数据分析专员笔试题

XXX公司数据分析专员笔试试题

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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<

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。

三、在一个密封的袋子里装有2个黄球、2个红球和2个篮球,从袋子里任意摸出一个球,摸到红球的概率为?

2:(2+2+2)=2:6=1/3

四、将一枚骰子连续抛掷三次,它落地时向上的点数依次成等差数列的概率为?

抛掷一枚骰子后,出现任何一面的可能性相同.所以本题属于等可能事件.

一枚骰子连续抛掷三次,则基本事件总数36216n ==;设事件A ;连掷3次所得点数依次成等差数列,那么3数相等时有111,222,…666等六种;3数不相等时有123,234,345,456,135,246及其反序数等12个.于是事件A 发生的次数61218m =+=种.

故()18121612

P A == 五、销售数据分析

以下是一家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请回答下列问题:

a) 从数据中,你看到了什么问题?你觉得背后的原因是什么?

a) 从这一周的数据可以看出,周末的销售额明显偏低。这其中的原因,可以从两个角度来看:站在消费者的角度,周末可能不用上班,因而也没有购买该产品的欲望;站在产品的角度来看,该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。

b) 针对该问题背后的两方面原因,我的运营改进计划也分两方面:一是,针对消费者周末没有购买欲望的心理,进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品;二是,通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。

点评:数据解读能力,获取数据是基本功,仅仅有数据获取能力是不够的,其次是对数据的解读能力。

六、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?

a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A 、B 、C 三类客户的周消费次数。

b) 根据三类客户的数量,采用分层比例抽样;

需要采集的数据指标项有:客户类别,改进计划前周消费次数,改进计划后周消费次数;

选用统计方法为:分别针对A 、B 、C 三类客户,进行改进前和后的周消费次数的,两独立样本T-检验(two-sample t-test )。

点评:业务理解能力和数据分析思路,这是数据分析的核心竞争力。

综上所述:一个合格的数据分析应该具备统计学基础知识、数据分析方法、数据获取、数据解读和业务理解、数据分析思想几个方面能力。

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

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。

大数据笔试题及答案

大数据笔试题及答案 大数据技术的兴起和发展已经成为当今世界的热点话题。随着人们对数据的需求和对数据分析的重视,大数据相关岗位的需求也日益增加。因此,在求职和升职过程中,大数据笔试已成为各大公司选拔人才的重要环节。本文将介绍几道常见的大数据笔试题目,并提供答案供参考。 题目一:请解释什么是大数据?并列举大数据的特点。 答案:大数据是指庞大且复杂的数据集合,无法使用传统的数据管理和分析方法进行处理。大数据的特点包括以下几点: 1. 大量性:大数据通常以TB、PB甚至EB为单位衡量,数据量巨大。 2. 高速性:大数据的产生速度非常快,需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。 3. 多样性:大数据来源多样,可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种形式。 4. 核心价值:大数据蕴含着重要的商业价值和创新机会,可以为企业决策和业务发展提供有力支持。 题目二:请简述Hadoop的原理和应用场景。

答案:Hadoop是一种分布式计算框架,基于Google的MapReduce 和Google文件系统的研究成果。其核心是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)。 Hadoop的原理是将一个大任务划分为多个小任务,分布式地在多 台计算机上进行计算。MapReduce将计算任务分为Map阶段和Reduce 阶段,通过将数据分片并在多个节点上并行计算,提高了计算效率。 Hadoop的应用场景包括大数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。它可以处理海量的数据,并通过分布式处理提高了数据的处理速度和 计算效率。 题目三:请简述Spark的特点和优势。 答案:Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。其特 点和优势如下: 1. 快速:Spark使用内存计算,相比传统的基于磁盘的计算框架, 速度更快。同时,Spark还支持迭代计算和交互式查询,适用于需要实 时计算的场景。 2. 通用:Spark提供了丰富的API,支持多种编程语言(如Java、Scala、Python等),可以处理大部分数据处理和分析需求。 3. 可扩展:Spark可以方便地与其他大数据技术(如Hadoop、Hive 等)集成,可以在集群中进行水平扩展,适用于处理大规模数据。

数据分析笔试题目

数据分析笔试题目 在数据分析领域,笔试题目是一种常见的评估方法。通过笔试题目,雇主可以了解应聘者的数据分析能力、逻辑思维和解决问题的能力。 本文将为您提供一些常见的数据分析笔试题目及其解答,帮助您更好 地准备笔试。 题目一:销售数据分析 一家电商公司需要分析其销售数据,以帮助制定销售策略和预测未 来销售额。以下是该公司最近一年的月销售额数据,请根据数据回答 以下问题: 月份销售额(万元) 1 120 2 150 3 180 4 130 5 160 6 200 7 220 8 190 9 210

11 260 12 280 1. 请计算该公司在整个年度内的总销售额。 2. 请计算该公司的月均销售额。 3. 请计算该公司年销售额的增长率。 解答: 1. 该公司在整个年度内的总销售额为120 + 150 + 180 + 130 + 160 + 200 + 220 + 190 + 210 + 230 + 260 + 280 = 2340 万元。 2. 该公司的月均销售额为总销售额除以12个月,即2340 / 12 = 195 万元。 3. 该公司年销售额的增长率为(年度最后一个月销售额 - 年度第一个月销售额)/ 年度第一个月销售额,即(280 - 120)/ 120 = 1.33,即增长率为133%。 题目二:用户行为分析 某社交媒体平台希望分析用户的行为数据,以改善用户体验和提高用户留存率。以下是一个用户在一周内的登录行为数据,请根据数据回答以下问题: 日期登录次数

周二 12 周三 10 周四 18 周五 20 周六 16 周日 14 1. 请计算该用户在这一周内的平均每天登录次数。 2. 请计算该用户在这一周内的最高单日登录次数。 3. 请计算该用户周三相比于周一的登录次数变化率。 解答: 1. 该用户在这一周内的平均每天登录次数为(15 + 12 + 10 + 18 + 20 + 16 + 14)/ 7 = 15次。 2. 该用户在这一周内的最高单日登录次数为20次。 3. 该用户周三相比于周一的登录次数变化率为(周三登录次数 - 周一登录次数)/ 周一登录次数,即(10 - 15)/ 15 = -0.33,即变化率为-33%。

数据分析笔试题及答案

数据分析笔试题及答案 一、概述 数据分析是一种通过收集、整理、分析和解释数据,以发现有用信息、指导决策和解决问题的过程。在现代信息时代,随着大数据的兴起,数据分析变得越来越重要。本文将提供一些常见的数据分析笔试题,并给出相应的答案。 二、问题一:何为数据清洗? 数据清洗是指对收集来的数据进行处理,以发现并处理数据中存在的错误、缺失值、离群值等问题,保证数据的质量和可靠性。数据清洗的步骤包括:数据收集、数据检查、数据处理和数据验证。 答案: 1. 数据收集:从不同的数据源收集数据,并将其保存到一个统一的数据集中。 2. 数据检查:对数据集进行初步检查,发现数据中存在的问题,如重复数据、错误数据等。 3. 数据处理:对检查出的问题进行处理,如删除重复数据、修正错误数据、填补缺失值等。 4. 数据验证:对处理后的数据进行再次检查,确保数据质量和可信度。 三、问题二:什么是数据可视化?

数据可视化是指使用图表、图形、地图等形式将数据以可视化的方 式呈现出来,以便更好地理解和分析数据。通过数据可视化,人们可 以更直观地看到数据中存在的模式、趋势和关联关系。 答案: 数据可视化的优点包括: 1. 更直观:通过图表、图形等形式,数据可视化使得数据变得更加 直观,更容易理解和分析。 2. 更易记:与简单的数据表格相比,图表更容易被人们记住,能够 更好地传递信息。 3. 更易传播:通过分享图表和图形,人们能够更轻松地将数据的见 解传播给他人。 4. 更有说服力:数据可视化能够通过图形的形式更有说服力地呈现 数据,有效地支持决策。 四、问题三:什么是回归分析? 回归分析是一种用于确定变量之间关系的统计方法。通过回归分析,可以建立一个数学模型,来描述自变量与因变量之间的关系,以及预 测因变量的数值。 答案: 回归分析的步骤包括: 1. 收集数据:收集自变量和因变量的相关数据。

海信集团控股数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧之一

海信集团控股股份有限公司 数据分析师岗位笔试题目(精选) 一、选择题/问答题 1. 以下哪个数据库管理系统非常常用于存储和查询大型数据集? A. MySQL B. Oracle C. Microsoft SQL Server D. PostgreSQL 答案:C 2. 以下哪个数据可视化工具能够提供非常详细的报告和分析? A. Tableau B. Power BI C. Excel D. Google Sheets 答案:A 3. 你希望通过线性回归分析来预测一个产品的销售量,以下哪个变量应该被用作自变量? A. 广告投入

B. 产品价格 C. 市场竞争 D. 季节 答案:D 4. 下列哪个操作可以将数据从Excel表格导入到MySQL数据库? A. ETL B. ELT C. ERP D. ERT 答案:A 5. 在对客户满意度进行调查时,以下哪个度量指标是非常合适的? A. 频率 B. 周期 C. 强度 D. 种类 答案:C 6. 假设你正在使用Python进行数据分析,以下哪个库非常常用于处理大数据? A. NumPy B. Pandas

C. Matplotlib D. Scikit-learn 答案:B 7. 你希望在数据集中搜索特定类型的错误或者异常值,以下哪个方法非常有效? A. T-test B. ANOVA C. Chi-squared test D. Outlier detection 答案:D 8. 以下哪个数据库查询语言主要用于大规模数据处理和数据分析? A. SQL B. NoSQL C. XML D. JSON 答案:B 9. 你希望建立一个模型来预测股票价格,以下哪个算法非常适合? A. 线性回归 B. 支持向量机

百度搜索数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

百度搜索 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 一、选择题(每个问题有四个,请选择正确的答案) 1. 在数据分析中,以下哪个指标用于衡量数据的集中趋势? A. 均值 B. 中位数 C. 方差 D. 标准差 参考答案A. 均值 2. 哪种统计方法可以用于探索两个变量之间的关系? A. 描述性统计 B. 方差分析 C. 回归分析 D. 主成分分析 参考答案C. 回归分析 3. 对于一个数据集,我们如何判断它的数据分布是否为正态分布? A. 绘制直方图 B. 绘制箱线图 C. 使用正态性检验 D. 使用假设检验

参考答案C. 使用正态性检验 4. 在使用Python进行数据分析时,哪个库处理数值计算非常常用? A. Numpy B. Pandas C. Matplotlib D. Scikit-learn 参考答案A. Numpy 5. 以下哪个数据库类型是关系型数据库? A. MongoDB B. MySQL C. Redis D. HBase 参考答案B. MySQL 6. 在数据分析中,以下哪个方法用于识别数据的异常值或离群值? A. 平均数法则 B. 四分位数法则 C. Z-score方法 D. Chauvenet准则 参考答案D. Chauvenet准则 7. 用Python进行数据分析时,以下哪个方法可以用于对数据进行排序? A. sort() B. sorted()

C. sort_values() D. order_by() 参考答案C. sort_values() 8. 在进行时间序列分析时,以下哪个方法可以用于消除季节性影响? A. 移动平均法 B. 趋势分析法 C. 季节性调整法 D. 差分法 参考答案C. 季节性调整法 9. 在机器学习中,以下哪个算法用于分类问题? A. K-means聚类 B. 决策树回归 C. 支持向量机分类 D. KNN分类 参考答案C. 支持向量机分类 10. 在以下Python库中,哪个库提供了数据可视化的功能? A. Numpy B. Pandas C. Matplotlib D. Scikit-learn 参考答案C. Matplotlib

德勤会计师事务所数据分析员岗位笔试选择题附笔试高分技巧

德勤会计师事务所 数据分析员岗位笔试(选择题)附笔试技巧 德勤会计师事务所公司数据分析员岗位的笔试题目 一、选择题(共10题,每题4分,共40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. Power BI D. Python 参考答案C. Power BI。Power BI 是一个强大的数据分析工具,特别适合进行时间序列分析,能够快速生成可视化的时间序列图表。 2. 下面哪个数据库更适合存储大型数据集? A. Oracle B. MySQL C. PostgreSQL D. Hadoop 参考答案D. Hadoop。Hadoop是一个适合存储大型数据集的分布式数据库,具有高可靠性、高扩展性和低成本等特点。 3. 下列哪个数据清洗技巧非常常用来处理缺失值? A. 删除 B. 插值

C. 平均数填充 D. 中位数填充 参考答案D. 中位数填充。中位数填充是一种常用的处理缺失值的方法,它使用数据集中的中位数来替换缺失值。这种方法可以有效减少数据偏斜和异常值的影响。 4. 在数据分析中,下列哪个方法常用来找出数据的分布中心? A. 平均数 B. 中位数 C. 众数 D. 方差 参考答案B. 中位数。中位数是一种描述数据分布中心的方法,它可以将数据集分为两个相等的部分,左侧部分和右侧部分。因此,中位数常被用来找出数据的分布中心。 5. 下列哪个数据分析方法非常常用来找出数据中的异常值? A. 箱线图 B. 散点图 C. 折线图 D. 直方图 参考答案A. 箱线图。箱线图是一种常用的数据分析方法,可以用来找出数据中的异常值。箱线图的上下四分位数和异常值(通常为上下四分位数的1.5倍距离处)可以用来识别异常值。 6. 在进行数据分析时,下列哪个步骤通常是非常先进行的?

宏工科技数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

宏工科技 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 宏工科技公司数据分析师岗位的笔试题目 选择题 1. 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. 数据可视化 D. 数据储存 参考答案D. 数据储存不是数据分析的主要步骤,而是数据管理的重要环节。 2. 以下哪个不是大数据的特点? A. 数据量大 B. 处理速度快 C. 数据类型多 D. 数据精度高 参考答案D. 数据精度高不是大数据的特点,而是传统数据处理方法的特点。 3. 以下哪个不是数据分析工具的主要功能? A. 数据抽取 B. 数据清洗 C. 数据储存 D. 数据可视化

参考答案C. 数据储存不是数据分析工具的主要功能,而是数据库管理系统或数据仓库的主要功能。 4. 下列哪个是非常常用的数据可视化工具? A. Microsoft Excel B. Tableau C. Power BI D. SPSS 参考答案B. Tableau是非常常用的数据可视化工具之一,而Microsoft Excel、Power BI和SPSS也是常用的数据可视化工具。 5. 以下哪个是关联规则挖掘中的常用算法? A. 决策树算法 B. Apriori算法 C. 神经网络算法 D. K-means算法 参考答案B. Apriori算法是关联规则挖掘中的常用算法。 6. 下列哪个是定性数据分析方法? A. 描述性统计分析 B. 因子分析 C. 聚类分析 D. 结构方程模型 参考答案D. 结构方程模型是一种定性数据分析方法,而描述性统计分析、因子分析和聚类分析是定量数据分析方法。

7. 下列哪个是大数据时代非常重要的技术? A. 数据仓库技术 B. 分布式计算技术 C. 关系型数据库技术 D. 数据脱敏技术 参考答案B. 分布式计算技术是大数据时代非常重要的技术之一,如Hadoop和Spark等分布式计算框架在大数据处理中发挥着核心作用。 8. 下列哪个是定量数据分析的常用方法? A. 归纳法 B. 演绎法 C. 对比分析法 D. 因果分析法 参考答案C. 对比分析法是定量数据分析的常用方法之一,而归纳法和演绎法是定性数据分析的常用方法。因果分析法则是定量和定性数据分析都可能使用的方法。 9. 下列哪个是数据挖掘的主要任务? A. 数据分类 B. 数据回归分析 C. 数据聚类分析 D. 数据关联规则分析 参考答案D. 数据关联规则分析是数据挖掘的主要任务之一,而数据分类、数据回归分析和数据聚类分析也是数据挖掘的重要任务。

兴业银行数据分析员岗位笔试选择题附笔试高分技巧

兴业银行 数据分析员岗位笔试(选择题)附笔试技巧 兴业银行公司数据分析员岗位的笔试题目 一、选择题(每个问题四个,请选择非常佳答案) 1. 在下列四种数据中,哪种数据类型非常适合存储用户信息? A. 文本 B. 数字 C. 二维数组 D. 对象 参考答案A. 文本 2. 假设你正在使用Python进行数据分析,以下哪个库非常常用来处理CSV文件? A. NumPy B. Pandas C. Matplotlib D. Scikit-learn 参考答案B. Pandas 3. 下列哪个数据库类型是关系型数据库? A. MongoDB B. MySQL C. Redis

参考答案B. MySQL 4. 假设你正在建立一个数据模型来预测客户流失,以下哪个算法非常适用? A. K-means聚类 B. 决策树分类 C. 线性回归 D. KNN(K非常近邻)算法 参考答案B. 决策树分类 5. 在数据清洗过程中,以下哪个操作主要用于处理缺失值? A. 删除 B. 平均值填充 C. 中位数填充 D. 插值填充 参考答案C. 中位数填充 6. 你需要为一个大数据平台选择一款分布式文件系统。以下哪个非常适合? A. NTFS B. exFAT C. HDFS D. FAT32 参考答案C. HDFS 7. 在数据分析中,下列哪个指标用于衡量数据的离散程度? A. 平均数

C. 方差 D. 标准差 参考答案C. 方差 8. 下列哪个数据可视化工具经常被用于呈现表格数据? A. Bar chart(条形图) B. Pie chart(饼图) C. Table(表格) D. Scatter plot(散点图) 参考答案C. Table(表格) 9. 当数据量很大时,以下哪个数据库查询操作效率非常高? A. ORDER BY B. JOIN操作 C. WHERE子句 D. HAVING子句 参考答案C. WHERE子句 10. 在机器学习中,以下哪种方法非常适合进行时间序列预测? A. 支持向量机(SVM) B. 决策树算法 C. 长短期记忆网络(LSTM) D. K-非常近邻算法(KNN) 参考答案C. 长短期记忆网络(LSTM)

数据分析师笔试试题及答案

数据分析师笔试试题及答案 1. 问题1 问题描述:请解释什么是数据清洗,并举例说明。 答案:数据清洗是指对原始数据进行处理和转换,以修复、删除或调整数据中的错误、不完整性和不一致性。数据清洗的目的是提高数据质量,使其适合进一步的分析和应用。 例如,假设有一个销售数据表,其中一列记录了销售数量。在数据清洗过程中,我们发现有些销售数量为负数,这是不合理的。我们可以通过将这些负数值修复为零或删除这些记录来进行数据清洗。 2. 问题2 问题描述:请解释什么是数据可视化,并列举一些常用的数据可视化工具。

答案:数据可视化是将数据以图表、图形或其他视觉形式呈现,以帮助人们更好地理解数据的含义和趋势。通过数据可视化,我们 可以更直观地发现数据的模式、关联和异常。 以下是一些常用的数据可视化工具: - Tableau:一种流行的商业化数据可视化工具,具有强大的交 互性和灵活性。 - Power BI:微软公司开发的数据分析和可视化工具,集成了 丰富的数据连接、数据清洗和可视化功能。 - Python的Matplotlib和Seaborn库:Python编程语言中的两个 常用数据可视化库,提供了各种绘图函数和工具。 - R语言的ggplot2包:R语言中的一个常用数据可视化包,提 供了高度可定制的图形语法。 3. 问题3 问题描述:请解释什么是相关系数,并说明其在数据分析中的 应用。

答案:相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系强度的统计指标。它的取值范围从-1到1,其中-1表示完全负相关,1表示完全正相关,0表示无相关性。 在数据分析中,相关系数可以用来帮助我们理解和分析变量之间的关系。它可以用于以下方面: - 探索两个变量之间的关联是否存在及其强度; - 筛选出与目标变量最相关的自变量; - 在建立模型时,用于衡量变量之间的多重共线性。 请注意,相关系数只能测量线性关系,对于非线性关系无法有效衡量。 4. 问题4 问题描述:请解释什么是A/B测试,并说明其在数据分析和决策中的作用。 答案:A/B测试是一种比较两种或多种变体的实验设计方法,用于确定哪种变体在某一指标上表现更好。通常,A/B测试将用户

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

兴业全球基金管理有限公司数据分析员岗位笔试选择题附笔试高分技巧

兴业全球基金管理有限公司 数据分析员岗位笔试(选择题)附笔试技巧兴业全球基金管理有限公司公司数据分析员岗位的笔试题目 选择题 1. 下列哪个选项是正确的数据类型? A) 颜色B) 数字C) 文本D) 时间 答案D) 时间是一种数据类型,其他选项不正确。 2. 在数据分析过程中,下列哪个步骤是错误的? A) 数据清洗B) 数据预处理C) 数据可视化D) 数据汇报 答案C) 数据可视化不是数据分析的步骤,其他步骤是正确的。 3. 下列哪个数据库类型是关系型数据库? A) MySQL B) MongoDB C) Oracle D) MS Access 答案A) MySQL是一种关系型数据库,其他选项不正确。 4. 你需要在数据集中发现异常值,下列哪个方法是正确的? A) Z-score B)箱线图C) T-test D) F-test 答案A) Z-score是发现异常值的方法,其他选项不正确。 5. 你需要对一组数据进行聚类分析,下列哪个算法是正确的? A) K-means B) SVM C) Decision Tree D) Naive Bayes 答案A) K-means是聚类分析算法,其他选项不正确。 6. 下列哪个数据可视化工具用于制作饼图? A) Excel B) Tableau C) PowerBI D) BoxPlot

答案A) Excel用于制作饼图,其他选项不正确。 7. 你需要建立一个线性回归模型来预测房价,下列哪个变量是自变量? A) 房子的面积B) 房子的数量C) 房子的价格D) 房子的类型 答案A) 房子的面积是自变量,其他选项不正确。 8. 下列哪个数据库查询语言用于聚合计算? A) SELECT B) GROUP BY C) HAVING D) ORDER BY 答案B) GROUP BY用于聚合计算,其他选项不正确。 9. 你需要在数据集中发现异常值,下列哪个方法是正确的? A) Z-score B)箱线图C) T-test D) F-test 答案A) Z-score是发现异常值的方法,其他选项不正确。 10. 下列哪个数据可视化工具用于制作热力图? A) Excel B) Tableau C) PowerBI D) BoxPlot 答案B) Tableau用于制作热力图,其他选项不正确。 500强企业笔试环节高分技巧 进入500强企业工作是许多求职者的梦想。然而,要成功进入这些企业,不仅需要优秀的简历和面试表现,还需要在笔试中取得高分。我们为你提供一些500强企业笔试高分技巧,帮助你顺利通关。 一、了解企业文化和招聘需求 在参加笔试前,建议先了解该企业的文化、价值观和招聘需求,这有助于你更好地理解企业的要求,并在答题时更好地展示自己的能力和潜力。例如,如果企业

吉利控股数据分析员岗位笔试选择题附笔试高分技巧

吉利控股 数据分析员岗位笔试(选择题)附笔试技巧吉利控股公司数据分析员岗位的笔试题目 选择题 1. 下列哪个指标通常用于衡量数据的集中趋势? A. 众数 B. 均值 C. 中位数 D. 方差 答案B. 均值 2. 在处理大数据集时,以下哪个方法可用于数据降维? A. 主成分分析 B. 聚类分析 C. 决策树 D. 支持向量机 答案A. 主成分分析 3. 下面哪个数据库管理系统支持SQL语言? A. Excel B. Oracle C. Access D. MySQL

答案B. Oracle 4. 以下哪个算法通常用于分类问题? A. K-means聚类 B. 决策树分类 C. 朴素贝叶斯分类 D. 线性回归 答案C. 朴素贝叶斯分类 5. 在数据预处理过程中,以下哪个步骤通常是非常先进行的? A. 数据清理 B. 数据变换 C. 数据筛选 D. 数据聚合 答案A. 数据清理 6. 下列哪个工具常用于数据可视化? A. Python B. Tableau C. Excel D. R 答案B. Tableau 7. 一个数据分析员岗位需要具备哪些基本能力? A. 统计学知识 B. 编程能力

C. 数据可视化能力 D. 以上都是 答案D. 以上都是 8. 以下哪个数据类型是连续变量? A. 二元变量 B. 计数变量 C. 序数变量 D. 连续变量 答案D. 连续变量 9. 以下哪个算法常用于异常检测? A. Z-score方法 B.孤立森林方法 C.主成分分析法 D.以上都是 答案A. Z-score方法 10. 在使用相关系数进行数据关系分析时,以下哪个相关系数非常大? A. 正相关系数 B. 负相关系数 C零相关系数 D无法确定 答案A. 正相关系数

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

宝洁数据分析员岗位笔试题目含笔试技巧

宝洁 数据分析员岗位笔试题目(精选) 宝洁公司数据分析员岗位笔试题目 一、选择题 1. 在下列四个品牌中,哪个品牌的洗发水市场份额在过去的五年中增长非常快? A. 宝洁 B. 联合利华 C. 高露洁 D. 欧莱雅 参考答案:D. 欧莱雅 2. 在进行市场趋势分析时,哪种数据源非常常被使用? A. 社交媒体数据 B. 新闻报道 C. 行业报告 D. 客户反馈 参考答案:C. 行业报告

3. 在评估潜在市场机会时,哪种因素非常可能被忽略? A. 消费者收入 B. 消费者年龄 C. 消费者教育水平 D. 消费者心理状态 参考答案:D. 消费者心理状态 4. 下列哪个全国是宝洁公司的非常大市场? A. 美国 B. 中国 C. 巴西 D. 德国 参考答案:A. 美国 5. 通过使用哪种数据分析工具,我们可以有效地识别出异常数据? A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Python 参考答案:A. Excel 6. 当我们想要预测某种产品的未来销售情况时,以下哪个方法非常有效?

A. 时间序列分析 B. 聚类分析 C. 主成分分析 D. 关联规则挖掘 参考答案:A. 时间序列分析 7. 以下哪个数据可视化工具非常常被使用于数据分析? A. 饼图 B. 折线图 C. 散点图 D. 直方图 参考答案:B. 折线图 8. 当我们在处理包含大量数据的数据集时,应该优先使用哪种数据处理技术? A. 数据筛选 B. 数据分类 C. 数据聚合 D. 数据透视 参考答案:C. 数据聚合 9. 在宝洁公司的数据分析中,以下哪个指标非常常被用于评估市场趋势? A. 平均值

宝洁数据分析员岗位笔试选择题附笔试高分技巧

宝洁 数据分析员岗位笔试(选择题)附笔试技巧 宝洁公司数据分析员岗位笔试题目 一、选择题 1. 在下列四个品牌中,哪个品牌的洗发水市场份额在过去的五年中增长非常快? A. 宝洁 B. 联合利华 C. 高露洁 D. 欧莱雅 参考答案D. 欧莱雅 2. 在进行市场趋势分析时,哪种数据源非常常被使用? A. 社交媒体数据 B. 新闻报道 C. 行业报告 D. 客户反馈 参考答案C. 行业报告 3. 在评估潜在市场机会时,哪种因素非常可能被忽略? A. 消费者收入 B. 消费者年龄 C. 消费者教育水平

D. 消费者心理状态 参考答案D. 消费者心理状态 4. 下列哪个全国是宝洁公司的非常大市场? A. 美国 B. 中国 C. 巴西 D. 德国 参考答案A. 美国 5. 通过使用哪种数据分析工具,我们可以有效地识别出异常数据? A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Python 参考答案A. Excel 6. 当我们想要预测某种产品的未来销售情况时,以下哪个方法非常有效? A. 时间序列分析 B. 聚类分析 C. 主成分分析 D. 关联规则挖掘 参考答案A. 时间序列分析 7. 以下哪个数据可视化工具非常常被使用于数据分析? A. 饼图

B. 折线图 C. 散点图 D. 直方图 参考答案B. 折线图 8. 当我们在处理包含大量数据的数据集时,应该优先使用哪种数据处理技术? A. 数据筛选 B. 数据分类 C. 数据聚合 D. 数据透视 参考答案C. 数据聚合 9. 在宝洁公司的数据分析中,以下哪个指标非常常被用于评估市场趋势? A. 平均值 B. 中位数 C. 标准差 D. 移动平均线 参考答案D. 移动平均线 10. 在进行产品定价策略分析时,以下哪个因素非常可能影响分析结果? A. 生产成本 B. 市场份额 C. 消费者心理预期 D. 同行业竞争者价格水平 参考答案D. 同行业竞争者价格水平

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

数据分析笔试题库

数据分析 1、下列哪个不属于大数据的特点。() A.多样性 B.有效性 C.高速性 D.规模性 2、企业展开数据分析,流程正确的是()。 A.梳理数据分析思路,明确数据分析目的,数据收集,数据处理,数据分析,数据展示 B.明确数据分析目的,梳理数据分析思路,数据收集,数据处理,数据分析,数据展示 C.明确数据分析目的,梳理数据分析思路,数据处理,数据收集,数据分析,数据展示 D.明确数据分析目的,梳理数据分析思路,数据收集,数据处理,数据展示,数据分析 3、某渠道引入了1万个客户,单个客户2元,最终有4000个最终留存了下来,单个留存客户成本为()。 A.1 B.10 C.2 D.5 4、流量价值计算公式正确的是()。 A.流量价值= 转化率×客单价 B.流量价值= 流量产生的交易金额/ 成交客户数 C.以上都不对

D.流量价值= 转化率×客单价×单个客户留存成本 5、评估转化效果的最终指标是()。 A.点击率 B.下单支付转化率 C.支付转化率 D.下单转化率 6、例如某网店的女士T恤类目下80个款式,平均每个款式有4个颜色,5个尺码,其类目深度为()个SKU。 A.80 B.320 C.400 D.1600 7、某网店昨日访客数是100000人,支付客户数为10000人,销售额600000元,该网店昨日客单价为()。 A.6元/人 B.60元/人 C.600000元/人 D.以上都不对 8、例如某网店的女士T恤类目下60个款式,平均每个款式有3个颜色,4个尺码,其类目深度为()个SKU。 得分/总分 A.720

C.240 D.12 9、某网店昨日访客数是2000人,支付客户数为500人,销售额50000元,该网店昨日客单价为()。 A.25元/人 B.100元/人 C.50000元/人 D.以上都不对 10、新客户比例大于客户流失率,说明()。 A.以上都不对 B.店铺处于下滑衰退的阶段 C.店铺处于成熟稳定阶段 D.店铺处于发展成长阶段 11、对于网店来说,()才是最有价值的客户。 A.潜在客户 B.流失客户 C.忠诚客户 D.以上都不对 12、某店铺5月份计划销售1000件航空模型,实际销售了1200件,今年4月销售了1000件,去年5月份销售了800件,则5月份航空模型销售同比增长率为()。 A.50%

数据分析师笔试题

数据分析师笔试题 1. 数据分析师的角色和职责 数据分析师在现代信息时代扮演着重要的角色,其职责主要包括 收集、清洗、分析和解释数据,为企业提供决策支持和业务优化的建议。他们需要具备数理统计、编程和业务洞察等多种技能,以准确解 读数据并为企业带来商业价值。 2. 常见的数据分析工具和技术 数据分析师需要熟练掌握各种数据分析工具和技术,以更好地处 理和分析大规模的数据。以下是一些常见的数据分析工具和技术: a) SQL:结构化查询语言(SQL)是用于管理和处理关系数据库 的核心语言,数据分析师可以使用SQL进行数据提取、转换和加载(ETL)操作,以便进行后续分析。 b) Python/R:Python和R是两种常用的编程语言,它们在数据分 析和统计建模方面拥有丰富的生态系统和库。数据分析师通常使用Python或R编写脚本来进行数据处理和统计分析。 c) Excel:Excel是一款功能强大的电子表格软件,广泛用于数据 分析和可视化。数据分析师可以使用Excel进行数据整理、汇总和绘图,以便更好地理解和展示数据。

d) 数据可视化工具:数据可视化工具如Tableau、Power BI等能够将数据转化为直观、易于理解的图表和仪表盘。数据分析师可以使用 这些工具来展示分析结果,帮助业务决策。 3. 数据收集和清洗 数据分析的第一步是收集和清洗数据,确保数据的完整性和准确性。数据分析师需要了解数据来源,并进行数据抽取和转换操作,以 便获得一致的数据格式和结构。常见的数据收集方式包括调查问卷、 日志文件、数据库和社交媒体等。 数据清洗是清除数据中的错误、重复、不完整或不一致的过程。 数据分析师需要使用各种技术和工具来处理缺失值、异常值和重复值,确保数据的质量和可靠性。 4. 数据分析和解释 在数据清洗完成后,数据分析师可以开始对数据进行分析和解释。这包括统计分析、机器学习、数据挖掘和预测建模等技术手段。数据 分析师需要根据业务需求选择合适的方法,探索数据背后的模式、关 联和趋势。 在进行数据分析时,数据分析师应当注重数据可视化。通过将数 据转化为图表、图形和仪表盘,数据分析师可以更直观地呈现分析结果,帮助各个层级的决策者更好地理解数据。 5. 提供决策支持和优化建议

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