中国电子数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

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数据分析师岗位笔试题目(精选)中国电子公司数据分析师岗位笔试题目

一、选择题(共10题,每题4分,共40分)

1. 下列哪个选项是正确的数据类型?

A. 时间、文本、布尔

B. 整数、浮点数、文本

C. 整数、布尔、文本

D. 时间、布尔、文本

答案:B

2. 在数据分析中,哪个步骤是错误的?

A. 数据收集、清洗、分析、解读

B. 数据收集、整理、挖掘、报告

C. 数据清洗、整理、建模、预测

D. 数据清洗、分析、挖掘、解读

答案:C

3. 以下哪个工具非常适合用于大数据处理?

B. Tableau

C. Spark

D. Python

答案:C

4. 下列哪个算法是聚类算法?

A. KNN

B. SVM

C. Decision Tree

D. K-means

答案:D

5. 在进行时间序列分析时,哪个图形非常适合可视化?

A. 条形图

B. 折线图

C. 饼图

D. 散点图

答案:B

6. 以下哪个数据库类型是关系型数据库?

A. MongoDB

C. Redis

D. HBase

答案:B

7. 下列哪个数据可视化工具支持动态交互?

A. Tableau

B. PowerBI

C. Excel

D. Python

答案:B

8. 以下哪个数据挖掘任务是异常检测?

A. 关联规则挖掘

B. 聚类分析

C. 时间序列分析

D. 二分类问题

答案:D

9. 在进行多维分析时,以下哪个指标是正确的?

A. 平均值、方差、中位数

B. 总数、平均值、比例

C. 平均值、方差、比例

D. 总数、平均值、中位数

答案:C

10. 以下哪个数据预处理方法是错误的?

A. 数据清洗、数据变换、数据筛选、数据扩充

B. 数据清洗、数据变换、数据筛选、数据压缩

C. 数据清洗、数据变换、数据筛选、数据集成

D. 数据清洗、数据变换、数据筛选、数据可视化答案:D二、问答题(共5题,每题10分,共50分)11. 请简要解释什么是数据分析,并列举其应用场景。答案:数据分析是指通过统计方法和算法,对收集到的数据进行处理、清洗和分析,以提取有用的信息和知识,并解决实际问题。数据分析可以应用于各种领域,如金融、医疗、教育、电商等,帮助企业或机构实现数据驱动的决策和优化。12. 请简述在数据分析中,如何处理缺失值。答案:在数据分析中,处理缺失值的方法有多种,常用的有插值、删除和推断。插值可以通过临近点的平均值或其他插值方法来填补缺失值;删除是一种简单的方法,但需要考虑其对数据集的影响;推断可以通过基于已有数据的模型来预测缺失值。需要根据具体情况选择合适的方法。13. 请简述大数据与数据分析的关系。答案:大数据和数据分析是相互关联的两个概念。大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度要求快的数据。而数据分析是通过一定的方法和工具,对大数据进行处理和分析,以提取有价值的信息和知识。大数据是数据分析的基础和挑战,而数据分析是处理大数据的有效手段。14. 请简述时间序列分析的概念及其在数据分析中的应用。答案:时间序

列分析是一种基于时间序列数据的统计分析方法,它研究时间序列数据的特征和规律,以预测未来趋势和行为。时间序列分析在数据分析中有着广泛的应用,如金融市场预测、气象预报、经济趋势分析等。通过对时间序列数据的分析和建模,可以提取有价值的信息和知识,为决策提供支持。15. 请简述关联规则挖掘的基本概念和常见应用场景。答案:关联规则挖掘是一种基于数据中项之间关系的挖掘方法,它通过发现项之间的有趣关系来提取有用的信息和知识。关联规则挖掘可以应用于各种领域,如电商推荐系统、金融欺诈检测等。在电商推荐系统中,通过分析用户购买的商品和浏览记录,可以发现商品之间的关联规则,从而为用户推荐相关的商品;在金融欺诈检测中,可以通过分析交易数据中的异常模式和规则,发现可能的欺诈行为。

企事业单位招聘笔试的题目类型和技巧

在人才激烈竞争的当今社会,企业为了获取所需人才,会通过各种途径对求职者进行考核,而笔试就是其中一种非常普遍的途径。本文将详细介绍企业招聘环节笔试的类型及答题技巧。

一、笔试的类型

专业知识考试

这类笔试主要针对技术性和专业性较强的职位,例如工程师、会计、医生等。这类考试主要测试的是求职者对本岗位专业知识的掌握程度,如对特定的程序语言、设计理念、会计规则、医疗常识等的理解与应用。

综合素质测试

许多企业为了考察求职者的综合素质,会进行包括逻辑推理、数学计算、数据分析等在内的综合素质测试。这类测试既测试求职者的基本素质,又考察其解决问题的能力和思维途径。

心理测试

部分企业会运用心理测试来评估求职者的性格特点、职业倾向等。心理测试通常包括性格测试、价值观测试和压力应对测试等。

情境模拟

情境模拟是一种常见的面试形式,通常包括案例分析、问题解决、角色扮演等。企业通过这种途径来模拟实际工作场景,考察求职者在特定情境下的反应和应对能力。

二、答题技巧

专业知识考试

(1)复习准备:对专业知识进行系统的学习,阅读相关的教材和资料,对不懂的问题进行深入研究。

(2)练习:通过做大量的习题来加深理解和记忆,对经常出现的考点要特别注意。

(3)答题策略:时间管理是关键,遇到困难题目不要纠缠,先做容易的题目,

再回过头来解决难题。

综合素质测试

(1)日常积累:综合素质测试考察的是一个人基本的思维能力和知识结构,因此日常的积累非常重要。这包括阅读、写作、数学等。

(2)做题技巧:合理安排时间,先做自己擅长的部分,再做不太熟悉的部分。对于数学和逻辑推理等题目,要善于使用排除法、假设法等解题技巧。

(3)审题认真:这类题目往往信息量大且复杂,所以一定要认真审题,理解题意后再作答。

心理测试

(1)真实回答:心理测试的目的是了解求职者的真实性格和想法,所以应该根据实际情况回答问题,不要为了追求高分而做出不真实的回答。

(2)注意引导:有些心理测试会对你的价值观和态度进行引导性的提问,这时你需要明确自己的立场,不要被引导所影响。

(3)答题全面:心理测试一般要求对每个问题都进行全面的回答,不要忽视某些部分,也不要在某个问题上花费过多的时间。

情境模拟

(1)理解题目:要仔细阅读题目,明确情境模拟的具体背景和要求。对不理解的名词和概念,要主动查阅资料或寻求解释。

(2)列出方案:在明确题目的要求后,应列出可能的解决方案,并对每个方案

进行利弊分析。同时,也要考虑可能出现的风险和挑战。

(3)角色扮演:如果是角色扮演的题目,要尽量将自己融入到角色中,按照角色的思维和立场来考虑问题。同时,要注意表达清晰、态度明确。

(4)沟通技巧:在情境模拟中,往往需要与他人进行沟通协商。因此,要注重沟通技巧,包括倾听、表达、反馈等。要善于理解他人的观点,同时也要清晰地表达自己的想法。

(5)答题策略:时间管理是情境模拟的关键。在答题过程中,要合理分配时间,不要在一个问题上花费过多的时间。同时,要注意题目的重要性和优先级,优先回答较为重要的问题。

笔试环节高分获得技巧

在求职过程中,笔试是大多数企业用来筛选候选人的重要环节。笔试成绩往往是决定求职者能否进入下一轮面试的关键因素。因此,掌握一些笔试技巧,对于提高求职者的竞争力非常重要。本文将为你提供一些建议,帮助你在笔试中取得好成绩。

提前了解笔试内容和形式

为了在笔试中取得好成绩,求职者需要提前了解笔试的内容和形式。一般来说,笔试内容包括专业知识、逻辑思维、语言表达等方面。此外,有些企业还会考察求职者的心理素质和应对压力的能力。求职者可以通过查阅企业的招聘信息、参加宣讲会等途径,了解企业的笔试要求和重点。

制定合理的复习计划

成功的笔试往往离不开充分的准备。求职者应根据笔试内容制定合理的复习计划,确保在考试前能够掌握所有必要的知识点。在复习过程中,求职者应注重理论与实践相结合,通过做历年真题、参加模拟考试等途径,提高自己的应试能力。注重时间管理

在笔试中,时间管理至关重要。求职者应在考试前熟悉试卷结构,合理分配答题时间。一般来说,考生应该在开考前留出一定的时间预览试卷,明确各题的难易程度和分值,从而合理安排答题顺序。在答题过程中,求职者应避免在某一道题上花费过多时间,以免影响其他题目的完成。

保持冷静和自信

面对笔试,求职者应保持冷静和自信。遇到难题时,不要盲目慌张,要学会调整心态,迅速分析问题,运用所学知识进行解答。同时,求职者应相信自己的实力,积极应对笔试挑战。

注意答题技巧

在笔试中,答题技巧同样重要。以下是一些建议:

仔细阅读题目:在答题前,求职者应认真阅读题目,确保自己理解了题目的要求。在回答问题时,要注意把握关键词,避免偏离主题。

条理清晰:在组织答案时,求职者应保持条理清晰,使阅卷老师能够轻松理解自己的观点。可以使用分段、标号等途径,使答案结构更加明确。

举例说明:在回答涉及理论知识的问题时,求职者可以适当举例说明,以增加自己的得分机会。

保持简洁明了:在回答问题时,求职者应尽量使用简洁明了的语言,避免冗长复杂的句子。这样既有利于阅卷老师的理解,也能节省自己的时间。

注意审题和检查

在答题过程中,求职者应注意审题和检查。首先,要认真审题,确保自己理解了题目的要求。其次,在回答问题时,要注意检查自己的答案是否符合题目要求,避免出现偏题或漏题的情况。非常后,在考试结束前,求职者应留出一定的时间进行检查,纠正可能存在的问题。

保持良好的身心状态

在笔试前,求职者应保持良好的身心状态。首先,要保证充足的睡眠,以保持头脑清晰。其次,要注意饮食健康,避免因饮食不当而影响考试成绩。非常后,要进行适当的锻炼,以缓解紧张情绪。

掌握以上几点笔试技巧,将有助于求职者在笔试中取得好成绩。同时,求职者还应树立正确的就业观念,不把笔试当作唯二的机会,而是把更多的精力投入到提升自身综合素质上。只有这样,才能在激烈的求职竞争中脱颖而出,实现自己的职业目标。

中国电子数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

中国电子 数据分析师岗位笔试题目(精选)中国电子公司数据分析师岗位笔试题目 一、选择题(共10题,每题4分,共40分) 1. 下列哪个选项是正确的数据类型? A. 时间、文本、布尔 B. 整数、浮点数、文本 C. 整数、布尔、文本 D. 时间、布尔、文本 答案:B 2. 在数据分析中,哪个步骤是错误的? A. 数据收集、清洗、分析、解读 B. 数据收集、整理、挖掘、报告 C. 数据清洗、整理、建模、预测 D. 数据清洗、分析、挖掘、解读 答案:C 3. 以下哪个工具非常适合用于大数据处理?

B. Tableau C. Spark D. Python 答案:C 4. 下列哪个算法是聚类算法? A. KNN B. SVM C. Decision Tree D. K-means 答案:D 5. 在进行时间序列分析时,哪个图形非常适合可视化? A. 条形图 B. 折线图 C. 饼图 D. 散点图 答案:B 6. 以下哪个数据库类型是关系型数据库? A. MongoDB

C. Redis D. HBase 答案:B 7. 下列哪个数据可视化工具支持动态交互? A. Tableau B. PowerBI C. Excel D. Python 答案:B 8. 以下哪个数据挖掘任务是异常检测? A. 关联规则挖掘 B. 聚类分析 C. 时间序列分析 D. 二分类问题 答案:D 9. 在进行多维分析时,以下哪个指标是正确的? A. 平均值、方差、中位数 B. 总数、平均值、比例

C. 平均值、方差、比例 D. 总数、平均值、中位数 答案:C 10. 以下哪个数据预处理方法是错误的? A. 数据清洗、数据变换、数据筛选、数据扩充 B. 数据清洗、数据变换、数据筛选、数据压缩 C. 数据清洗、数据变换、数据筛选、数据集成 D. 数据清洗、数据变换、数据筛选、数据可视化答案:D二、问答题(共5题,每题10分,共50分)11. 请简要解释什么是数据分析,并列举其应用场景。答案:数据分析是指通过统计方法和算法,对收集到的数据进行处理、清洗和分析,以提取有用的信息和知识,并解决实际问题。数据分析可以应用于各种领域,如金融、医疗、教育、电商等,帮助企业或机构实现数据驱动的决策和优化。12. 请简述在数据分析中,如何处理缺失值。答案:在数据分析中,处理缺失值的方法有多种,常用的有插值、删除和推断。插值可以通过临近点的平均值或其他插值方法来填补缺失值;删除是一种简单的方法,但需要考虑其对数据集的影响;推断可以通过基于已有数据的模型来预测缺失值。需要根据具体情况选择合适的方法。13. 请简述大数据与数据分析的关系。答案:大数据和数据分析是相互关联的两个概念。大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度要求快的数据。而数据分析是通过一定的方法和工具,对大数据进行处理和分析,以提取有价值的信息和知识。大数据是数据分析的基础和挑战,而数据分析是处理大数据的有效手段。14. 请简述时间序列分析的概念及其在数据分析中的应用。答案:时间序

神策数据数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

神策数据 数据分析师岗位笔试题目(精选) 神策数据公司数据分析师岗位笔试题目 一、选择题(共10题,每题4分,共40分) 1. 下列哪项技术不是数据分析常用的技术? A. 机器学习 B. 数据挖掘 C. 数据库 D. 人工智能 参考答案:C. 数据库不是数据分析常用的技术。数据分析常用的技术包括数据挖掘、机器学习和人工智能等。 2. 在进行数据分析时,下列哪个步骤是错误的? A. 收集数据 B. 处理数据 C. 制定分析计划 D. 解释数据

参考答案:C. 制定分析计划是错误的步骤。在进行数据分析时,应该先收集数据,然后处理数据,非常后解释数据。 3. 下面哪个是大数据的特征? A. 可视化 B. 大量化 C. 分布式 D. 可预测性 参考答案:B. 大量化是大数据的特征。大数据的特征包括大量化、多样化、快速化和价值化。其中,大量化是指大数据的数据量巨大,超过了传统数据处理技术的处理能力。 4. 在数据分析中,下列哪个任务是数据预处理的任务? A. 数据清理 B. 数据分类 C. 数据聚合 D. 数据建模 参考答案:A. 数据清理是数据预处理的任务之一。数据预处理的任务包括数据清理、数据变换、数据集成和数据归一化等,其中数据清理是非常基本的任务之一。数据清理包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。

5. 下列哪个算法不是分类算法? A. K近邻算法 B. 决策树算法 C. 神经网络算法 D. 线性回归算法 参考答案:D. 线性回归算法不是分类算法。线性回归算法是一种用于预测数值型数据的算法,而分类算法是用于将数据分为不同类别的算法,如K近邻算法、决策树算法和神经网络算法等。 6. 下列哪个是数据分析师的必备技能? A. 数据可视化 B. 数据挖掘 C. 数据清洗 D. 以上都是 参考答案:D. 以上都是数据分析师的必备技能。数据分析师需要具备多个方面的技能,包括数据可视化、数据挖掘和数据清洗等。数据可视化可以帮助数据分析师更好地理解和呈现数据;数据挖掘可以帮助数据分析师从大量数据中发现有用的信息;数据清洗可以帮助数据分析师处理和清理不完整、不准确的数据。因此,以上所有技能都是数据分析师的必备技能。

慧程数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

慧程 数据分析师岗位笔试题目(精选) 以下是15个慧程公司数据分析师岗位的笔试题目: 一、选择题(共10题,每题4分) 1. 在以下四个指标中,非常适合用于衡量客户服务质量的是哪个? A. 转化率 B. 客户满意度 C. 重复购买率 D. 新客户获取率 参考答案:B. 客户满意度。客户满意度反映了客户对产品和服务的满意程度,是衡量客户服务质量的重要指标。 2. 下列哪个数据类型无法用于描述人口统计学特征? A. 数量 B. 百分比 C. 比率 D. 均值 参考答案:D. 均值。均值通常用于描述集中趋势,而非人口统计学特征。人口统计学特征通常包括年龄、性别、种族、教育程度等,这些数据通常用数量或百分比表示。

3. 在进行数据分析时,下列哪个步骤是错误的? A. 收集数据 B. 对数据进行描述性分析 C. 将数据可视化 D. 对数据进行推论性分析 参考答案:D. 对数据进行推论性分析。在数据分析过程中,一般会先进行数据的收集和清洗,然后进行描述性分析(如计算平均值、中位数、众数等),接着是将数据可视化以便更好地理解和解释,但并不包括推论性分析。推论性分析通常在描述性分析之后进行,以从数据中得出结论并提出建议。 4. 下列哪个数据预处理技术可以用来减少数据噪声? A. 数据筛选 B. 数据标准化 C. 数据清理 D. 数据变换 参考答案:B. 数据标准化。数据标准化是一种常用的数据预处理技术,可以用来减少数据间的尺度差异,使得数据更加稳定和可靠。 5. 在使用线性回归模型进行预测时,下列哪个参数会受到影响? A. 概率 B. 方差 C. 均值 D. 回归系数 参考答案:D. 回归系数。在回归分析中,回归系数是用来衡量自变量与因变量

诗悦网络数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

诗悦网络 数据分析师岗位笔试题目(精选) 以下是诗悦网络公司数据分析师岗位的笔试题目,包括10个选择题和5个问答题: 选择题部分: 1. 在下列四个数据分析工具中,哪一个非常适合进行时间序列分析? A. Excel B. Tableau C. Python D. Power BI 参考答案:C. Python 2. 下面哪一种数据库非常适合存储大数据? A. Oracle B. SQL Server C. MongoDB D. MySQL 参考答案:C. MongoDB 3. 以下哪一项不是数据分析的主要步骤? A. 数据清洗

B. 数据收集 C. 数据可视化 D. 数据建模 参考答案:D. 数据建模 4. 下列哪一种数据类型不适合用图表来表示? A. 时间序列数据 B. 分类数据 C. 数值型数据 D. 文本数据 参考答案:D. 文本数据 5. 在数据分析中,下列哪一种方法常用于确定两个变量之间的相关程度? A. 回归分析 B. 时间序列分析 C. 主成分分析 D. 卡方检验 参考答案:A. 回归分析 6. 下列哪一种数据预处理方法是为了减小数据的维度? A. 数据清理 B. 数据归一化 C. 主成分分析 D. 卡方检验 参考答案:C. 主成分分析

7. 以下哪一项不是机器学习算法的常见应用领域? A. 图像识别 B. 自然语言处理 C. 时间序列预测 D. 数据分类 参考答案:C. 时间序列预测 8. 下列哪一种数据类型是大数据的主要特点? A. 高频性 B. 高维度性 C. 高价值性 D. 高噪音性 参考答案:B. 高维度性 9. 在下列四个数据可视化工具中,哪一个非常适合进行复杂数据可视化? A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Python matplotlib库 参考答案:D. Python matplotlib库 10. 下列哪一种数据处理方法可以用来消除数据的噪声? A. 数据清理 B. 数据聚合 C. 数据归一化

芯洲科技(北京)数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

芯洲科技(北京) 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧芯洲科技(北京)公司数据分析师岗位的笔试题目 选择题 1. 下列哪个选项是正确的数据类型? A) 数字、文本、逻辑 B) 数字、文本、日期 C) 数字、文本、时间 D) 以上都是 答案D) 以上都是 2. 以下哪个方法是用于处理分类变量的? A) 非常小二乘法 B) K-means聚类 C) 决策树 D) 主成分分析 答案C) 决策树 3. 在进行数据分析时,以下哪个步骤是错误的? A) 收集数据 B) 验证数据 C) 清除数据 D) 创新数据

答案D) 创新数据 4. 以下哪个数据库类型是用于处理大数据的? A) 关系型数据库 B) 非关系型数据库 C) 内存数据库 D) 以上都是 答案B) 非关系型数据库 5. 下列哪个是Python 的主要数据分析库? A) NumPy B) Pandas C) Matplotlib D) 以上都是 答案D) 以上都是 6. 在进行时间序列分析时,以下哪个方法是错误的? A) ARIMA B) SARIMA C) LSTM D) VAR 答案C) LSTM 7. 下列哪个是用于可视化数据分析的工具? A) Excel B) Tableau

C) PowerBI D) 以上都是 答案D) 以上都是 8. 以下哪个是正确的数据预处理步骤? A) 数据清理、数据集成、数据变换 B) 数据清理、数据变换、数据集成 C) 数据变换、数据清理、数据集成 D) 数据集成、数据清理、数据变换 答案A) 数据清理、数据集成、数据变换 9. 下列哪个是正确的机器学习算法? A) KNN(K非常近邻)算法 B) SVM(支持向量机)算法 C) ANN(人工神经网络)算法 D) 以上都是 答案D) 以上都是 10. 下列哪个数据库类型是用于处理结构化数据的? A) 关系型数据库 B) 非关系型数据库 C) 内存数据库 D) 以上都是 答案A) 关系型数据库

思特奇数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

思特奇 数据分析师岗位笔试题目(精选) 以下是15个思特奇公司数据分析师岗位的笔试题目: 一、选择题(每个问题有四个选项,请选择非常合适的答案) 1. 在下列四个数据分析工具中,哪一个非常适合进行时间序列分析? A. Excel B. Tableau C. Python D. Power BI 参考答案:C. Python。Python 是一种广泛使用的编程语言,有许多库可以用来进行时间序列分析。 2. 如果你发现一个数据集中的某些数据存在异常值,你会如何处理? A. 删除这些异常值 B. 对异常值进行修正 C. 用平均值填充这些异常值 D. 忽略这些异常值

参考答案:A. 删除这些异常值。异常值可能会对数据分析产生不准确的影响,因此非常常用的处理途径是直接删除。 3. 在进行数据预处理时,以下哪个步骤是非常重要的? A. 数据清理 B. 数据变换 C. 数据聚合 D. 数据拆分 参考答案:A. 数据清理。数据清理是数据预处理中非常重要的步骤之一,包括删除无效数据、处理缺失值、检测并处理异常值等。 4. 你如何确定一个回归模型的有效性? A. 检查模型的系数 B. 使用p 值 C. 检查残差 D. 使用R2 值 参考答案:D. 使用R2 值。R2 值可以用来衡量回归模型对数据的拟合程度,值越接近1说明模型拟合度越好。 5. 下列哪个数据库非常适合用于存储大量文本数据?

B. SQL Server C. MySQL D. MongoDB 参考答案:D. MongoDB。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,特别适合存储大量文本数据。 6. 你已经确定了一个数据集中的因果关系,以下哪个方法可以帮助你进一步验证这个关系? A. 时间序列分析 B. 相关性分析 C. 假设检验 D. 主成分分析 参考答案:C. 假设检验。假设检验是一种统计学方法,可以帮助我们验证因果关系。 7. 下列哪个数据分析工具非常适合进行可视化展示? A. Excel B. Tableau C. Power BI

(完整版)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? 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)

百度数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

百度 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 百度公司数据分析师岗位的笔试题目 一、选择题(每个问题有四个,请选择正确的答案) 1. 在以下数据分析工具中,百度公司非常常使用的是哪个? A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Python 参考答案B. Tableau。百度公司常用的数据分析工具是Tableau,它是一种强大的可视化工具,可以快速创建各种报表和图表。 2. 以下哪个不是数据分析的步骤? A. 数据清洗 B. 数据挖掘 C. 数据可视化 D. 数据标注 参考答案D. 数据标注。数据标注通常用于机器学习领域,而不是数据分析的步骤。数据分析的常见步骤包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据挖掘和数据可视化。 3. 以下哪个是适合大数据分析的编程语言? A. Python

B. Java C. PHP D. Ruby 参考答案B. Java。Java是一种适合处理大数据的编程语言,具有强大的可扩展性和稳定性,被广泛用于大数据领域。 4. 在数据分析中,以下哪个指标可以用来衡量数据的离散程度? A. 平均数 B. 中位数 C. 标准差 D. 极差 参考答案C. 标准差。标准差是用来衡量数据的离散程度的指标,数值越小表示数据越集中,数值越大表示数据越离散。 5. 以下哪个数据库适合用于大数据存储和处理? A. MySQL B. MongoDB C. Oracle D. SQL Server 参考答案B. MongoDB。MongoDB是一种面向文档的数据库,非常适合用于处理和存储大数据,尤其是非结构化数据。 6. 在数据分析中,以下哪个方法可以用于分类? A. K均值聚类 B. 决策树分类

中国工商银行数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

中国工商银行 数据分析师岗位笔试题目(精选)中国工商银行公司数据分析师岗位笔试题目: 选择题: 1. 在下列四个大数据分析工具中,非常适合做数据挖掘的是哪一个? A) Excel B) Tableau C) Power BI D) Apache Spark 答案:D) Apache Spark 2. 下面哪一项不是数据分析的主要步骤? A) 数据清洗 B) 数据收集 C) 数据可视化 D) 数据解释 答案:C) 数据可视化 3. 以下哪个不是数据分析的主要应用领域? A) 金融行业 B) 医疗健康

C) 电子商务 D) 物理学研究 答案:D) 物理学研究 4. 在数据分析中,我们通常用哪种图形来表示两个变量之间的关系? A) 饼图 B) 折线图 C) 散点图 D) 柱状图 答案:C) 散点图 5. 对于缺失的数据,我们通常采用哪种方法进行处理? A) 删除 B) 平均数填充 C) 中位数填充 D) 插值填充 答案:D) 插值填充 6. 下列哪个指标通常用于衡量数据的离散程度? A) 平均数 B) 标准差 C) 中位数 D) 四分位数 答案:B) 标准差 7. 在进行时间序列分析时,我们通常采用哪种方法来消除季节性影响?

A) 移动平均法 B) 差分法 C) X-12-ARIMA模型 D) 以上都是 答案:C) X-12-ARIMA模型 8. 下列哪个数据库类型更适合用于存储非结构化数据? A) SQL数据库 B) NoSQL数据库 C) 关系数据库 答案:B) NoSQL数据库 9. 在数据分析中,我们通常使用哪种语言进行编程? A) Python B) R C) Java D) JavaScript 答案:A) Python 10. K-means聚类分析的主要缺点是什么? A) 它只能发现球形的聚类 B) 它对初始聚类中心的选择非常敏感 C) 它不适合处理大规模数据集 D) 以上都是 答案:D) 以上都是

中移动信息数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

中移动信息 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧中移动信息公司数据分析师岗位的笔试题目 一、选择题(共10题,每题4分,共40分) 1. 下列哪个是数据分析的主要步骤? A. 数据收集、数据清洗、数据可视化、数据解读 B. 数据收集、数据清洗、数据存储、数据可视化 C. 数据清洗、数据存储、数据查询、数据解读 D. 数据收集、数据清洗、数据分析、数据存储 参考答案A 2. 以下哪个方法常用于确定数据的异常值? A. 平均数 B. 中位数 C. 四分位数 D. Z-score 参考答案D 3. 对于一个电商平台,以下哪个数据指标非常能反映其用户活跃度? A. 访问量 B. 购买量 C. 浏览量 D. 用户停留时间

参考答案D 4. 在数据分析中,以下哪个工具应用非常广泛? A. Excel B. Tableau C. PowerBI D. Python 参考答案A 5. 下列哪个算法常用于分类问题? A. K-means B. 决策树 C. 线性回归 D. 支持向量机 参考答案B 6. 下列哪个数据库类型适合存储大规模、半结构化数据? A. 关系型数据库 B. 非关系型数据库(NoSQL) C. 文档型数据库 D. 键值对数据库 参考答案C 7. 在数据分析中,以下哪个指标用于衡量数据的离散程度? A. 平均数 B. 标准差

C. 四分位数 D. Z-score 参考答案B 8. 对于一个短视频平台,以下哪个数据指标是非常应该对接的? A. 用户活跃度 B. 内容质量 C. 用户留存率 D. 平台收益 参考答案A 9. 在数据分析中,以下哪个步骤是非常后一步? A. 数据清洗 B. 数据可视化 C. 数据解读 D. 数据收集 参考答案C 10. 在以下四个数据可视化工具中,哪一个非常适合制作交互式图表? A. PowerBI B. Tableau C. Excel D. Python matplotlib库 参考答案B

浙江大华技术数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧之一

浙江大华技术股份有限公司 数据分析师岗位笔试题目(精选) 以下是15个浙江大华技术股份有限公司数据分析师岗位的笔试题目: 一、选择题/问答题(每个问题有一个正确答案) 1. 以下哪个数据库类型非常适合处理大量实时数据?(选择非常合适的答案) A. MySQL B. PostgreSQL C. MongoDB D. Oracle 答案:C. MongoDB 2. 下列哪种数据分析工具非常适合处理结构化和非结构化数据?(选择非常合适的答案) A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Apache Hadoop 答案:D. Apache Hadoop 3. 假设你有一个包含用户购买行为的数据库,以下哪种统计方法非常适合预测用户的购买习惯?(选择非常合适的答案)

A. 回归分析 B. 主成分分析 C. 聚类分析 D. 时间序列分析 答案:C. 聚类分析 4. 你正在使用Python进行数据分析,以下哪个库非常适合处理大量数据?(选择非常合适的答案) A. NumPy B. Pandas C. Scikit-learn D. Matplotlib 答案:A. NumPy 5. 在下列四种数据可视化工具中,哪一个非常适合实时数据的可视化?(选择非常合适的答案) A. Excel B. Tableau C. Power BI D. QlikView 答案:D. QlikView 6. 你正在使用机器学习算法来预测产品销售,以下哪种算法非常适合处理此任务?(选择非常合适的答案) A. K-近邻算法(KNN)

B. 支持向量机(SVM) C. 决策树算法 D. 随机森林算法 答案:D. 随机森林算法 7. 你需要从以下四个来源中获取数据,哪一个来源非常可能提供你需要的大部分数据?(选择非常合适的答案) A. 社交媒体 B. 电子邮件和短信 C. 信用卡交易 D. 医疗记录 答案:A. 社交媒体 8. 你正在使用以下四个Python库进行数据分析,哪一个库非常适合处理时间序列数据?(选择非常合适的答案) A. Pandas B. NumPy C. Scikit-learn D. Matplotlib 答案:A. Pandas 9. 你正在使用以下四个Python库进行数据分析,哪一个库非常适合进行数据清洗?(选择非常合适的答案) A. Pandas B. NumPy

中科曙光数据分析工程师岗位笔试题目含笔试技巧

中科曙光 数据分析工程师岗位笔试题目(精选) 以下是15个中科曙光公司数据分析工程师岗位的笔试题目: 一、选择题 1. 在以下四个数据分析工具中,哪一个非常适合进行大数据处理? A) Excel B) Python C) Tableau D) SharePoint 参考答案:B) Python。Python是一种多功能语言,适用于大数据处理,而Excel 和Tableau更适合于可视化展示,SharePoint则更侧重于文档管理和协作。 2. 下列哪个数据库类型是分布式数据库? A) SQL Server B) MySQL C) Cassandra D) MongoDB 参考答案:C) Cassandra。Cassandra是一种NoSQL分布式数据库,而SQL Server和MySQL是关系型数据库,MongoDB是一种分布式文档数据库。3. 下面哪个算法是用于聚类的?

A) KNN算法 B) 二分搜索算法 C) 快速排序算法 D) 以上都是 参考答案:A) KNN算法。KNN算法是一种常用的聚类算法,而二分搜索算法和快速排序算法是排序算法。 4. 在数据分析过程中,下列哪个步骤是在数据清洗之后? A) 数据探索 B) 数据清洗 C) 数据规整 D) 数据建模 参考答案:A) 数据探索。在数据分析过程中,数据清洗是唯二步,之后是数据探索、数据规整和数据建模。 5. 下面哪个数据类型非常适合表示百分比? A) 整数 B) 浮点数 C) 文本 D) 日期 参考答案:B) 浮点数。浮点数可以精确地表示小数,包括百分比。整数只能表示整数,文本和日期不适合表示百分比。 6. 下列哪个数据可视化工具支持多种数据可视化类型? A) Power BI

太极计算机数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

太极计算机 数据分析师岗位笔试题目(精选)以下是15个太极计算机公司数据分析师岗位的笔试题目: 一、选择题(共10题,每题4分) 1. 在下列数据类型中,用于存储连续数据的是哪个? A. 整数 B. 字符 C. 浮点数 D. 布尔 答案:C。 2. 下列哪个不是数据分析的主要步骤? A. 数据收集 B. 数据清洗 C. 数据架构 D. 数据诠释 答案:C。 3. 以下哪个算法不是用于数据预处理的? A. 标准化 B. 归一化

C. 主成分分析 D. k-非常近邻算法 答案:D。 4. 在进行多变量数据分析时,哪种图形非常常被用来展示各个变量之间的关系? A. 散点图 B. 条形图 C. 折线图 D. 饼图 答案:A。 5. 下列哪个数据库类型是用于存储结构化数据的? A. 关系型数据库 B. 文档型数据库 C. 键值对数据库 D. 搜索型数据库 答案:A。 6. 在数据分析中,我们通常使用哪种统计方法来识别数据的异常值? A. 均值 B. 中位数 C. 四分位数 D. Z-score 答案:D。

7. 如果我们想要预测一个连续变量的结果,以下哪个模型非常适合? A. 决策树模型 B. K-NN模型 C. 线性回归模型 D. SVM模型 答案:C。 8. 下列哪个工具是非常适合进行大规模数据分析的? A. Excel B. Tableau C. Python D. SPSS 答案:C。 9. 在处理时间序列数据时,以下哪个方法可以消除季节性和趋势性影响? A. 差分法 B. 移动平均法 C. 傅里叶变换法 D. Loess平滑法 答案:C。 10. 在下列四个品牌中,哪一个品牌的可视化工具非常适合数据分析师使用? A. Google Sheets B. Microsoft Power BI C. Tableau Software

蚂蚁集团数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

蚂蚁集团 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 选择题 1. 在下列四个指标中,哪一个非常适合用于衡量数据质量? A. 信噪比 B. 偏差 C. 方差 D. 离散度 参考答案B. 偏差是一个衡量数据质量的重要指标,它反映了数据点相对于真实值或预期值的偏离程度。 2. 下列哪一种数据预处理技术用于消除缺失值? A. 归一化 B. 插值 C. 标准化 D. 聚类 参考答案B. 插值是一种常用的数据预处理技术,用于消除缺失值。它通过使用已知数据点之间的关系来估计缺失值。 3. 如果你想评估一个模型的预测能力,你应该使用哪种评估指标? A. 精确度 B. 召回率

C. F1分数 D. AUC-ROC 参考答案D. AUC-ROC是一种常用的评估指标,用于评估模型在二分类问题上的预测能力和性能。 4. 下列哪一种机器学习算法可以用于异常检测? A. K-means聚类 B. 支持向量机 C. 密度估计 D. 线性回归 参考答案C. 密度估计是一种常用于异常检测的机器学习算法,它通过估计数据点的密度来判断是否为异常值。 5. 在下列四个数据分析工具中,哪一个非常适合进行数据探索? A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Python 参考答案B. Tableau是一种常用的数据可视化工具,它支持各种数据探索和分析功能。 6. 下列哪一种技术可以用于处理高维数据? A. PCA B. K-means聚类 C. 分箱

D. LDA 参考答案A. PCA是一种常用的技术,可以用于处理高维数据,通过将数据投影到较低维度的空间中来降低数据的复杂性。 7. 在下列四个算法中,哪一个非常适合进行分类? A. K-means聚类 B. 决策树 C. SVM D. 随机森林 参考答案B. 决策树是一种常见的分类算法,它通过将数据划分为不同的类别来预测目标变量的值。 8. 下列哪一种数据分析方法可以用于特征选择? A. 主成分分析 B. 卡方检验 C. 分箱 D. LDA 参考答案B. 卡方检验是一种常用的特征选择方法,它可以用于判断两个变量之间的相关性程度。 9. 在下列四个数据库中,哪一个非常适合进行实时数据分析? A. Oracle B. MySQL C. Kafka D. HBase

顺丰集团数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

顺丰集团 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 顺丰集团公司数据分析师岗位笔试题目 选择题 1. 在以下四个物流指标中,哪一个对于顺丰速运来说非常为重要? A) 运输时间 B) 运输成本 C) 运输损坏 D) 运输距离 参考答案A) 运输时间。顺丰速运以“时间是金”的理念,强调有效、准时的快递服务,因此运输时间是非常为重要的指标。 2. 顺丰速运的物流网络覆盖了国内和国际上百个全国和地区,那么其中国内物流网络覆盖的省份数量大约为多少? A) 23个 B) 30个 C) 50个 D) 100个 参考答案C) 50个。根据题干中的信息,顺丰的物流网络覆盖了国内和国际上百个全国和地区,因此其中国内物流网络覆盖的省份数量不会超过100个,而C 的50个是较为合理的数字。 3. 下列哪个技术应用在顺丰速运中,能够明显提高快递服务的效率?

A) 物联网技术 B) 人工智能技术 C) 大数据技术 D) 云计算技术 参考答案B) 人工智能技术。人工智能技术可以帮助顺丰速运实现智能仓储、智能调度、智能客服等功能,从而提高快递服务的效率。 4. 下列哪个全国是顺丰速运全球业务覆盖范围之外的全国? A) 美国 B) 日本 C) 澳大利亚 D) 德国 参考答案D) 德国。根据题干中的信息,顺丰速运能够提供全球范围内的快速送货服务,但题目中并没有提到顺丰的业务覆盖范围包括德国。 5. 在顺丰速运的运输途径中,哪一个运输途径是该公司特有的? A) 空运 B) 海运 C) 陆运 D) 铁路运输 参考答案A) 空运。虽然其他运输途径如海运、陆运和铁路运输也是物流运输中常见的,但顺丰速运的空运是其特有的运输途径。 6. 下列哪个特点不属于顺丰速运以客户为中心的服务理念? A) 提供有效、准时的快递服务

联通在线信息科技数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

联通在线信息科技 数据分析师岗位笔试题目(精选)联通在线信息科技公司数据分析师岗位笔试题目 一、选择题(10题,每题3分,共30分) 1. 下列哪个选项不是数据分析的主要步骤? A. 数据收集 B. 数据清洗 C. 数据可视化 D. 数据储存 2. 对于大数据分析,以下哪个技术非常为关键? A. 云计算 B. 人工智能 C. 区块链 D. 物联网 3. 下列哪个数据类型属于定性数据? A. 年龄 B. 性别

C. 收入 D. 籍贯 4. 以下哪个分析方法常用于探索数据间的关系? A. 聚类分析 B. 关联分析 C. 主成分分析 D. 时间序列分析 5. 在数据分析中,下列哪个误差来源非常容易被忽视? A. 系统误差 B. 随机误差 C. 过拟合误差 D. 数据质量误差 6. 以下哪个数据库类型非常适合存储非结构化数据? A. SQL数据库 B. NoSQL数据库 C. 关系数据库 D. 内存数据库 7. 以下哪个算法是用于数据分类的?

A. KNN算法 B. 决策树算法 C. 线性回归算法 D. 主成分分析算法 8. 在处理大数据时,以下哪个问题非常容易影响数据分析的效果? A. 数据质量差 B. 数据缺失严重 C. 数据冗余度高 D. 数据采集成本高 9. 以下哪个数据挖掘任务是用于发现数据中的规则和趋势的? A. 分类任务 B. 聚类任务 C. 关联规则挖掘任务 D. 时间序列分析任务 10. 在进行多变量数据分析时,以下哪个方法可以有效地降低数据的维度? A. 方差分析 B. 主成分分析 C. 独立样本t检验 D. 单因素方差分析

二、问答题(5题,每题10分,共50分) 11. 请简述什么是数据分析,并列举其应用场景。 12. 在数据分析过程中,如何保证数据的质量和有效性?请提出三点建议。 13. 请解释如何使用Python进行数据分析,并简述其优点。 14. 请简述大数据与数据分析的关系,并列举大数据在数据分析中的优势。 15. 在数据分析中,请简述关联分析和聚类分析的区别与联系。 企事业单位招聘笔试的题目类型和技巧 在人才激烈竞争的当今社会,企业为了获取所需人才,会通过各种途径对求职者进行考核,而笔试就是其中一种非常普遍的途径。本文将详细介绍企业招聘环节笔试的类型及答题技巧。 一、笔试的类型 专业知识考试 这类笔试主要针对技术性和专业性较强的职位,例如工程师、会计、医生等。这类考试主要测试的是求职者对本岗位专业知识的掌握程度,如对特定的程序语言、设计理念、会计规则、医疗常识等的理解与应用。 综合素质测试 许多企业为了考察求职者的综合素质,会进行包括逻辑推理、数学计算、数据分析等在内的综合素质测试。这类测试既测试求职者的基本素质,又考察其解决问

数据分析师笔试题目

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.中国现在有多少亿互联网用户? 2、百度花多少亿美元收购了91无线? 3、appstore排名的规则和影响因素 4、豆瓣fm推荐算法 5.列出5个博客或网站进行数据分析 二、计算题 1.关于简单移动平均和加权移动平均的计算 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、简短回答问题 1、离散的指标,优缺点 2.缺失值插值方法、优缺点及适用环境3。数据仓库解决方案,优缺点4。分类算法及其优缺点 5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别 四、分析问题 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、算法问题 记不得了,没做。。。反正是决策树和神经网络相关。 1.您处理过的最大数据量?你是怎么对付他们的?处理结果。 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:改进值、关键性能指标、鲁棒性、模型拟合、实验设计、2/8原则? 4、什么是:协同过滤、n-grams,mapreduce、余弦距离? 5.如何让网络爬虫更快,更好地提取信息,更好地汇总数据,从而获得一个干净的数据库? 6、如何设计一个解决抄袭的方案?

7.如何验证一个个人支付账户被多人使用? 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:好数据还是好模型?你如何定义“好”?是否有一个适用于所有 情况的通用模型?是的,你知道有些模型的定义不太好吗? 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.如何处理丢失的数据?你推荐什么加工技术? 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,告诉你喜欢和不喜欢它的三个原因。 14、sas,r,python,perl语言的区别是? 15.大数据的诅咒是什么? 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗? 17.您是否参与过仪表板的设计和指标选择?你觉得商业智能和报告工具怎么样? 18、你喜欢td数据库的什么特征? 19.你计划如何发送100万封营销活动电子邮件。如何优化发送?你如何优化回复率?你能把这两个优化分开吗? 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.如何将非结构化数据转换为结构化数据?真的有必要进行这样的转换吗?将数据 保存为平面文本文件是否优于关系数据库? 22、什么是哈希表碰撞攻击?怎么避免?发生的频率是多少? 23.如何判断MapReduce进程具有良好的负载平衡?什么是负载平衡? 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.(当内存足够时)你认为100个小哈希表还是一个大哈希表更适合内部或运行速度?数据库分析的评估? 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?

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