学会这些套路,你离数据分析师不远了!
学会这些套路，你离数据分析师不远了！
数据分析师，对于很多人来说即陌生，又神秘。很多人觉得数据分析很高大上，也很难，想要进入数据分析领域，但是因为门槛太高而止步。但其实，如果了解了数据分析的套路，你就会觉得，数据分析也没有想象中的那么难，之前只是因为不了解所以觉得难。就像生活也一样，很多时候很多事情，都是自己想像中的困难，等你实际去了解了去真正的做了，你就会发现，其实也不是那么难.
那究竟数据分析有些什么套路呢？
套路一：多维度分析
企业真实的业务需求中，一定会有从不同的维度对数据进行分析的需求，而这个就是我要说的套路一，多维度分析。什么叫多维度分析，我举个例子，比如现在有一份销售数据，企业要求从不同的角度进行分析，那我们可以从产品的角度看销售，从销售区域的角度看销售，还可以从产品类别，销售季节，销售时间，销售付款方式等多种不同的角度来查看销售情况，这就是多维度分析。
套路二：深入挖掘
什么叫深入挖掘？同样地，我用真实的业务场景来举例，比如现在还是这样一份销售数据，我现在查看不同区域的销售情况，发现某个地区的销售不理想，我想进一步深入的了解这个区域的销售情况，我可以对该区域进行下钻，发现其中某个省份或者某个城市的销售情况特别差，这就叫做深入挖掘。
区域销售
下钻“西南”地区
套路三：可视化展示
可视化展示应该很多人都比较熟悉，就是将数据以可视化图形的方式进行展示，人类对图形信息的接收能力强于对纯数字的接收能力，而且可视化图形更能展示数据的特点以及规律，也更便于受众记忆。我们数据分析的最终结果，都要采用可视化图形来展示。
可视化展示
掌握以上三个套路，你离数据分析师就不远了！
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
运营岗问题及答案——【阿里面试非技术岗】
1 详情页的优化通过哪几项数据分析？ 1.页面停留时间跳失率收藏加够转化 2.与同类优秀产品对比，增加符合自己产品的内容 2 直通车推广主要关注哪几个数据？推广的思路？ 展现量 点击率 收藏 加购 转化率 平均点击扣费 投入产出比 首先测试宝贝数据，点击、收藏、加购是否达标，与同类商品对比 宝贝数据没有问题 前期根据宝贝标题的核心关键词来添加直通车关键词，从而让直通车带动自然搜索
中期删除一些数据表现不好的关键词加入一些数据好投产高的关键词 后期加入与核心关键词不匹配但是投产高的一些关键词，竞争宝贝一些引流关键词 3 影响产品权重主要哪几个因素？ 收藏加购转化销量停留时间访问深度老客户回访下单旺旺在线时间服务保障退货率纠纷率动销率 动态评分好评率产品违规 4 通过以上几个因素简要说明优化思路 店铺；能开通的保障服务全部开通店铺保证持续上新没有访客流量的宝贝及时下架删除。有能力去加入淘宝的一些资质认证（如极有家ifashion 中国制造）
宝贝；优化宝贝的详情，尽可能的体现宝贝的卖点优势，对买家关注的产品细节特点详细展示，展示一些效果的宝贝实拍图多角度多细节的展示宝贝。宝贝前期人为做一些宝贝的基础销量与评价还有问答家（尽可能带图片，评价真实）前期可以做一些浏览单做收藏加购，做好宝贝的关联营销与搭配套餐。保证产品质量与详情图片和描述相符 新客户；出现问题及时与买家沟通解决，引导买家加入自己的微信做好评返现送礼品 老客户；利用一些工具，微淘短信淘金币活动会员权益与老客户进行互动在自己 微信中的老客户用些价格优势和礼品做一些老客户的回访回购 5 新品的推广方法？ 直通车结合问题 4 中宝贝+老客户 6 店铺常用推广方式有哪些你熟悉哪几种 直通车钻展淘宝客活动（天天特价淘金币淘抢购聚划算主题活动） 7 店铺爆款的操作模式 1.直通车+自然搜索 2.活动引爆（淘宝客高佣金） 前期人为做数据数据起来报活动
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。
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;
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< 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。 产品类面试真题 Q：你的互联网项目产品经历 Tips：具体小问题包括：①如何发现的需求？②如何开展项目？③产品有什么问题？④如何解决？⑤团队组成？如何分工？⑥担当角色发挥的作用？答：从产品定位、功能、解决 Q：说出你印象最深刻的项目？ Tips：从项目内容，你在当中的作用，你的收获谈起。当中出现的问题、数据调查、运营手段、取得成果等角度来谈。之后面试官会从中问下实施细节，说的时候最好可以体现你在团队中的职务，取得的效果，从中的收获？ Q：你觉得90后身上具备什么素质？ A：首先，具备什么素质因人而异。但大部分90后，平均智商偏高（受到良好的教育）；对新鲜事物的接受能力较强；乐天派，有激情，有活力。 Tips：这是一道考情商的题，不要说的太极端就好， Q：简单的谈谈你的实习经历？ Tips：如果你做过产品相关工作，就谈这个，如果没有，就谈产品经理应该具备的一些能力所对应的经历。 Q：你对产品经理的理解 A1：产品经理是生孩子的，运营是养孩子的。是一个团队的粘合剂，将各个部门联系到一起。 A2：产品经理是一个非常典型的“门槛在里面”的岗位，看上去谁都能做，其实个体间能力的相差能够非常之大。个人觉得对这个问题的回答，很大程度上就决定了此次面试的结果，建议大家看一看《启示录：打造用户喜爱的产品》和《腾讯方法》这两本书以加深理解。 个人建议可以从这么几个方向入手：产品经理是做啥的、产品经理需要具备哪些能力、产品经理对于整个团队的重要性、产品经理的自我完善与成长路径、自身条件与产品经理职位需求的契合度。 Tips： ①我理解的PM需要具备：需求挖掘，数据分析，团队沟通，执行力等方面的能力~ ②为什么要做PM：从a自己的愿景、b能力与岗位的匹配、c提升能力，这三个角度回答问题。 做产品的大前提是要喜欢产品，不然将来你痛苦，团队痛苦，用户也痛苦，是不是？网络 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？ 答案在最后一页 1.人群放大功能的放大倍数最高不超过50倍，放大后的最大值不超过1000万，这种 说法正确吗？ 2.如有有授权店铺，品牌可以圈选浏览店铺指定商品大于2天的人群。这种说法正确 吗？ 3.品牌希望在数据银行收割预售期高意向人群，应该在哪里操作？ 4.数据银行自定义人群创建完成后，当天即可查看分析报告，这种说法正确吗？ 5.天猫超市是数据银行现有的数据应用通道，这种说法正确吗 6.支持接通了天猫超市触达通道，可以进行天猫超市的个性化翻牌，试用派发，优惠 券等消费者运营触达，人群包的人数要求大于等于1万，这种说法正确吗 7.365天内购买过品牌商品大于等于2次的消费者是忠诚消费者，这种说法正确吗 8.数据银行中关于会员的定义，如果是会员通品牌商，则会员定义是：“已领卡的消费 者；如果是非会员通品牌商，则会员的定义是：交易笔数或者交易金额已达到品牌商自己设置的门槛的消费者”这种说法正确吗 9.某男装品牌想对不同品类的老客发不同的短信内容，需要的操作是：先在数据银行 圈选出不同品类的老客，然后讲各老客人群同步至CRM，最后在CRM端将不同短信内容和人群进行设定，这种说法正确吗？ 10.权限分组之间创建的自定义人群、营销活动人群、上传人群以及数据应用人物相互 隔离，且支持分组之间自定义人群的相互授权，这种说法正确吗？ 11.月均消费金额的定义是什么？ 12.全部创建的营销活动人群都可以查看报告。这种说法正确吗？ 13.新零售版里面，人群应用通道默认包含BrandHub、达摩盘、istoreCRM、地动仪、 支付宝、Unidesk.这种说法正确吗？ 14.人群透视中月均消费金额属性，是最近一年内消费者在淘宝天猫上的月均消费金额。 这种说法正确吗？ 15.品牌-搜索中，搜索行为是从全网拉取XX关键词的人群，产出搜索改关键词且是该 品牌的人群。这种说法正确吗？ 16.某品牌怀疑自己的会员活跃度在下滑，希望从数据银行中得到数据论证，我们可以 直接查看消费者分析模块看板中的会员活跃率这个指标。这种说法正确吗？ 17.数据融合中，人群上传后能够匹配到的范围是哪个？ 18.新增上传人群中，上传文件的匹配方式是什么？ 19.月报中统计的消费者总量是相应时间段内覆盖的消费者总数，因此，某个消费者既 存在于A里面，又存在于P里面，这种说法正确吗？ 20.自定义人群设置更新的周期最长不超过多少天？ 21.对比同行业TOP5品牌时，品牌能了解到TOP5品牌优哪些。这种说法正确吗？ 22.假设某个人群的总数为100万，最近15Ian踩过“阿里妈妈”触点的有30万人， 其中最近15天踩过“钻石展位”触点的有10万人，那么该人群“钻石展位触点” 的占比为多少？ 23.FAST包括活跃消费者、关系周加深率、会员数和活跃会员数量。这种说法正确吗？ 24.品牌在圈选双11期间品牌购买人群的新增数量时，需要同时差去品牌双11前PL 人群，这种说法正确吗？ 25.目前数据银行接通了地动仪线下通道，暂时只开放到零售角色使用。这种说法正确 吗？ 26.自定义分析中，全链路状态AIPL一般默认能取到的最长时间限为（） 《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.360docs.net/doc/5b18163182.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 《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？ 2014年3月29日阿里巴巴数据分析师（北京） 一、10道填空，每题3分 1、小松鼠采到了100颗坚果要运回家。家离放坚果的地方有100米远。小松鼠每次最多运50颗。BUT！小松鼠很馋。。。每走2米就要吃一颗坚果。。。问小松鼠最多能运回家多少颗坚果？ A 0 B 10 C 25 D50 答案：应该是25颗吧！（先运50颗50米，吃了25颗，返回去，回去的途中没吃的了，再运50颗到50米的地方，又吃了25颗，再把剩下的运回家，又吃25颗，还剩25颗。）吐槽一下，题目应该说明：小松鼠足够聪明，至少比参加考试的人聪明。。。 2、标号12345的5个球，一次取两个，和为3或者6的概率是多少？ 答案：0.3。不解释。 3、考了LOGISTIC回归。 4、聚类分析法，k_means。 5、其他条件相同，置信水平越低，则置信区间上下限差值越() A.越大 B.越小 C.为0 D不确定 应该是B吧。 6、precision、ecall、ROC。 剩下的不记得了。 二、三道题，每题10分。 1、已知每10万人中有1人得艾滋病。现在有一种检查，如果被测者患病则一定能查出来。如果被测者没病，有1%的测试出错也显示阳性。现在一个人检查结果是阳性。问真正得病的概率？ 答案：貌似所有的讲全概率公式的书上都有这道题。 2、SQL 两张表合并，主键是USER_ID，然后把深圳市、广州市，大于16岁的，发生在2013年12月的一项挑出来加起来。不会SQL的话就写思路。我就不会。。。。。。 3、层次分析法AHP的含义，具体步骤。并举一个适合用层次分析法的案例。 三、两道题，每题20分。 1、淘宝上有一些小众但是品位高的店铺，怎么把他们筛选出来捏？ 2、双十一的时候，商家会发优惠券，从商家和平台两个角度设计评价指标，并分析指标不同结果应该对应怎样的措施。 资料：优惠券分两种：满200减50，满300减100. 发放日期：10月15-11月10 使用日期：11月11 希望对大家有所帮助！ 单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动? a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 4. Hadoop 作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting 5. HDFS 默认 Block Size a)32MB b)64MB c)128MB 6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘 d)内存 7. 关于 SecondaryNameNode 哪项是正确的? a)它是 NameNode 的热备 b)它对内存没有要求 c)它的目的是帮助NameNode 合并编辑日志，减少NameNode 启动时间 d)SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点 多选题 8. 下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet b)Pdsh c)Cloudera Manager d)d)Zookeeper 9. 配置机架感知的下面哪项正确 a)如果一个机架出问题，不会影响数据读写 b)写入数据的时候会写到不同机架的 DataNode 中 c)MapReduce 会根据机架获取离自己比较近的网络数据 10. Client 端上传文件的时候下列哪项正确 a)数据经过 NameNode 传递给 DataNode b)Client 端将文件切分为 Block，依次上传 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 本文整理和大家分享一些SQL数据库对于海量数据面试题及答案给大家，很不错哦，喜欢请收藏一下。 1. 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50G×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。 s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。 s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）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。 s 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）。 2. 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。 方案1： s 顺序读取10个文件，按照hash(query)%10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）。 s 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）。 s 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。 1.自我介绍 2.介绍一个你所做过的测试项目 3.bug状态的转换，及各状态转换执行人是谁 4.介绍软件测试流程 5.如果你和开发人员出现分歧怎么办 6.如果第二天就到交付日了，回归测试还没有执行完毕，你该怎么办？ 7.你有女/男朋友么？你未来如何打算？ 8.你还有什么要问我的问题么？ 9.我是做功能测试的，功能测试比较枯燥，你怎么认为？ 、要对语句A>1 OR B <= 3 测试……（不记得了）100%覆盖，至少要多少测试用例 2、典型的针对系统漏洞的Dos攻击？ 3、4，2，2，3，6，15，（？）A，20 B，24 C，25 D，45 4、3升，5升，7升量筒，已知3、5量筒装满水，7量筒为空，问至少要倒多少次才能使其中一个量筒的水为4升 5、太长了 6、太长了 7、保护邮件安全的软件？ 8、普通用户执行超级用户文件的指令 9、软件测试对象 10、软件缺陷生命期 11、OPENAPI平台 12、超长字符串攻击属于？ 13、项目的最重要的是（）和（） 14、可能引起Cross Site Scripting攻击的是？ 15、马可夫模型（HMM）的三个基础？（非选择） 16、有序集合a, b，求交集（非选择） 转载请注明出自应届生求职招聘论坛https://www.360docs.net/doc/5b18163182.html,/,本贴地址:https://www.360docs.net/doc/5b18163182.html,/thread-33014-1-1.html DBA笔试题 一：SQL tuning 类 1 列举几种表连接方式 等连接、非等连接、自连接、外连接（左、右、全） 2 不借助第三方工具，怎样查看sql的执行计划 I) 使用Explain Plan,查询PLAN_TABLE; EXPLAIN PLAN SET STA TEMENT_ID='QUERY1' FOR SELECT * FROM a WHERE aa=1; SELECT operation, options, object_name, object_type, ID, parent_id FROM plan_table WHERE STA TEMENT_ID = 'QUERY1' ORDER BY ID; II)SQLPLUS中的SET TRACE 即可看到Execution Plan Statistics SET AUTOTRACE ON; 3:如何使用CBO,CBO与RULE的区别 IF 初始化参数OPTIMIZER_MODE = CHOOSE THEN --(8I DEFAULT) IF 做过表分析 THEN 优化器Optimizer=CBO(COST); /*高效*/ ELSE 优化器Optimizer=RBO(RULE); /*高效*/ END IF; END IF; 区别： RBO根据规则选择最佳执行路径来运行查询。 CBO根据表统计找到最低成本的访问数据的方法确定执行计划。 使用CBO需要注意： I) 需要经常对表进行ANALYZE命令进行分析统计; II) 需要稳定执行计划; III)需要使用提示(Hint); 使用RULE需要注意： I) 选择最有效率的表名顺序 II) 优化SQL的写法; 4 如何定位重要(消耗资源多)的SQL 使用CPU多的用户session SELECT a.SID, spid, status, SUBSTR (a.program, 1, 40) prog, a.terminal,a.SQL_TEXT, osuser, V ALUE / 60 / 100 V ALUE FROM v$session a, v$process b, v$sesstat c WHERE c.statistic# = 12 AND c.SID = a.SID AND a.paddr = b.addr ORDER BY V ALUE DESC; 5 如何跟踪某个session的SQL 利用TRACE 跟踪 ALTER SESSION SET SQLTRACE ON; COLUMN SQL format a200; SELECT machine, sql_text SQL 1.栈和队列的共同特点是（只允许在端点处插入和删除元素） 4.栈通常采用的两种存储结构是（线性存储结构和链表存储结构） 5.下列关于栈的叙述正确的是（D） A.栈是非线性结构 B.栈是一种树状结构 C.栈具有先进先出的特征 D.栈有后进先出的特征 6.链表不具有的特点是（B） A.不必事先估计存储空间 B.可随机访问任一元素 C.插入删除不需要移动元素 D.所需空间与线性表xxxx 7.用链表表示线性表的优点是（便于插入和删除操作） 8.在单链表中，增加头结点的目的是（方便运算的实现） 9.循环链表的主要优点是（从表中任一结点出发都能访问到整个链表）1 0."线性表L＝（a1,a2,a3,……ai,……an），下列说法正确的是（D） A.每个元素都有一个直接前件和直接后件 B.线性表中至少要有一个元素 C.表中诸元素的排列顺序必须是由小到大或由大到小 D.除第一个和最后一个元素外，其余每个元素都有一个且只有一个直接前件和直接后件 1 1."线性表若采用链式存储结构时，要求内存中可用存储单元的地址（D） A.必须是连续的 B.部分地址必须是连续的 C.一定是不连续的 D.连续不连续都可以 12."线性表的顺序存储结构和线性表的链式存储结构分别是（随机存取的存储结构、顺序存取的存储结构） 1 3."树是结点的集合，它的根结点数目是（有且只有1） 1 4."在深度为5的满二叉树中，叶子结点的个数为 （31） 1 5."具有3个结点的二叉树有（5种形态） 1 6."设一棵二叉树中有3个叶子结点，有8个度为1的结点，则该二叉树中总的结点数为 （13） 1 7."已知二叉树后序遍历序列是dabec，中序遍历序列是debac，它的前序遍历序列是（cedba） 1 8."已知一棵二叉树前序遍历和中序遍历分别为ABDEGCFH和DBGEACHF，则该二叉树的后序遍历为（DGEBHFCA） 1 9."若某二叉树的前序遍历访问顺序是abdgcefh，中序遍历访问顺序是dgbaechf，则其后序遍历的结点访问顺序是（gdbehfca） 2 0."数据库保护分为： 安全性控制、完整性控制、并发性控制和数据的恢复。 1.在计算机中，算法是指（解题方案的准确而完整的描述） 2.在下列选项中，哪个不是一个算法一般应该具有的基本特征（无穷性） 说明： 算法的四个基本特征是： 可行性、确定性、有穷性和拥有足够的情报。 3.算法一般都可以用哪几种控制结构组合而成（顺序、选择、循环） 4.算法的时间复杂度是指（算法执行过程中所需要的基本运算次数） 5.算法的空间复杂度是指（执行过程中所需要的存储空间） 6.算法分析的目的是（分析算法的效率以求改进） 7.下列叙述正确的是（C） A．算法的执行效率与数据的存储结构无关21个必知数据科学面试题和答案
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