金秋十月跳槽季 ——数据分析行业10个常见面试题(附答案及代码)
“金秋十月，尽情挥洒”，国庆节又快要到了，各大企业招聘旺季还在如火如荼地进行着，
期盼了好久的7天国庆长假，你是不是打算来场说走就走的旅行，在这之前，也勇敢地进行
了一次说走就走的辞职，想给自己全新的开始。
想进入或转行到大数据或数据分析领域的朋
友们，戳进来好好看看，2018年大数据&数据分析行业的面试机密吧，我亲自为你解答！
为了帮助更多即将进入数据分析行列或大数据领域的朋友找到更好更适合自己的工作，CDA数据分析研究院分享了一份2018年10个常见大数据&数据分析面试题合集，既有基本
的业务分析面试题，也有高阶数据挖掘算法试题，更有分析工具应用试题来指导你准备面试，试题均附有答案。
Q1：说明数据分析挖掘的基本流程。
1) 定义问题，获取数据
2) 数据存储和提取，结合相关业务知识理解数据
3) 数据清洗，整合与检查数据，缺失值和异常值处理
4) 数据预处理，特征工程
5) 数据建模与分析
6) 数据可视化
Q2：说明相关分析、回归分析的联系和区别。
A2：联系：二者都是对变量之间不严格依存关系的分析，在理论基础和方法上具有一致性。
只有存在相关关系的变量才能进行回归分析，相关程度越高，回归分析的结果越可靠。
区别：相关分析研究的是变量之间的依存关系，这些变量的地位相等，不区分主从因素或
因果关系。
回归分析却是在控制或给定一个（或多个）变量条件下来观察对应的某一变量的
变化，给定的变量为自变量，被观察的变量为因变量。
因此回归分析中必须根据研究目的来
确定自变量和因变量。
相关关系主要测定的是变量之间关系的密切程度，回归分析则着重于变量之间的具体变量
关系，通过建立回归模型，控制或给定自变量进行估计和预测。
Q3：分别简述基于内容推荐算法和基于用户的协同过滤推荐算法的原理。
A3：基于内容推荐算法：基于物品或内容的特征，发现物品之间的相似性，然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品。
本质是对物品或内容进行分析建立特征，基于用户
对什么特征的内容感兴趣以及分析一个物品具备什么特征来做推荐。
不考虑用户之间的关系，只关注物品本身的特征，根据Item获得与之特征相似的Item进行推荐。
简单来说就是根据
用户之前喜欢的物品，通过对特征的匹配分析，预测用户的喜好。
基于用户的协同过滤推荐算法：寻找与目标用户有相同喜好的邻居，然后根据邻居的喜好
向目标用户进行推荐。
基本原理就是利用用户访问行为的相似性来推荐用户可能感兴趣的资源。
根据用户-物品的评分矩阵，计算用户的相似度，根据相似用户的喜好进行推荐。
主要关
注User与Item之间的关联，与具体Item本身的特征没有关系，基于相似用户会喜欢相似物
品的假设进行推荐。
简单来说就是根据和某一用户有相似喜好的其他用户的喜好，从而预测
该用户对物品的可能喜好。
差别在于：协同过滤必须要有用户行为，基于内容的推荐不考虑用户行为。
冷启动阶段只
能用基于内容的推荐，因为没有用户行为数据，积累一段时间用户行为数据后才可以使用协
同过滤。
从用途上来说，协同过滤适合给用户带点新鲜感的使用场景，如“逛”淘宝的用户；而基于
内容推荐更适合用户焦点比较集中的使用场景，如垂直领域的内容推送。
Q1-Q3主要考察应聘者对数据分析方法、流程和算法的理解及应用能力。
Q4：A员工12月份总绩效得分为90分，已知：总绩效得分在60分以下时，绩效工资为0元，60-80分时，绩效工资为80元，80-100分时，绩效工资为100元。
请用Excel函数判断A员
工的绩效工资。
A4：=IF(A<60,0,IF(A<80,80,100))
Q5：列出你知道的Excel函数，并简要介绍使用方法。
A5：Excel常用的函数有：SUM求和函数、AVERAGE求平均值函数，COUNT计数函数、IF逻辑判断函数、NOW日期时间的无参函数、VLOOKUP查找引用函数，ISNUMBER判断
是否为数字函数，SUMIFS多条件求和函数等等。
Q4、Q5主要考察业务数据分析师使用Excel处理轻量数据进行业务分析的能力。
Q6：用SQL删除表A中字段B=“b”的重复记录。
A6：delete from A where B in (select B from A having count(B)>1 and B=’b’);
Q7：现有两张表，A表：id，学号，姓名，年龄。
B表：学号，语文，数学。
用SQL查找语
文和数学分数都大于80的同学姓名。
A7：select 姓名 from A where 学号 in (select 学号 from B where 语文>80 and 数学>80);
Q6、Q7主要考察SQL语法，应聘者对数据库的基本操作能力。
Q8：用Python实现以下程序：检测用户输入的手机号码是否合法。
A8：
import datetime
#encoding:utf-8
#这是一个用来检测用户输入手机号码是否合法的小脚本。
def phonecheck(s):
#号码前缀，如果运营商启用新的号段，只需要在此列表将新的号段加上即可。
phoneprefix=['130','131','132','133','134','135','136','137','138','139','150','151','152','153','156','158','1 59','170','183','182','185','186','188','189']
#检测号码是否长度是否合法。
if len(s) != 11:
return("The length of phonenum is 11.")
else:
if s.isdigit():#检测输入的号码是否全部是数字。
if s[:3] in phoneprefix: #检测前缀是否是正确。
return("The phone num is valid.")
else:
return("The phone num is invalid.")
else:
return("The phone num is made up of digits.") if __name__=="__main__":
phonenum=input("Input your phone num:")
valid=phonecheck(phonenum)
nowTime=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')#现在 if (valid == 'The phone num is valid.'):
print(nowTime,phonenum[0:3],phonenum[3:7],phonenum[7:],sep=' ')
else:
print('The phone num is invalid.')
Q9：请写一个Python逻辑，计算一个文件中的大写字母数量。
A9：
import os
os.chdir('C:\Users\lifei\Desktop')
with open('Today.txt') as today:
count=0
for i in today.read():
if i.isupper():
count+=1
print(count)
Q8、Q9主要考察应聘者的Python基础编程能力。
Q10：逻辑思维题：小王、小张、小赵三个人是好朋友，他们中间其中一个人下海经商，一个人考上了重点大学，一个人参军了。
此外他们还知道以下条件：小赵的年龄比士兵的大；
大学生的年龄比小张小；小王的年龄和大学生的年龄不一样。
请推出这三个人中谁是商人？谁是大学生？谁是士兵？
A10：小赵的年龄比士兵的大，赵是商人或是学生。
学生的年龄比小张大，小张不是学生，张是商人或是士兵。
小王的年龄和大学生的不一样，小王不是学生，王是商人或是士兵。
王和张都不是学生，那么赵就是学生了。
小赵的年龄比士兵大，大学生的年龄比小张小，小张比小赵大，而小赵比士兵大，那么小王是士兵，小张是商人。
Q10考察应聘者的逻辑思维能力，是否具备从海量数据中挖掘有趣关系的分析思维。
数据小白在谋求一份数据分析工作前，必须熟知数据分析的基础知识。
除了上文提到的相关知识，一名合格的数据分析师还应该掌握相关的行业动态，能够敏锐的把握数据背后的潜在规律，为业务发展做出正确指导和决策。
整装待发，以待来日！黄金招聘季，你准备好如何脱颖而出了吗？。
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。
数据分析师常见的10道面试题（2）
数据分析师常见的10道面试题（2）然后将这40亿个数分成两类:1.最高位为02.最高位为1并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=20亿，而另一个>=20亿(这相当于折半了);与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找再然后把这个文件为又分成两类:1.次最高位为02.次最高位为1并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=10亿，而另一个>=10亿(这相当于折半了);与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找。
…….以此类推，就可以找到了,而且时间复杂度为O(logn)，方案2完。
附：这里，再简单介绍下，位图方法：使用位图法判断整形数组是否存在重复判断集合中存在重复是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描，这时双重循环法就不可取了。
位图法比较适合于这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数组，遇到几就给新数组的第几位置上1，如遇到5就给新数组的第六个元素置1，这样下次再遇到5想置位时发现新数组的第六个元素已经是1了，这说明这次的数据肯定和以前的数据存在着重复。
这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。
它的运算次数最坏的情况为2N。
如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。
欢迎，有更好的思路，或方法，共同交流。
8、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个?方案1：先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。
然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求(具体参考前面的题)。
9、上千万或上亿数据(有重复)，统计其中出现次数最多的钱N个数据。
方案1：上千万或上亿的数据，现在的机器的内存应该能存下。
所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。
数据分析面试题目及答案
数据分析面试题目及答案1. 数据分析的基本概念与流程数据分析是指通过收集、清洗、转化和处理数据，以获取有关特定问题或主题的见解和结论的过程。
数据分析的基本流程包括确定问题、收集数据、数据清洗、数据探索、数据建模与分析、结果解释和报告。
2. 数据清洗的常见步骤数据清洗是指对原始数据进行验证、校正、修复和完善的过程，以确保数据的质量和准确性。
常见的数据清洗步骤包括：- 缺失值处理：填充缺失值或删除包含缺失值的数据。
- 异常值处理：检测并纠正或删除异常值。
- 重复值处理：检测并删除数据中的重复值。
- 数据类型转换：将数据转换为正确的数据类型。
- 数据格式规范化：统一数据的格式和单位。
3. 数据探索分析的方法和技巧数据探索分析是指通过可视化和描述性统计等方法，深入了解数据的特征、关联性和分布。
常用的数据探索分析方法和技巧包括： - 描述性统计：计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数等。
- 数据可视化：使用图表和图形展示数据的分布、趋势和关联性。
- 相关性分析：计算和探索数据之间的相关性，如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
- 群组分析：基于数据的特征将数据进行分类和分组。
- 时间序列分析：探索数据随时间的变化趋势和周期性。
4. 常用的数据分析工具和编程语言在数据分析中，常用的工具和编程语言有：- Microsoft Excel：适用于简单的数据分析和可视化。
- SQL：用于处理和查询结构化数据。
- Python：强大的编程语言，提供丰富的数据分析和可视化库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
- R语言：专门用于统计分析和数据可视化的编程语言和环境。
- Tableau：交互式数据可视化工具，可创建富有洞察力的仪表板和报告。
5. 面试常见的数据分析题目和答案示例（以下仅为示例，实际面试题目因公司和职位而异，需灵活掌握） - 请说明你对A/B测试的理解以及在数据分析中的应用。
大数据行业面试题目及答案
大数据行业面试题目及答案一、概述大数据行业在近年来迅速发展，对于求职者来说，面试是进入这个行业的重要一步。
本文将为大家介绍一些常见的大数据行业面试题目及其答案，希望能够帮助大家更好地准备与应对面试。
二、技术问题1. 什么是大数据？大数据的特点是什么？大数据是指规模庞大、复杂度高且难以通过传统方式进行处理的数据集合。
其特点包括数据量巨大、多样性、高速度和价值密度低。
2. 大数据处理的常用方法有哪些？常用的大数据处理方法包括分布式存储与计算、数据挖掘和机器学习、并行计算和分布式文件系统等。
3. 请介绍一下Hadoop生态系统。
Hadoop生态系统是由Apache基金会开发和维护的一套开源大数据处理平台。
它包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源管理器）等核心组件。
4. 什么是MapReduce？它的工作原理是什么？MapReduce是一种分布式计算模型，其工作原理基于分治法和函数式编程思想。
它将任务分解成多个子任务，并通过Map和Reduce两个阶段完成数据的处理和计算。
5. 数据清洗在大数据处理中的重要性是什么？数据清洗是指通过对数据集进行去噪、去重、填充缺失值等处理，使数据变得规整、干净、可用。
在大数据处理过程中，数据清洗是确保数据质量和结果准确性的重要步骤。
三、业务问题1. 你认为大数据对于企业有哪些价值？大数据可帮助企业进行市场分析、精准营销、客户关系管理、商业智能等方面的工作，提升企业的运营效率和决策能力，创造更大的商业价值。
2. 在大数据分析中，常用的数据挖掘技术有哪些？常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测和异常检测等。
3. 请介绍一下数据湖（Data Lake）的概念和作用。
数据湖是指以一种原始、未经加工和结构化的方式存储大量数据的存储库。
它可以集中存储各种类型和格式的数据，为数据科学家和分析师提供快速而灵活的查询和访问，以支持数据分析和决策。
数据分析师面试常见问题及解答
数据分析师面试常见问题及解答数据分析师面试常见问题及解答数据分析师面试是获取数据分析职位的重要步骤。
在这个竞争激烈的行业中，准备充分并了解常见问题及回答是至关重要的。
本文将介绍一些常见的数据分析师面试问题，并提供解答的建议。
1. 请介绍一下你的数据分析背景和经验。
回答建议：在介绍自己的背景时，强调你的教育背景和相关工作经验。
提到你具备哪些数据分析技能，例如数据清洗、数据可视化和统计分析。
强调你在之前的工作中如何应用这些技能。
2. 你如何处理大量的数据？回答建议：强调你的数据处理技能和经验。
对于大数据集，你可以提到使用工具如Hadoop、Spark或SQL进行数据处理。
强调你的能力，能够分析和整理大量的数据并提取有价值的信息。
3. 请描述一次你在分析数据时遇到的挑战以及你是如何解决的。
回答建议：选择一次你之前工作或项目中的具体例子，描述遇到的挑战和解决方案。
强调你的问题解决能力和创造性思维。
提到如何使用适当的工具和技术，以及如何与团队合作解决问题。
4. 你如何解释统计学中的p值和置信区间？回答建议：解释p值是在假设检验中表明观察结果与原假设之间的差异程度。
它是一个衡量结果与原假设一致性的概率。
置信区间是一个样本统计量的上下限范围，表示我们可以对总体参数估计的可信程度。
5. 如何处理缺失值和异常值？回答建议：对于缺失值，可以使用插补方法如均值、中位数或回归模型来填充。
对于异常值，可以使用离群值检测技术来标识并删除异常值，或者根据领域知识和统计学原理来纠正异常值。
6. 如何解释线性回归模型中的R方和残差？回答建议：R 方是一个衡量模型拟合优度的指标，介于0到1之间。
它表示变量的变异中可由模型解释的比例。
残差是观测值与回归模型预测值之间的差异。
残差越小表示模型拟合得越好。
7. 如何选择适当的统计模型来分析数据？回答建议：在选择模型时，需要综合考虑数据的特征和问题的要求。
可以通过探索性数据分析、相关性分析和模型选择技术如AIC或BIC 来帮助选择合适的模型。
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。
数据分析面试题及答案
数据分析面试题及答案在数据分析领域，面试是一个重要的环节，能够检验面试者的技术能力和解决问题的能力。
本文将介绍一些常见的数据分析面试题，并提供相应的答案，帮助读者更好地准备数据分析类面试。
一、统计学基础1. 请解释什么是均值、中位数、标准差，以及它们的应用场景是什么？均值是一组数值的平均值，用来衡量集合中的中心位置；中位数是一组数值的中间值，用来忽略极端值的影响；标准差是一组数值的离散程度，用来衡量数据分散的程度。
在数据分析中，均值用于衡量数据集的平均水平，中位数用于代表数据集的典型值，标准差用于评估数据的稳定性和一致性。
2. 什么是假设检验？如何进行假设检验？假设检验是用来判断某个假设在统计学意义下是否成立的方法。
常见的假设检验有t检验、F检验、卡方检验等。
进行假设检验的一般步骤包括：确定原假设和对立假设，选择适当的统计量，计算统计量的观测值，根据观测值和临界值进行判断，得出结论。
二、数据清洗和数据预处理1. 数据清洗的步骤是什么？为什么要进行数据清洗？数据清洗的步骤包括：处理缺失值、处理异常值、处理重复值、处理错误值。
数据清洗的目的是确保数据的质量和准确性，排除影响分析结果的干扰，保证后续分析的可靠性和准确性。
2. 数据预处理的方法有哪些？请解释一个你常用的数据预处理方法。
数据预处理的方法包括：数据平滑、数据集成、数据变换、数据规约等。
其中，数据平滑是通过插补或平滑算法处理数据中的噪声或异常值，使得数据更加可靠和准确。
我常用的数据平滑方法是移动平均法，通过计算数据序列中相邻若干项的平均值来平滑数据，减少噪声对数据的影响。
三、数据可视化1. 数据可视化有哪些常用的图表类型？请简要描述它们的应用场景。
常用的数据可视化图表类型包括：条形图、折线图、散点图、饼图、箱线图等。
条形图适用于比较不同组别或类别之间的数据差异；折线图适用于展示数据的趋势和变化；散点图适用于展示两个变量之间的相关性；饼图适用于展示数据的相对比例；箱线图适用于展示数据的分布和异常值。
金秋十月跳槽季——数据分析行业10个常见面试题附答案及代码
金秋十月跳槽季——数据分析行业10个常见面试题附答案及代码“金秋十月，尽情挥洒”，国庆节又快要到了，各大企业招聘旺季还在如火如荼地进行着，期盼了好久的7天国庆长假，你是不是打算来场说走就走的旅行，在这之前，也勇敢地进行了一次说走就走的辞职，想给自己全新的开始。
想进入或转行到大数据或数据分析领域的朋友们，戳进来好好看看，大数据&数据分析行业的面试机密吧，我亲自为你解答！为了帮助更多即将进入数据分析行列或大数据领域的朋友找到更好更适合自己的工作，CDA 数据分析研究院分享了一份10个常见大数据&数据分析面试题合集，既有基本的业务分析面试题，也有高阶数据挖掘算法试题，更有分析工具应用试题来指导你准备面试，试题均附有答案。
Q1：说明数据分析挖掘的基本流程。
1) 定义问题，获取数据2) 数据存储和提取，结合相关业务知识理解数据3) 数据清洗，整合与检查数据，缺失值和异常值处理4) 数据预处理，特征工程5) 数据建模与分析6) 数据可视化Q2：说明相关分析、回归分析的联系和区别。
A2：联系：二者都是对变量之间不严格依存关系的分析，在理论基础和方法上具有一致性。
只有存在相关关系的变量才能进行回归分析，相关程度越高，回归分析的结果越可靠。
区别：相关分析研究的是变量之间的依存关系，这些变量的地位相等，不区分主从因素或因果关系。
回归分析却是在控制或给定一个（或多个）变量条件下来观察对应的某一变量的变化，给定的变量为自变量，被观察的变量为因变量。
因此回归分析中必须根据研究目的来确定自变量和因变量。
相关关系主要测定的是变量之间关系的密切程度，回归分析则着重于变量之间的具体变量关系，经过建立回归模型，控制或给定自变量进行估计和预测。
Q3：分别简述基于内容推荐算法和基于用户的协同过滤推荐算法的原理。
A3：基于内容推荐算法：基于物品或内容的特征，发现物品之间的相似性，然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品。
数据面试题目(3篇)
第1篇一、数据理解与分析1. 请简述大数据的五个V特点，并举例说明。
2. 请解释什么是数据仓库，它与数据库有何区别？3. 请简述数据清洗的步骤，并举例说明。
4. 请解释什么是数据挖掘，它与数据分析有何区别？5. 请简述机器学习的基本概念，并举例说明。
6. 请解释什么是深度学习，它与机器学习有何区别？7. 请解释什么是数据可视化，它有何作用？8. 请简述数据分析的步骤，并举例说明。
9. 请解释什么是关联规则挖掘，并举例说明。
10. 请解释什么是聚类分析，并举例说明。
二、编程与算法1. 请简述Python的基本语法，并举例说明。
2. 请解释什么是线性代数，并举例说明其在数据分析中的应用。
3. 请解释什么是统计学，并举例说明其在数据分析中的应用。
4. 请简述线性回归的基本原理，并举例说明。
5. 请解释什么是决策树，并举例说明。
6. 请简述支持向量机的基本原理，并举例说明。
7. 请解释什么是神经网络，并举例说明。
8. 请简述K-近邻算法的基本原理，并举例说明。
9. 请解释什么是主成分分析，并举例说明。
10. 请简述时间序列分析的基本原理，并举例说明。
三、数据科学项目经验1. 请简述你参与过的数据科学项目，包括项目背景、目标、方法、结果和总结。
2. 请解释你在项目中遇到的挑战，以及你是如何解决的。
3. 请简述你在项目中使用的工具和技术，如Python、R、Hadoop、Spark等。
4. 请解释你在项目中如何处理大规模数据集。
5. 请简述你在项目中如何进行数据可视化。
6. 请解释你在项目中如何进行模型评估。
7. 请简述你在项目中如何进行数据挖掘。
8. 请解释你在项目中如何进行机器学习。
9. 请简述你在项目中如何进行深度学习。
10. 请简述你在项目中如何进行数据治理。
四、问题解决与软技能1. 请解释什么是数据科学伦理，并举例说明。
2. 请简述你在数据科学项目中如何进行团队协作。
3. 请简述你在数据科学项目中如何进行沟通。