数据分析师笔试题目知识讲解
数据分析经理招聘笔试题及解答
招聘数据分析经理笔试题及解答(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、数据分析经理在进行数据分析时，以下哪个工具最常用于数据清洗和预处理？A、Python的Pandas库B、ExcelC、R语言的dplyr包D、SQL2、在进行客户细分分析时，以下哪个指标通常用于衡量客户之间的相似度？A、客户价值（Customer Value）B、客户生命周期价值（Customer Lifetime Value）C、客户忠诚度（Customer Loyalty）D、相似度系数（Similarity Coefficient）3、题干：在进行数据分析时，以下哪种数据类型最适合用于描述用户年龄？A. 字符串B. 整数C. 浮点数D. 日期时间4、题干：在数据分析中，以下哪种统计方法可以用来评估两个分类变量之间的关联性？A. 均值比较B. 卡方检验C. 相关系数D. 标准差5、假设你正在分析一个电子商务网站的日访问量数据。
为了评估网站流量的稳定性，你会使用以下哪种统计量？A. 平均数B. 中位数C. 方差D. 最大值6、在处理缺失数据时，以下哪种方法通常不适合用于填补数值型变量的缺失值？A. 使用均值填充B. 使用中位数填充C. 使用随机值填充D. 使用预测模型估计值填充7、以下哪种统计方法是用来衡量一组数据集中趋势的指标？A、方差B、标准差C、中位数D、众数8、在进行数据分析时，以下哪个步骤通常不是数据分析流程的一部分？A、数据清洗B、数据探索C、模型预测D、数据展示9、以下哪种分析方法最适合用于识别客户消费行为模式？A. 时间序列分析B. 聚类分析C. 主成分分析D. 相关性分析二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些工具或软件常用于数据分析和处理？（）A、PythonB、RC、SQLD、TableauE、Excel2、以下哪些方法是数据分析中常用的数据预处理步骤？（）A、数据清洗B、数据集成C、数据变换D、数据归一化E、数据抽样3、以下哪些工具或软件常用于数据分析和处理？（）B. PythonC. R语言D. TableauE. SQL4、以下哪些数据清洗步骤是数据分析过程中必不可少的？（）A. 数据缺失处理B. 异常值处理C. 数据标准化D. 数据脱敏E. 数据重复处理5、关于数据分析师的职责，以下哪些选项是正确的？（）A、收集并整理相关数据B、进行数据清洗和预处理C、设计数据模型和算法D、撰写数据分析报告E、直接参与业务决策6、以下哪些是常用的数据分析方法？（）A、描述性统计分析B、假设检验C、时间序列分析D、聚类分析7、以下哪些是数据分析经理在数据分析过程中需要具备的关键技能？A. 熟悉数据挖掘和统计分析方法B. 能够编写SQL查询语句进行数据提取C. 精通Python或R等数据分析编程语言D. 具备良好的沟通和报告撰写能力E. 拥有丰富的行业经验8、以下哪些工具或平台通常用于数据分析经理的日常工作中？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. HadoopE. Salesforce9、关于数据分析经理需要掌握的数据分析技能，以下哪些是必须的？（）A、SQL数据库操作B、Python编程C、数据可视化D、机器学习算法E、统计学知识三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、数据分析经理的主要职责是进行数据的收集、整理和分析，但不需要具备编程能力。
数据分析笔试题目及答案解析
数据分析笔试题目及答案解析数据分析笔试题目及答案解析——第1题——1. 从含有N个元素的总体中抽取n个元素作为样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中，这样的抽样方式称为?A. 简单随机抽样B. 分层抽样C. 系统抽样D. 整群抽样答案：A——第2题——2. 一组数据，均值中位数众数，则这组数据A. 左偏B. 右偏C. 钟形D. 对称答案：B「题目解析」分布形状由众数决定，均值大于众数的化，说明峰值在左边，尾巴在右边，所以右偏。
偏态是看尾巴在哪边。
——第3题——3. 对一个特定情形的估计来说，置信水平越低，所对应的置信区间?A. 越小B. 越大C. 不变D. 无法判断答案：A「题目解析」根据公式，Z减小，置信区间减小。
——第4题——4.关于logistic回归算法，以下说法不正确的是?A. logistic回归是当前业界比较常用的算法，用于估计某种事物的可能性B. logistic回归的目标变量可以是离散变量也可以是连续变量C. logistic回归的结果并非数学定义中的概率值D. logistic回归的自变量可以是离散变量也可以是连续变量答案：B「题目解析」逻辑回归是二分类的分类模型，故目标变量是离散变量，B错；logisitc回归的结果为“可能性”，并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用，C对。
——第5题——5.下列关于正态分布，不正确的是?A. 正态分布具有集中性和对称性B. 期望是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置C. 正态分布是期望为0，标准差为1的分布D. 正态分布的期望、中位数、众数相同答案：C「题目解析」N（0，1）是标准正态分布。
——第6题——6. 以下关于关系的叙述中，正确的是?A. 表中某一列的数据类型可以同时是字符串，也可以是数字B. 关系是一个由行与列组成的、能够表达数据及数据之间联系的二维表C. 表中某一列的值可以取空值null，所谓空值是指安全可靠或零D. 表中必须有一列作为主关键字，用来惟一标识一行E. 以上答案都不对答案：B「题目解析」B. 关系是一张二维表，表的每一行对应一个元组，每一列对应一个域，由于域可以相同，所以必须对每列起一个名字，来加以区分，这个名字称为属性。
金融数据分析师招聘笔试题及解答(某大型央企)
招聘金融数据分析师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、金融数据分析师在进行数据分析时，以下哪个指标通常用于衡量市场风险？A、CPI（消费者价格指数）B、PPI（生产者价格指数）C、VIX指数（波动率指数）D、GDP增长率2、在金融数据分析中，以下哪种统计方法适用于分析时间序列数据的变化趋势？A、主成分分析（PCA）B、聚类分析（Clustering）C、时间序列分析（Time Series Analysis）D、决策树（Decision Tree）3、某金融数据分析师在分析一家上市公司的财务报表时，发现该公司的资产负债率在过去一年中持续上升。
以下哪项措施最有可能帮助降低该公司的资产负债率？A、增加短期借款B、提高留存收益C、出售部分长期资产D、减少年度分红4、在金融数据分析中，以下哪项指标通常用来衡量市场对某只股票的预期收益？A、市盈率（P/E Ratio）B、市净率（P/B Ratio）C、股息收益率（Dividend Yield）D、流动比率（Current Ratio）5、某金融机构拥有一套金融风险评估模型，该模型通过分析历史数据来预测金融产品的风险等级。
假设该模型经过训练后，预测某金融产品的风险等级为“高风险”，实际该产品的风险等级为“中风险”。
这种情况下，我们称这种预测结果为：A. 正确预测B. 负面预测C. 次优预测D. 误报6、以下哪项不是金融数据分析师常用的数据清洗步骤：A. 缺失值处理B. 异常值处理C. 数据标准化D. 数据去重7、金融数据分析师在进行市场趋势分析时，以下哪种图表最适合展示某一时间段内股票价格的波动情况？A. 折线图B. 柱状图C. 饼图D. 散点图8、在金融数据分析中，以下哪种统计方法主要用于评估投资组合的风险与收益？A. 积分法B. 概率分布法C. 均值-方差模型D. 相关性分析9、某金融公司在分析市场趋势时，收集了以下数据：•2022年1月：销售额200万元，同比增长10%•2022年2月：销售额220万元，同比增长5%•2022年3月：销售额230万元，同比增长4%若假设该公司的销售额增长率在未来几个月内保持稳定，则预测2022年4月的销售额大约为（）万元。
金融数据分析师招聘笔试题及解答(某大型国企)
招聘金融数据分析师笔试题及解答(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、金融数据分析师在分析金融市场数据时，以下哪项不是常用的数据分析方法？A、时间序列分析B、回归分析C、主成分分析D、概率论与数理统计2、以下哪个指标通常用于衡量金融市场的波动性？A、市盈率（PE）B、股息率C、波动率（Volatility）D、市值3、下列哪种统计方法可以用来检验两个样本均值之间是否存在显著性差异？A、卡方检验B、t检验C、方差分析(ANOVA)D、回归分析4、在金融数据分析中，如果需要衡量资产回报率的波动程度，应该使用以下哪种统计量？A、均值B、中位数C、标准差D、众数5、以下哪项不是金融数据分析师常用的数据分析工具？A、PythonB、ExcelC、SPSSD、MySQL6、在金融数据分析师的工作中，以下哪项不是数据清洗的常见步骤？A、缺失值处理B、异常值处理C、数据标准化D、数据降维7、某金融公司需要对其客户进行信用风险评估，以下哪种方法最适用于处理这类问题？（）A、主成分分析（PCA）B、聚类分析（Cluster Analysis）C、决策树（Decision Tree）D、支持向量机（SVM）8、在金融数据预处理过程中，以下哪种情况可能会导致分析结果出现偏差？（）A、数据缺失值填充B、异常值处理C、数据标准化D、数据清洗9、在金融数据分析中，当我们需要对一组数据进行标准化处理（即转换为均值为0，标准差为1的数据集）时，以下哪个公式正确表达了这一过程？)A.(Z=X−μσB.(Z=X−μ))C.(Z=XσD.(Z=X+μ)二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些工具或软件常用于金融数据分析师的工作中？（）A. ExcelB. PythonC. R语言D. SQLE. Tableau2、以下哪些指标或模型是金融数据分析师在分析市场风险时可能会使用的？（）A. 市场风险价值（VaR）B. 风险调整后收益（RAROC）C. 基于历史模拟的方法D. 风险中性定价模型E. 信用评分模型3、以下哪些指标通常被用于衡量金融市场的流动性？（）A、交易量B、买卖价差C、持仓时间D、市场宽度E、流动比4、在数据分析中，以下哪些方法可以用于处理缺失数据？（）A、删除含有缺失值的记录B、使用均值、中位数或众数填充缺失值C、使用回归分析预测缺失值D、使用决策树进行缺失值预测E、使用插值法填充缺失值5、下列哪些方法可以用来检测时间序列数据中的季节性成分？A、自相关函数（ACF）B、偏自相关函数（PACF）C、傅里叶变换（Fourier Transform）D、差分法（Differencing）6、在构建预测模型时，以下哪种技术可以用来解决多重共线性问题？A、岭回归（Ridge Regression）B、LASSO回归C、主成分分析（PCA）D、增加样本量7、以下哪些指标可以用来衡量金融市场流动性？（）A、交易量B、买卖价差C、资金周转率D、市场深度E、交易速度8、以下哪些方法可以用于金融风险评估？（）A、历史数据分析B、情景分析C、敏感性分析D、压力测试E、贝叶斯网络9、下列哪些统计方法可以用来检测时间序列数据中的季节性波动？A. 移动平均法B. 自回归模型C. 季节性分解（如X-11方法）D. 多元线性回归E. 傅里叶分析三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、金融数据分析师在分析市场趋势时，应优先考虑宏观经济数据，而非企业微观层面的财务数据。
大数据分析师招聘笔试题及解答(某大型集团公司)2025年
2025年招聘大数据分析师笔试题及解答(某大型集团公司)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在大数据处理中，Hadoop生态系统中负责分布式存储的核心组件是？A. HiveB. HBaseC. HDFSD. Spark2、以下哪种数据结构在大数据处理中常用于表示稀疏矩阵？A. 二叉树B. 链表C. 压缩稀疏行（CSR）D. 堆3、某大型集团公司计划在三个月内完成一项大数据分析项目，项目需要处理的数据量预计为100TB。
以下哪个选项是评估项目进度和资源分配最合适的指标？A、每天处理的数据量（GB）B、每周完成的数据分析报告数量C、项目完成所需的总工作量（人时）D、数据处理的准确率4、在数据挖掘过程中，以下哪项技术通常用于发现数据中的关联规则？A、决策树B、K-means聚类C、关联规则挖掘D、时间序列分析5、在大数据分析中，以下哪种数据可视化工具常用于生成交互式图表和仪表板，支持大量数据的实时分析？A)ExcelB)SQL ServerC)TableauD)Python6、在大数据分析中，对于缺失值处理，以下哪种方法属于填充策略？A)删除包含缺失值的行或列B)使用均值、中位数或众数填充C)对缺失值进行插值D)忽略缺失值的存在7、以下哪种算法最适合用来预测连续值？A、决策树B、逻辑回归C、线性回归D、K均值聚类8、在处理大数据集时，以下哪个步骤不是数据预处理的一部分？A、缺失值填充B、异常值检测C、特征选择D、模型训练9、某大型集团公司计划通过大数据分析来预测未来的销售趋势。
以下关于时间序列分析的描述中，哪项是错误的？A、时间序列分析是用于分析随时间变化的数据的方法。
B、时间序列分析通常考虑季节性、趋势和周期性因素。
C、时间序列分析不需要考虑数据的平稳性。
D、时间序列分析可以通过自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）来建模。
10、在分析用户行为数据时，以下哪种统计方法可以用来评估两个变量之间的相关性？A、方差分析（ANOVA）B、卡方检验C、相关系数D、聚类分析二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些工具和技术通常用于大数据分析？（）A、HadoopB、SparkC、SQLD、PythonE、RF、Tableau2、以下关于数据仓库和数据湖的描述，正确的是？（）A、数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、时变的数据库集合。
大数据分析师招聘笔试题及解答(某大型央企)
招聘大数据分析师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪项不是大数据分析中的常见数据类型？A、结构化数据B、半结构化数据C、非结构化数据D、文本数据2、在数据预处理阶段，以下哪种方法不是用于处理缺失值的常见技术？A、均值填充B、中位数填充C、众数填充D、时间序列插值3、以下哪种算法最适合用于处理大规模数据集的分类问题？A、线性回归B、决策树C、K-均值聚类D、支持向量机(SVM)4、在进行数据分析时，发现数据集中存在大量缺失值，最合适的处理方法是？A、直接删除包含缺失值的数据行B、使用一个全局常数值来填充缺失值C、利用预测模型估计并填充缺失值D、根据业务逻辑使用相关统计量（如平均数、中位数）进行填充5、以下哪种数据类型最适合表示用户年龄？A. 整数（int）B. 字符串（str）C. 浮点数（float）D. 日期时间（datetime）6、在处理大数据时，以下哪种技术可以有效提高数据处理的效率？A. 数据分区（Partitioning）B. 数据去重（De-duplication）C. 数据索引（Indexing）D. 数据压缩（Compression）7、在数据预处理阶段，对于数据集中缺失值的处理，以下哪种方法不合适？A、直接删除含有缺失值的数据行B、使用均值、中位数或者众数填充缺失值C、利用算法预测缺失值D、在没有充分依据的情况下，假设缺失值为零8、在进行大数据分析时，以下哪个工具最适合用来进行实时数据流处理？A、Hadoop MapReduceB、Apache Spark StreamingC、SQL ServerD、Tableau9、在Hadoop生态系统中，下列哪个组件负责处理大规模数据集的分布式存储和计算？A. HDFS（Hadoop Distributed File System）B. MapReduceC. YARN（Yet Another Resource Negotiator）D. Hive二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、在进行大数据分析时，以下哪些是常用的数据预处理步骤？（多选）A. 数据清洗B. 特征选择C. 模型评估D. 数据转换E. 异常值检测2、下列关于Hadoop生态系统组件的说法正确的是？（多选）A. HDFS是一个分布式文件系统，支持大规模数据存储。
数据分析师知识点
数据分析师知识点数据分析是一门日益重要的领域，数据分析师的工作是收集、清理、整理和解释数据，以帮助组织做出正确的决策。
作为一名数据分析师，掌握以下知识点至关重要。
一、概念和原则1. 数据分析的定义：数据分析是通过检查、变换和建模数据来发现有价值的信息，并提供对决策有帮助的见解。
2. 数据分析的原则：明确目标、收集数据、处理数据、分析数据、提出结论、制定决策。
二、数据收集和数据清理1. 数据收集方法：问卷调查、实地观察、采访、互联网爬虫、API数据接口等。
2. 数据清理的步骤：删除重复值、处理缺失值、纠正错误数据、处理异常值等。
三、数据整理和数据转换1. 数据整理的技术：数据聚合、数据分割、数据排序、数据过滤等。
2. 数据转换的技术：数据标准化、数据归一化、数据离散化、数据编码等。
四、统计分析1. 描述性统计分析：平均值、中位数、众数、方差、标准差等。
2. 探索性数据分析：箱线图、散点图、直方图、饼图等。
3. 假设检验和置信区间：t检验、方差分析、卡方检验等。
五、数据可视化1. 数据可视化的目的：清晰、简洁、吸引人。
2. 常用的数据可视化工具：Excel、Tableau、Power BI等。
六、数据建模和预测1. 数据建模的方法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
2. 数据预测的技术：时间序列分析、回归分析、聚类分析等。
七、数据安全和伦理1. 数据安全的措施：访问控制、加密、备份与恢复等。
2. 数据伦理的原则：隐私保护、透明度、公正性、社会责任等。
结语数据分析师需要掌握数据收集、清理、整理、转换、统计分析、数据可视化、数据建模和预测等知识点，并且要遵守数据安全和伦理原则。
通过不断学习和实践，数据分析师可以更好地利用数据为组织做出决策提供支持，并帮助组织取得成功。
数据分析师常见的道笔试题目及答案
数据分析师常见的道笔试题目及答案LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020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。
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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）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？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？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？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？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？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？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？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？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？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？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？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<<N，t<<N 。
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。