一段时刻后，才干比较具体地回答。 b?—份工作至少要做3年、5年，才干学习到精华的部分。 c?那个咨询题蛮难回答的，可能要看当时的情形。 d?至少2年，2年后我打算再出国深造。 解答：挑选 b 最多， a 次之。 b 的回答能充分显示出你的稳定性，只是，这必须配合你的履历表上，之前的工作是否也有一致性。a的回答则是特别实际，有些人事主管因为观赏应征者的坦诚，可以同意如此的回答。 咨询题2:除了我们公司之外，你还应征了其它哪些公司呢？ a?除了向贵公司如此的计算机外设产品公司外，我还应征了x饮料公司、x软件设计公 司及x化工公司。 b?因为是经过人才站，因此有不少公司与我联络，别胜枚举。 c?由于我只对计算机公司较感兴趣，所以除贵公司外，我还应征了x及x公司。 d?我别是很积极地想换工作，这半年多来陆陆续续寄了一些履历，公司名字别太记得。 解答：最理想的回答是c。c的回答能够显示出应征者的目标明确，关于自己的下一具工作应该在哪里，考虑得很清晰。 咨询题3:你希翼5 年后达到什么成就？ a. 做一天和尚敲一天钟，尽人事听天命、顺其自然。 b?依我的灵巧及才能，晋升到部门经理是我的中期目标。 c. 自己独当一面开公司。 d. “全力以赴”是我的座右铭，希翼能随着经验的增加，被给予更多的职责及挑战。解答： 最理想的回答是d。 咨询题4:假如你离开现职，你认为你的老总会有什么反应？ a. 很震惊，因为老总对我就是很信赖，我就如同他的左右手一样。 b. 还好吧，他似乎内心也有数，反正公司如今也别忙。 c. 他似乎适应了，反正他手下的人来来去去已是司空见惯。 d. 我想他一定会生气地破口大骂，他是一具相当情绪化的人。 解答：最理想的回答是a。面谈者想借此了解你和前（现）任主管的相处情形，以及你在主管心目中的地位怎么？ 咨询题5:你什么原因想来我们公司工作？ a. 要紧是这份工作的内容很吸引我。 b. 贵公司在业界颇出名的，听说治理也很人性化。 c. 我的大学同学在贵公司会计部工作，是他建议我来应征的。 d. 贵公司所处的产业，以及在业界的声誉、工作性质，都很吸引我。解答：最理想的回答是d。

21个必知数据科学面试题和答案

21个必知数据科学题和答案 2016-03-10分类：其他 最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。 但是这些问题并没有提供答案，所以KDnuggets的小编们聚在一起写出了这些问题的答案。我还加了一个特别提问——第21问，是20个问题里没有的。 下面是答案。 Q1.解释什么是正则化，以及它为什么有用。 回答者：Matthew Mayo 正则化是添加一个调优参数的过程模型来引导平滑以防止过拟合。(参加KDnuggets文章《过拟合》) 这通常是通过添加一个常数到现有的权向量。这个常数通常要么是L1(Lasso)要么是L2(ridge)，但实际上可以是任何标准。该模型的测算结果的下一步应该是将正则化训练集计算的损失函数的均值最小化。 Xavier Amatriain在这里向那些感兴趣的人清楚的展示了L1和L2正则化之间的比较。 图1.Lp球:p的值减少,相应的L-p空间的大小也会减少。 Q2.你最崇拜哪些数据科学家和创业公司？ 回答者：Gregory Piatetsky 这个问题没有标准答案，下面是我个人最崇拜的12名数据科学家，排名不分先后。 Geoff Hinton, Yann LeCun, 和 Yoshua Bengio-因他们对神经网络的坚持不懈的研究，和开启了当前深度学习的革命。 Demis Hassabis，因他在DeepMind的杰出表现——在Atari游戏中实现了人或超人的表现和最近Go的表现。来自datakind的Jake Porway和芝加哥大学DSSG的Rayid Ghani因他们让数据科学对社会产生贡献。 DJ Patil，美国第一首席数据科学家，利用数据科学使美国政府工作效率更高。 Kirk D. Borne，因其在大众传媒中的影响力和领导力。

经典面试题分类及答案

一、人际关系题。 例：如何处理与同事（领导）的分歧？ 由于每个人的观点、立场、经验阅历、看待和分析问题的方式不同，发生争执是一种正常现象，我会理智的处理好这件事情。 第一，从大局出发，以工作为重，处以公心，冷静对待，不要为此闹情绪，影响工作，也不要闹矛盾，影响团结，首先要塌实做好自己的本分工作，完成组织领导交给我的任务。 第二，及时反思。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，许多时候，双方的分歧只是看问题的角度不同而已，因此，并不一定我的看法是对的，别人的看法就一定是错的。我会仔细分析对方观点中的可取之处，反思自己观点考虑不周的地方，对自己的观点有一个客观正确的认识。 第三，适时沟通。根据对方的性格，我会选择合适的时间地点方式主动与对方进行真诚的沟通，把矛盾消灭在萌芽状态，保证工作顺利开展。如果对方是性格开朗的类型，我会采用直言建议的方式；如果对方是内向严肃的性格，我会通过委婉的方式或者通过第三方来间接表达自己的看法。 总之，除了明显的违法犯罪行为要坚决抵制以外，我会本着组织性、纪律性的原则，从大局出发，团结同事，求同存异，取长补短（认真执行领导的指示），维护好单位内部的和谐关系，始终使单位充满凝聚力、战斗力。 二、应变能力题 例：一份机密文件不见了，当你准备向领导报告。第2天却又出现在你的抽屉里。你如何处理这件事？ 首先，我在平时的工作中还是比较细心谨慎的，以前没有发生过也会尽力避免以后发生此类事件。但如果发生了像题目中的类似事件，我会冷静的妥善处理好： 第一、我还是会及时向领导报告，详细说明整个情况，对于自己的失职作深刻的检讨。 第二、追查资料被何人传阅过，有什么人接触过资料，防止资料内容落入别有用心的人，并及时向领导汇报有关进展情况。 第三、总结经验教训，自我反省，提高对保密工作的认识，严格按照单位的资料归档管理制度办理，防止此类事件再次发生。 总之，作为一名公务员，面对突发事件，要时刻保持头脑清醒，科学分析，准确判断，果断行动，整合资源，调动各种力量，有序应对突发事件，尽量将损失降到最低。 三、活动组织题 例：领导让你组织某次活动，你怎么做？ 领导交付给自己这项工作任务，是对自己工作能力的信任，也是我锻炼能力提升自身素质的机会，我一定会按照以下几个步骤认真仔细的完成这项任务： 第一，制定计划方案。“凡事预则立，不预则废”，我会在掌握实际情况的基础上有针对性地拟定一个详细的计划方案，根据活动的主题、性质，对活动的内容、方式、时间、地点、参加人员、经费预算等方面进行合理的安排。然后将该方案上报领导，请领导指正和批示。 第二，实施计划方案。计划方案得到批准后，我会先将有关工作人员召集起来开一个协调会，进行任务分配、人员分工，切实将责任落实到人。活动开始后，总体把握好活动，协同有关工作人员采取多种方式调动参与人员的积极性和主动性，及时纠正活动过程中与原计划方案有偏差的地方，冷静处理意外事件，并及时向领导汇报互动情况，让领导了解活动总体进程。 第三，及时总结。活动结束后，首先做好善后事宜。及时对整个活动进行回顾，总结经验教训，形成书面材料，向领导汇报。此外，我还会拿出当初的计划方案，结合总结分析需要加以完善的地方，以便今后更好的完成类似任务。 总之，经过周密的计划，认真的实施，即使的总结，我相信一定能保质保量地完成领导交给我的任务。 四、社会现象分析题 例：有人说：“一把手绝对真理，二把手相对真理，三把手没有真理”。你如何评价这句话？ 我认为“一把手绝对真理，二把手相对真理，三把手没有真理”这句话是片面的，我会辨证的看待这个问题： 第一、这句话反映了当前我国个别地区个别部门确实存在的一种“官本位”的思想，即在单位内部以职位高低定言论可信度的偏颇现象。 第二、这种现象违背了实事求是，一切从实际出发的工作原则，不利于单位决策的民主化、科学化，对单位工作的开展和事业的发展都是不利的。 第三、我们要努力改变这种现象，政府部门应该建立健全完善的监督约束机制，多多利用集体的能力，而不以领导个人的价值趋向为唯一标准。可喜的是，党和政府对这个问题已给予了高度重视，出台了相关的政策措施，如推行民主集中制、听证制等，已取得了明显的成效。 第四、当然作为党和政府选定的一把手，一般社会阅历，处事经验比之其他人更为丰富，所以在领导班子成员之间，有适当的主次，维护一把手的权威，有利于增强领导班子战斗力，有利于提高行政效率。

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？

java经典面试题大全带答案

Java经典面试题带答案 一、单项选择题 1．Java是从（）语言改进重新设计。 A．Ada B．C++ C．Pasacal D．BASIC 答案：B 2．下列语句哪一个正确（） A． Java程序经编译后会产生machine code B．Java程序经编译后会产生byte code C．Java程序经编译后会产生DLL D．以上都不正确 答案：B 3．下列说法正确的有（） A．class中的constructor不可省略 B． constructor必须与class同名，但方法不能与class同名C．constructor在一个对象被new时执行 D．一个class只能定义一个constructor 答案：C 4．提供Java存取数据库能力的包是（） A． B． C． D． 答案：A 5．下列运算符合法的是（） A．&& B．<> C．if D．:= 答案：A 6．执行如下程序代码 a=0;c=0; do{ --c; a=a-1; }while(a>0); 后，C的值是（） A．0 B．1 C．-1 D．死循环

答案：C 7．下列哪一种叙述是正确的（） A．abstract修饰符可修饰字段、方法和类 B．抽象方法的body部分必须用一对大括号{}包住 C．声明抽象方法，大括号可有可无 D．声明抽象方法不可写出大括号 答案：D 8．下列语句正确的是（） A．形式参数可被视为localvariable B．形式参数可被字段修饰符修饰 C．形式参数为方法被调用时，真正被传递的参数 D．形式参数不可以是对象 答案：A 9．下列哪种说法是正确的（） A．实例方法可直接调用超类的实例方法 B．实例方法可直接调用超类的类方法 C．实例方法可直接调用其他类的实例方法 D．实例方法可直接调用本类的类方法 答案：D 二、多项选择题 1．Java程序的种类有（） A．类（Class） B．Applet C．Application D．Servlet 2．下列说法正确的有（） A．环境变量可在编译sourcecode时指定 B．在编译程序时，所能指定的环境变量不包括class path C．javac一次可同时编译数个Java源文件 D．能指定编译结果要置于哪个目录（directory） 答案：BCD 3．下列标识符不合法的有（） A．new B．$Usdollars C．1234 D． 答案：ACD 4．下列说法错误的有（） A．数组是一种对象 B．数组属于一种原生类 C．intnumber=[]={31,23,33,43,35,63} D．数组的大小可以任意改变 答案：BCD 5．不能用来修饰interface的有（）

数据分析岗面试题

数据分析岗面试题 It was last revised on January 2, 2021

数据分析岗面试题1、表：table1(Id,class,score),用最高效最简单的SQL列出各班成绩最高的列表，显 示班级，成绩两个字段。 2、有一个表table1有两个字段FID，Fno，字都非空，写一个SQL语句列出该表 中一个FID对应多个不同的Fno的纪录。 Fid Fno 101 a1001 101 a1001 102 a1002 102 a1003 103 a1004 104 a1005 104 a1006 105 a1007 105 a1007 105 a1007 3、有员工表empinfo ( Fempno varchar2(10) not null pk, Fempname varchar2(20) not null, Fage number not null, Fsalary number not null ); 假如数据量很大约1000万条； 写一个你认为最高效的SQL，用一个SQL计算以下四种人： fsalary>9999 and fage > 35 fsalary>9999 and fage < 35 fsalary <9999 and fage > 35 fsalary <9999 and fage < 35 每种员工的数量； 4、 Sheet1: sheet2： Sheet1、sheet2是Excel中两个表，sheet2中 记录了各产品类别下面对应的产品编码，现 要在sheet1 C列中对应A列产品编码所对应 的产品类别，请写出公式。

社会招聘面试-11个经典问题及答案-强力推荐

招聘面试 11 个经典问题及答案 问题一：请你自我介绍一下“请你自我介绍一下请你自我介绍一下” 这个问题的面试方法是：应聘者站起来用五分钟的时间面对大家进行演讲。 我的目的是：了解应聘者的心理承受能力、逻辑思维能力、演讲能力，而他的生平介绍却是其次的，因为，我们在他的简历中已经对其有所了解。应聘者应该做到： 1、介绍内容要与个人简历相一致。 2、表述方式上尽量口语化。 3、要切中要害，不谈无关、无用的内容。 4、条理要清晰，层次要分明。 5、要有训练有素的演讲语气和肢体语言，这是最重要的。 问题二：你有什么业余爱好“你有什么业余爱好你有什么业余爱好？” 我的目的是：了解应聘者的性格、观念、心态、思维的深度等。为了深入了解应聘者的爱好程度，我会提出更加深刻的问题，比如，应聘者喜欢流行音乐，我就会问相关的问题：“您什么时候开始喜欢的？您最喜欢哪个歌手？她的演唱风格如何？她的成名曲是哪一首？您最喜欢她的哪一首歌曲？为什么？”一个真正有这方面业余爱好的应聘者应该对答如流，遗憾的是，许多应聘者不能做到。有的应聘者喜欢读书，我的相关问题就更加尖锐：“您最喜欢哪一位作家？您最喜欢这个作家的哪一本书？这本书的中心思想是什么？您阅读了这本书后有什么感悟？对人生的启示又是什么？”能够应答这类问题的应聘者寥寥无几。应聘者应该做到：1、事先做好这方面的准备。2、最好不要说自己没有业余爱好。 3、不要说自己有那些庸俗的、令人感觉不好的爱好。 问题三：谈谈你的缺点“谈谈你的缺点谈谈你的缺点” 我的目的是：了解应聘者是否认真思考过自己，分析过自己，反省过自己。如果一个人能认清自己的缺点，并有改进的愿望和方法，他可能是一个不可多得的人才。应聘者应该做到：1、不宜说自己没有缺点，因为人一定有缺点的，除非是神。2、不宜说出严重影响所应聘工作的缺点。 3、对于自己真正的缺点，就认真对其进行剖析，并用积极的心态去面对，去修炼。 问题四：举一个人生中最失败的经历“举一个人生中最失败的经历举一个人生中最失败的经历” 我的目的是：了解应聘者的胆量和勇气，是否陷入了选择性知觉的陷阱，是否进行了深刻的反省，是否接受了深刻的教训。应聘者应该做到： 1、不宜说自己没有失败的经历。2、宜说明失败之前自己曾信心白倍、尽心尽力。 3、明确说明失败是主要由主观原因导致的。 4、失败后自己曾做了深刻的反省，很快振作起来，以更加饱满的热情面对以后的学习或工作。 问题五：你为什么选择我们公司“你为什么选择我们公司你为什么选择我们公司？”我的目的是：了解应聘者求职的动机、愿望以及对此项工作的态度。我十分欣赏对我公司很了解的应聘者。应聘者应该做到：1、建议从行业、企业和岗位这三个角度来回答。 2、参考答案——“我十分看好贵公司所在的行业，我认为贵公司十分重视人才，而且这项工作很适合我，相信自己一定能做好。” 问题六：对这项工作，你有哪些可预见的困难“对这项工作你有哪些可预见的困难？”对这项工作，我的目的是：应聘者的预测能力，并有应对方法。绝大多数的应聘者做不到。

毕业生笔试题：阿里巴巴数据分析笔试题

《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.wendangku.net/doc/e8544442.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