【精选】数据分析师面试常见的77个问题
数据岗位招聘面试题与参考回答(某大型集团公司)
招聘数据岗位面试题与参考回答(某大型集团公司)面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请简要描述您对数据岗位的理解，以及您认为自己具备哪些与数据岗位相关的技能和经验？答案：1.理解描述：•数据岗位，顾名思义，是指专门负责数据收集、整理、分析、处理和解读的岗位。
它要求从业者不仅要有扎实的数据分析能力，还要具备良好的数据敏感度和逻辑思维能力。
•在我看来，数据岗位不仅仅是简单地处理数据，更是通过数据来发现规律、预测趋势、辅助决策的重要角色。
它需要将数据转化为有价值的信息，从而为企业的战略规划和运营管理提供支持。
2.相关技能和经验：•数据分析技能：熟练掌握Excel、SQL、Python等数据分析工具，能够进行数据清洗、整理、分析和可视化。
•编程能力：具备一定的编程基础，能够使用Python、R等编程语言进行数据挖掘和机器学习。
•统计学知识：了解统计学的基本原理和方法，能够运用统计模型进行数据分析和预测。
•逻辑思维：具备良好的逻辑思维能力，能够从海量数据中提炼出有价值的信息。
•沟通能力：能够清晰、准确地表达分析结果，为决策者提供有针对性的建议。
解析：这道题目考察应聘者对数据岗位的理解程度以及自身技能和经验的匹配度。
在回答时，应聘者应首先阐述自己对数据岗位的理解，然后结合自己的实际情况，详细列举自己具备的相关技能和经验。
以下是一些回答时的注意事项：1.结合自身情况：回答时，要结合自己的实际经验，避免空洞的理论描述。
2.突出重点：在列举技能和经验时，要突出与数据岗位相关的关键能力，如数据分析、编程、统计学等。
3.具体实例：可以结合具体的项目或案例，展示自己运用相关技能解决问题的能力。
4.持续学习：强调自己对于新技能和知识的持续学习态度，以适应不断变化的数据岗位需求。
第二题题目：请描述一下您在数据分析项目中遇到过的一个挑战，以及您是如何解决这个挑战的。
答案：在之前的一个数据分析项目中，我面临的挑战是处理一个包含大量缺失值的数据集。
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。
运营数据分析专员岗位面试题及答案(经典版)
运营数据分析专员岗位面试题及答案1.请描述一次您成功分析运营数据并提供有关业务改进的建议的经验。
答：在上一份工作中，我分析了我们公司的销售数据，发现了某个特定产品线的销售下滑趋势。
通过深入研究，我发现这是由于竞争对手的新产品推出所导致的。
我建议公司采取市场营销策略的调整，包括重新定位产品、调整价格策略以及改进促销活动。
这些措施帮助我们在短期内恢复了销售增长并改进了市场份额。
2.如何确定关键业务指标（KPIs），以便有效地监测运营绩效？答：确定关键业务指标需要深入了解业务目标。
首先，我会与业务部门领导和团队合作，了解他们的优先事项和目标。
然后，我会选择与这些目标密切相关的KPIs。
例如，如果公司的目标是提高用户满意度，我可能会选择NPS（净推荐值）作为一个关键指标，同时还会关注客户投诉率和客户留存率。
3.请描述一种您如何使用数据可视化工具来呈现运营数据的情况。
答：我经常使用数据可视化工具，例如Tableau或PowerBI，来呈现运营数据。
例如，在上一个项目中，我创建了一个交互式仪表板，用于监测电子商务网站的用户活动。
我包括了各种图表，如折线图、柱状图和地图，以展示用户访问、转化率和地理位置分布。
这种可视化帮助业务团队更快速地理解数据，并在需要时采取行动。
4.如何处理运营数据中的缺失值和异常数据？答：处理缺失值和异常数据是关键的数据清洗步骤。
对于缺失值，我会采用多种方法，如删除缺失数据、填充缺失数据（使用均值、中位数或其他合适的值），或者使用预测模型来估算缺失值。
对于异常数据，我会使用统计方法和可视化工具来识别异常点，并采取纠正措施，例如排除异常值或进行数据变换。
5.如何建立数据驱动的文化在公司内推广？答：建立数据驱动的文化需要多方面的努力。
首先，我会与高层领导合作，确保他们支持数据驱动决策，并将其纳入公司战略规划中。
然后，我会提供培训和资源，帮助团队成员提高数据分析和数据可视化的能力。
另外，我会定期分享成功的数据驱动案例，以鼓励其他部门采用相似的方法。
数据分析excel面试题目
数据分析excel面试题目在数据分析领域，Excel是一种非常常见且重要的工具。
许多公司在招聘数据分析师时会要求候选人具备Excel的使用能力。
本文将为大家整理一些常见的数据分析Excel面试题目，帮助大家提前准备。
一、基本操作题1. 如何在Excel中创建新的工作表？在Excel中，可以通过点击“插入”选项卡上的“工作表”按钮来创建新的工作表。
也可以使用快捷键Shift + F11来快速插入新的工作表。
2. 如何在Excel中插入行或列？要在Excel中插入行，可以先选中要插入行的下方一行，然后点击“插入”选项卡上的“插入表格行”按钮。
同样地，在Excel中插入列，只需选中要插入列的右侧一列，然后点击“插入”选项卡上的“插入表格列”按钮。
3. 如何在Excel中删除行或列？要在Excel中删除行，可以先选中要删除的行，然后点击右键，在弹出的菜单中选择“删除”，再选择“整行”。
同样地，在Excel中删除列，只需选中要删除的列，然后点击右键，在菜单中选择“删除”，再选择“整列”。
4. 如何在Excel中进行数据筛选？要在Excel中进行数据筛选，可以先选中需要筛选的数据，然后点击“数据”选项卡上的“筛选”按钮。
接下来，在列标题上点击下拉箭头，选择需要筛选的条件，即可进行数据筛选。
二、函数运用题1. 如何使用IF函数进行条件判断？IF函数是Excel中非常常用的函数，用于进行条件判断。
其基本语法为：IF(条件, 返回值1, 返回值2)。
当满足条件时，返回值1；当不满足条件时，返回值2。
例如，可以使用IF函数判断学生成绩是否及格，将及格的设置为“合格”，不及格的设置为“不合格”。
2. 如何使用VLOOKUP函数进行数据查找？VLOOKUP函数也是Excel中常用的函数，用于进行数据查找。
其基本语法为：VLOOKUP(查找值, 查找区域, 列数, 精确匹配)。
查找值为要查找的数值或单元格，查找区域为需要进行查找的表格区域，列数为要返回的数据在查找区域中所在的列数，精确匹配为可选参数，当为TRUE时表示精确匹配，为FALSE时表示近似匹配。
数据分析岗位面试题目
数据分析岗位面试题目1. 介绍自己的数据分析背景和经验作为一名数据分析师，我拥有扎实的数学和统计学基础，同时掌握多种数据分析工具和编程语言，如Python和SQL。
在过去的几年里，我参与了多个数据分析项目，通过对大量数据的清洗、处理和分析，成功地为企业提供了有效的商业洞察和决策支持。
2. 请解释一下什么是数据清洗和数据预处理？数据清洗是指对原始数据进行处理，以确保数据的质量和准确性。
它包括删除重复数据、填充缺失值、处理异常值和错误数据，并对数据进行格式转换和去除不必要的噪声。
数据预处理是指在进行数据分析前对原始数据进行处理，以使其符合特定的分析要求。
这可能包括特征选择、特征缩放、数据转换（如对数转换）和离群值处理等。
数据预处理能够提高数据的质量和可用性，从而更好地支持后续的数据分析和建模工作。
3. 什么是假设检验？请举例说明如何进行假设检验。
假设检验是一种统计分析方法，用于根据样本数据对总体参数进行推断，并判断所得的统计差异是否具有统计学意义。
它基于对原始假设（零假设）和备择假设的提出，通过适当的统计检验方法来判断是否拒绝原始假设。
举例来说，假设我们想要检验某个新药是否对疾病的治疗效果有显著影响。
我们可以设置原始假设为“新药对疾病没有治疗效果”，备择假设为“新药对疾病有显著治疗效果”。
然后，我们通过对一组患者进行随机分组实验，给其中一部分患者使用新药，并给另一部分患者使用安慰剂进行比较。
最后，通过比较两组患者的治疗效果，运用适当的统计检验方法（如t检验），来判断是否拒绝原始假设。
4. 请解释一下什么是A/B测试，并说明它的应用场景。
A/B测试（又称为对照实验）是一种常用的实验设计方法，用于比较两个或多个变体之间的差异，并判断这些差异是否具有统计学上的显著性。
在A/B测试中，通常将用户随机分配到不同的实验组，在实验过程中对其行为或反馈进行比较分析。
A/B测试适用于许多场景，如网站设计优化、营销活动效果评估、产品功能改进等。
大数据分析师招聘面试试题及答案
大数据分析师招聘面试试题及答案一、基础知识考查1、请简要介绍一下大数据的 4V 特征。
答案：大数据的 4V 特征分别是 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和 Value（价值）。
Volume 指数据规模巨大；Velocity 表示数据产生和处理的速度快；Variety 意味着数据类型繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据；Value 则强调数据的价值密度相对较低，需要通过有效的分析手段来挖掘有价值的信息。
2、列举至少三种常见的大数据处理框架。
答案：常见的大数据处理框架有 Hadoop 生态系统（包括 HDFS、MapReduce 等）、Spark 框架、Flink 框架、Kafka 消息队列等。
3、解释数据清洗的主要步骤和目的。
答案：数据清洗的主要步骤包括：数据审查，检查数据的完整性、准确性和一致性；处理缺失值，可以通过删除、填充或基于模型预测等方式；处理重复数据，将重复的记录去除；纠正错误数据，对异常值和错误值进行修正。
数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据基础。
二、数据分析能力考查1、给定一个数据集，包含用户的年龄、性别、消费金额和购买频率，如何分析用户的消费行为特征？答案：首先，可以通过描述性统计分析，了解各个变量的分布情况，比如年龄的均值、中位数、众数，消费金额的总和、均值、标准差等。
然后，根据性别对消费金额和购买频率进行分组比较，观察是否存在性别差异。
进一步，可以进行相关性分析，判断年龄与消费金额、购买频率之间是否存在线性关系。
还可以运用聚类分析，将用户按照消费行为特征进行分类，以便针对不同类型的用户制定营销策略。
2、如何评估一个数据分析模型的准确性？答案：可以使用多种指标来评估数据分析模型的准确性。
常见的有准确率（Accuracy），即正确预测的样本数占总样本数的比例；召回率（Recall），表示正确预测的正例样本数占实际正例样本数的比例；F1 值，是准确率和召回率的调和平均数；均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等用于回归模型的评估；混淆矩阵可以直观地展示模型在不同类别上的预测情况。
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。
数据分析excel面试题目
数据分析excel面试题目1. 数据筛选与排序在Excel中，数据筛选和排序是常见的数据分析操作。
请简要介绍筛选和排序的功能，并举例说明如何使用这些功能进行数据分析。
2. 条件筛选条件筛选是根据特定条件从数据表中提取符合条件的数据。
请详细说明条件筛选的步骤，并结合实际案例展示如何使用条件筛选实现数据的提取。
3. 数据透视表运用数据透视表可以快速分析和汇总大量数据，并展现不同维度的数据分析结果。
请说明数据透视表的基本原理和使用方法，并提供一个小节例子进行解析。
4. 数据图表数据图表是一种直观展示数据分析结果的方式。
请介绍Excel中常用的数据图表类型，并说明如何根据不同的分析需求选择合适的图表类型和设置。
5. 函数与公式在Excel中，函数与公式是进行数据分析的重要工具。
请列举并解释几个常用的函数与公式，例如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等，并说明其在数据分析中的应用场景。
6. 数据清理与整理数据分析常常涉及到海量数据的清理和整理工作。
请简要说明数据清理与整理的主要步骤和技巧，并分享一个具体案例展示如何使用Excel进行数据清理与整理。
7. 逻辑与条件判断在数据分析过程中，逻辑与条件判断是解决问题的关键。
请介绍Excel中常用的逻辑函数，如IF、AND、OR等，并结合实际问题说明如何运用逻辑与条件判断进行数据分析。
8. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表等形式直观地展现出来，以便更好地理解和分析数据。
请说明如何运用Excel中的工具与功能实现数据的可视化，并分享一个数据可视化的示例。
9. 高级数据分析工具除了基本功能外，Excel还提供了一些高级数据分析工具，如数据透视图、回归分析等。
请简要介绍其中一个高级数据分析工具，并结合示例说明其在实际数据分析中的应用。
10. 错误处理与调试在数据分析过程中，可能会遇到各种错误。
请说明在Excel中如何处理常见的错误，并提供一些调试技巧，帮助读者更有效地解决数据分析中的错误问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
47、如何创建一个关键字分类？
48、什么是僵尸网络？如何进行检测？
49、你有使用过API接口的经验吗？什么样的API？是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务？
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好？
51、可视化使用什么工具？在作图方面，你如何评价Tableau?R?SAS?在一个图中有效展现五个维度？
40、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。在过去15年中这些技术做了哪些大的改进？
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗？你怎么想逐步回归？你熟悉的逐步回归技术有哪些？什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好？
42、你如何建议一个非参数置信区间？
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率？
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？
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？
72、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度？什么好的聚类算法？你怎么决定一个聚类的聚数？
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。
74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释？一个有用的图形的特征？
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案？取决于什么内容？
32、定义：QA（质量保障）、六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举个案例？
33、普通线性回归模型的缺陷是什么？你知道的其它回归模型吗？
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好？为什么？
35、保险精算是否是统计学的一个分支？如果不是，为何如何？
64、你用过时间序列模型吗？时滞的相关性？相关图？光谱分析？信号处理与过滤技术？在什么样的场景下？
65、哪位数据科学有你最佩服？从哪开始？
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的？
67、什么是效率曲线？他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷？
68、什么是推荐引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密测试？如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试？
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？
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标？你建议用哪个指标替代？
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比？你对A/B测试熟吗？
39、什么是敏感性分析？拥有更低的敏感性（也就是说更好的强壮性）和低的预测能力还是正好相反好？你如何使用交叉验证？你对于在数据集中插入噪声数据从而来检验模型的敏感性的想法如何看？
52、什么是概念验证？
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人？有咨询经验吗？与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗？及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护？
55、什么是cron任务？
56、你是一个独身的编码人员？还是一个开发人员？或者是一个设计人员？
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、ams, 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？
57、是假阳性好还是假阴性好？
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗？分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的？
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的FB帐户？
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户？
62、你有没有想过自己创业？是什么样的想法？
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗？它将会被什么替代？
75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。
76、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是？
77、你怎么马上就知道在一篇文章中（比如报纸）发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息？例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想？怎样可以让这些数据更加准确？
44、什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力？
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集？你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题？一个规则集的近似解决方案是否可行？如何寻找一个可行的近似方案？你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的？
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？
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？
30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗？如何及提升多少？