阿里巴巴2011数据分析师笔试题(实习题)
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。
数据分析笔试题及答案
数据分析笔试题及答案一、选择题（每题2分，共10分）1. 数据分析中，以下哪个指标不是描述性统计指标？A. 平均数B. 中位数C. 标准差D. 相关系数答案：D2. 在进行数据清洗时，以下哪项操作不是必要的？A. 处理缺失值B. 去除异常值C. 转换数据类型D. 增加数据量答案：D3. 以下哪个工具不是数据分析常用的软件？A. ExcelB. RC. PythonD. Photoshop答案：D4. 假设检验中，P值小于显著性水平α，我们通常认为：A. 拒绝原假设B. 接受原假设C. 无法判断D. 结果不可靠答案：A5. 以下哪个不是时间序列分析的特点？A. 趋势性B. 季节性C. 随机性D. 稳定性答案：D二、简答题（每题5分，共15分）1. 请简述数据可视化的重要性。
答案：数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助分析者直观地理解数据的分布、趋势和模式。
通过图表、图形等形式，可以更清晰地展示数据之间的关系，便于发现数据中的规律和异常点，从而为决策提供支持。
2. 描述数据挖掘中的“关联规则”是什么，并给出一个例子。
答案：关联规则是数据挖掘中用来发现变量之间有趣关系的一种方法，特别是变量之间的频繁模式、关联、相关性。
例如，在超市购物篮分析中，关联规则可能揭示“购买了牛奶的顾客中有80%也购买了面包”。
3. 解释什么是“数据的维度”以及它在数据分析中的作用。
答案：数据的维度指的是数据集中可以独立变化的属性或特征。
在数据分析中，维度可以帮助我们从不同角度观察和理解数据，进行多维度的分析和比较，从而获得更全面的数据洞察。
三、计算题（每题10分，共20分）1. 给定一组数据：2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10，请计算这组数据的平均数和标准差。
答案：平均数 = (2+3+4+5+6+7+8+9+10) / 9 = 5.5标准差 = sqrt(((2-5.5)^2 + (3-5.5)^2 + ... + (10-5.5)^2) / 9) ≈ 2.87232. 如果一家公司在过去5年的年销售额分别为100万、150万、200万、250万和300万，请计算该公司年销售额的复合年增长率（CAGR）。
大数据分析师招聘笔试题与参考答案
招聘大数据分析师笔试题与参考答案(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、大数据分析师在进行数据分析时，以下哪个工具通常用于数据清洗和预处理？A、SQLB、TableauC、PythonD、Hadoop2、在大数据分析中，以下哪个算法通常用于聚类分析？A、决策树B、K-meansC、支持向量机D、神经网络3、在数据分析中，当我们需要从数据集中随机选取一部分样本进行分析时，这通常被称为：A. 数据清洗B. 数据采样C. 数据建模D. 数据可视化4、假设你正在使用Python的pandas库来处理一个DataFrame对象df，其中包含一列名为’Age’。
如果想要筛选出年龄大于等于18且小于60的所有记录，以下哪段代码是正确的？A. df[(df['Age'] > 18) and (df['Age'] < 60)]B. df[df['Age'] >= 18 & df['Age'] < 60]C. df[(df['Age'] >= 18) & (df['Age'] < 60)]D. df[df['Age'].between(18, 60)]5、题干：在数据挖掘中，以下哪个算法通常用于分类任务？A. K-means聚类B. Apriori算法C. 决策树D. KNN算法6、题干：以下哪个指标通常用于衡量数据集的分布均匀性？A. 偏度B. 方差C. 标准差D. 熵7、在数据分析中，当我们提到数据的“离群值”（Outliers）时，它指的是什么？A. 数据集中的最大值和最小值B. 与大多数数据有显著差异的数据点C. 丢失或缺失的数据D. 不符合预期模式的数据8、在大数据项目实施过程中，哪一项活动通常不属于数据分析师的核心职责？A. 清洗和预处理原始数据B. 设计数据库结构C. 应用统计模型进行预测D. 解释模型输出以指导业务决策9、以下哪项不是大数据分析中常用的数据存储技术？A. Hadoop HDFSB. NoSQL数据库C. 关系型数据库D. 关键字存储 10、在数据分析中，以下哪个术语通常用来描述数据集的规模大小？A. 数据量B. 数据质量C. 数据维度D. 数据粒度二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、下列哪些技能对于大数据分析师来说至关重要？A. 数据挖掘技术B. SQL数据库查询语言C. 数据可视化工具使用（如Tableau）D. 熟悉数据隐私保护法E. 了解硬件工程原理2、在处理大数据时，以下哪些方法可以用来减少计算资源的消耗？A. 数据压缩B. 数据采样C. 增加冗余字段D. 使用分布式计算框架E. 提高数据的维度3、以下哪些工具或技术是大数据分析中常用的数据处理和分析工具？（）A. HadoopB. PythonC. SQLD. R语言E. Excel4、在大数据分析中，以下哪些是常用的数据可视化工具？（）A. TableauB. Power BIC. MatplotlibD. D3.jsE. Google Charts5、在处理大数据时，以下哪些技术可以用来解决数据存储和计算中的挑战？A. Hadoop MapReduceB. SQL数据库C. NoSQL数据库D. SparkE. Excel6、下列哪些是数据预处理步骤的一部分？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据挖掘E. 数据可视化7、以下哪些技术或工具是大数据分析师在数据预处理阶段常用的？（）A. ETL工具（如Apache Nifi、Talend）B. 数据清洗和转换工具（如Pandas、OpenRefine）C. 数据库管理系统（如MySQL、Oracle）D. 数据可视化工具（如Tableau、Power BI）8、以下哪些方法可以帮助大数据分析师提高数据挖掘的准确性和效率？（）A. 特征选择和工程B. 使用先进的机器学习算法C. 数据降维D. 交叉验证9、以下哪些工具或技术是大数据分析师在工作中常用的？（）A. HadoopB. SparkC. SQLD. PythonE. Tableau 10、以下关于数据清洗的说法，正确的是？（）A. 数据清洗是数据分析的重要步骤之一。
数据分析师常见的7道笔试题目及答案资料
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+Hash1.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。
阿里巴巴校招数据分析师职位笔试题目
阿里巴巴校招数据分析师职位笔试题目第1篇：阿里巴巴校招数据分析师职位笔试题目1、选择题1、一下哪个属于离散变量水稻亩产量家庭收入商品价格汽车产量2、卡方分布的样本方差分别是n12n4n3、有个人买*，中奖概率为1/10,每次花200元，连续买5次，如果中奖则奖金为1000元，问不赔钱的概率是多少4、世界男女比例相当，黄种人比其他人种多的多，其他人种男的比女的多，以下那句是正确的黄种人男人比黑种人女人多黄种人女人比黑种人男人多5、关于聚类分析的题目，判断哪句不正确6、均值>中位数>众数，问这个分布偏左还是偏右7、随机无放回抽样跟随机有放回抽样比较，哪个方差大，还是相等8、回归分析y=a+bx，如果存在自相关，问b的值如何，是正负还是0，还有显著*如何。
2、问答题1、sql语句，表a有member_id,city，表b有member_id,price 几项，将a和b链接，且指定城市和price>10.member_id为主键.如果不会写就给出数据分析的思想2、数据清理中，处理缺失值的方法3、回归分析中出现的多重共线*问题是什么，如何处理3、分析题1、对不同价位区间的商品做活动，表a给活动出流连次数与总体浏览次数，表b给出活动商品转换率和总体商品转换率，分析现象2、某电商推出一款新的产品，希望这个产品能大卖，让你给这个主题取个名字，如果你是数据未完，继续阅读 >第2篇：阿里巴巴校园招聘笔试题目分享导读：时间为2014年8月29日，均为网上答题。
第一部分为单选题，共20题，要在40分钟内完成。
每个人的选择题都不一样，应该是后台有题库，每个人的试卷都是随机生成的。
第二部分为附加题，一般为1道问答题，2道编程题。
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通过算法生成的随机数是“伪随机”的，也就是说，在设定好第一个数之后，后面的数字的序列是确定的，并且经过一个非常大的循环会回到第一个数的状态，然后周而复始。
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+Hash1.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T op 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。
阿里巴巴考试题及答案
阿里巴巴考试题及答案一、单选题（每题2分，共10题）1. 阿里巴巴集团成立于哪一年？A. 1995年B. 1998年C. 1999年D. 2001年答案：C2. 阿里巴巴集团的创始人是谁？A. 马化腾B. 马云C. 任正非D. 李彦宏答案：B3. 阿里巴巴集团的总部设在哪个国家？A. 美国B. 中国C. 印度D. 日本答案：B4. 阿里巴巴集团旗下的电商平台包括以下哪些？A. 淘宝、天猫、京东B. 淘宝、天猫、拼多多C. 淘宝、天猫、亚马逊D. 淘宝、天猫、苏宁易购答案：B5. 阿里巴巴集团的核心价值观是什么？A. 客户第一、员工第二、股东第三B. 客户第一、股东第二、员工第三C. 员工第一、客户第二、股东第三D. 股东第一、客户第二、员工第三答案：A6. 阿里巴巴集团的使命是什么？A. 让天下没有难做的生意B. 让天下没有难做的技术C. 让天下没有难做的服务D. 让天下没有难做的教育答案：A7. 阿里巴巴集团的愿景是什么？A. 成为全球最大的电商平台B. 成为全球最大的科技公司C. 成为全球最大的金融公司D. 成为全球最大的物流公司答案：A8. 阿里巴巴集团的企业文化是什么？A. 创新、合作、诚信、共赢B. 创新、竞争、诚信、共赢C. 创新、合作、诚信、竞争D. 创新、合作、竞争、共赢答案：A9. 阿里巴巴集团的口号是什么？A. 让天下没有难做的生意B. 让天下没有难做的技术C. 让天下没有难做的服务D. 让天下没有难做的教育答案：A10. 阿里巴巴集团的吉祥物是什么？A. 猫B. 狗C. 熊D. 兔答案：A二、多选题（每题3分，共5题）1. 阿里巴巴集团旗下的业务板块包括以下哪些？A. 电商B. 金融C. 物流D. 云计算E. 娱乐答案：ABCDE2. 阿里巴巴集团的核心价值观包括以下哪些？A. 客户第一B. 团队合作C. 拥抱变化D. 诚信E. 激情答案：ABCDE3. 阿里巴巴集团的使命和愿景包括以下哪些？A. 让天下没有难做的生意B. 成为全球最大的电商平台C. 创造就业机会D. 促进经济发展E. 提高人们的生活水平答案：ABDE4. 阿里巴巴集团的企业文化包括以下哪些？A. 创新B. 合作C. 诚信D. 共赢E. 竞争答案：ABCD5. 阿里巴巴集团的口号和吉祥物包括以下哪些？A. 让天下没有难做的生意B. 猫C. 狗D. 熊E. 兔答案：AB三、判断题（每题1分，共10题）1. 阿里巴巴集团成立于1999年。
阿里大数据练习(习题卷2)
阿里大数据练习(习题卷2)第1部分：单项选择题，共67题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]在DataWorks中，(）是指使用系统或计算资源的客户，即公司。
A)DataWorks项目B)MaxCompute项目空间C)组织D)个人账号答案:C解析:2.[单选题]若有以下的定义:int t[3][2];能正确表示t数组元素地址的表达式是（）。
A)&t[3][2]B)t[3]C)&t[1]D)t[2]答案:D解析:3.[单选题]设有如下定义： struct sk {int a; float b;} data,*p;若要使p指向data中的a域，正确的赋值语句是（）。
A)p=(struct sk*)&data.a;B)p=(struct sk*) data.a;C)p=&data.a;D)*p=data.a;答案:A解析:4.[单选题]当（ ），Oracle才提交事务。
A)DBRW进程将数据写回磁盘后B)LGWR进程将日志写入在线重做日志文件后C)PMON进程提交进程变化后D)SMON进程写入数据后答案:B解析:5.[单选题]描述是正确的关于数据库 buffer cache 中的 pinned buffer的是（ ）。
A)buffe 目前正在被访问B)buffer 是空的，没有被使用C)buffer 的内容被修改且必须通过 DBWn 进程刷新到磁盘D)buffer 作为即将老化的候选并且内容和磁盘上的内容相同答案:A解析:6.[单选题]在oracle中获取前10条的关键字是（ ）。
A)TopC)LimitD)rownum答案:D解析:7.[单选题]大数据计算服务提供了大数据的存储和计算服务，非常适合应用于大数据分析的领域。
以下说法中错误的是:（ ）。
A)可以实现大型互联网企业的数据仓库和BI分析B)提供了便捷的分析处理海量数据的手段，用户可以不必关心分布式计算细节，从而达到分析大数据的目的C)可以支持实时OLAP分析D)可以基于历史数据，进行用户特征和兴趣挖掘答案:C解析:8.[单选题]某企业的数据仓库运行在大数据计算服务上，开发人员在加工数据时发现用户表user中的用户标识字段user_id有部分脏数据，正确的格式应该是8位的字符串。