京东数据分析师面试题？

一、京东数据分析师面试题？

（1）项目的数据量多大，多少维，数据都是怎么预处理的。

（2）你应用过哪些数据挖掘算法，针对简历上的算法或者模型，你看过源码或者模型中细节你知道多少，还是仅仅调用API用用而已

(3）项目中，你遇到过的最大的困难时什么，怎么解决的，从中学到什么。

（4）项目中hadoop搜索引擎你是怎么设计的，其中的分词是什么。

（5）数据是存在HDFS中还是Redis中的。

（6）spark和Hadoop的基本架构，尽量说。

二、今年考研试题分析？

总体上来分析，今年考研试题难度还算是比较大的。在整套试卷中，由于考试内容比较多，各个考试知识点覆盖了各道题，有些题还是知识点交错在一起，后面那些大题计算量都比较复杂，考生在答题时往往需要耗费较多时间去分析和计算而感觉困难。

三、怎么写试题分析？

一、分析自己的试卷。

1、综述：简要概括自己做这套试卷的感受，阐述哪些知识点是自己非常熟悉和已经牢固掌握的；其次，就自己掌握不足的知识点进行分析，（1）为什么会出错？是自己不会还是粗心？（2）制定改进和防范的计划。（3）倘若不懂或不会，一定要通过各种方式（老师、同学）把这个问题了解清楚。

2、应该有各种题型，那么就逐一进行分析，将部分题目的解题思路简要的写出来；这么做一方面有助于自己加深记忆，另一方面可以说也是保证了你自己的知识产权吧。

3、就试卷卷面成绩进行分析，从你的目标分数进行分析，制定下一阶段的计划和实施方案。（表表决心，督促自己）4、老生常谈的总结。谈谈人生、谈谈理想、谈谈学习......

四、数据分析工程师是什么职称？

数据分析工程师的职称，应该属于中级职称，因为，技术岗位对应的职称分别是，初级职称为助理工程师，中级为工程师，高级为高级工程师，数据分析工程师是专业从事投资和运营数据分析的高级决策人，通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。

五、什么是大数据分析工程师？

是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。

大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。

六、阿里数据分析师面试题库？

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。

三、根据要求写出SQL

表A结构如下：

Member_ID（用户的ID，字符型）

Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））

URL（访问的页面地址，字符型）

要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）

createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;

点评：SQL语句，简单的数据获取能力，包括表查询、关联、汇总、函数等。

另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，任由大家去发挥吧。

四、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，

a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？

b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？

表如下：一组每天某网站的销售数据

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。

五、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？

c) 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。

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七、试题分析和试卷分析怎么写？

首先对试题的难易程度和相关涉及到的知识点进行综合分析，其次对试卷的答题情况和试卷所表现出来的解题技巧的应用情况进行综合分析，最后对两个综合分析的结论进行比对式分析，从而得出此次试题和试卷的答题情况结论

八、试题分析和试卷分析的区别？

试题分析是指根据学生对每一试题的答案，进行分析研究。依据试题试用或正式使用后的结果，分析试题的信度、效度、难度、区别度和客观性等。

试卷分析是指根据学生对每一试题的答案，对试卷进行分析研究，并作整体性评价。

两者都是对学生的考试情况进行分析，作用都是评估试题质量，为今后提高试题编制水平提供反馈信息；发现教学中的问题，作为改进教学的依据。

主要区别在于试题分析着眼于每道题，试卷分析着眼于整份试卷，是对试卷整体性的评价。

九、中考物理试题分析怎么分析？

中考物理解题技巧与方法如下:

一，选择题，平时概念要记牢，注意审题，解答时要应用选择性推理方法。

二，填空题，归纳所学知识，使知识系统化。认真分析，判断写出正确答案。

三，解答大题，重视试验，认真计算，牢记概念，运用公式准确，步骤推理条理。

十、大数据工程师笔试题

大数据工程师笔试题

大数据工程师是当今信息技术领域备受瞩目的职业之一，而笔试题是评估这一岗位应聘者能力的重要环节。无论是面试前的自我准备，还是企业招聘流程中的重要一环，在笔试题中展现自己的实力至关重要。

在准备大数据工程师笔试题时，应聘者需要了解这一领域的基础知识和技能要求，掌握常见的问题类型及解题思路。下面将介绍几道常见的大数据工程师笔试题，帮助读者更好地准备应对这一环节。

问题一：数据清洗处理

大数据工程师在日常工作中需要处理各种各样的数据，而数据清洗是数据处理过程中至关重要的一步。以下是一道数据清洗处理的笔试题：

问题：给定一份包含重复数据的数据集，请设计一种高效的方法去重。

解答：在处理重复数据时，可以利用哈希表或者排序等方法实现数据去重。遍历数据集，将数据存入哈希表中，如果发现重复数据则不加入新表；或者先将数据排序，然后相邻数据比较去重。

问题二：数据分析与处理

数据分析是大数据工程师工作中重要的一环，需要掌握多种分析工具和技术。以下是一道常见的数据分析处理题目：

• 问题：给定一份销售数据集，如何分析出最畅销的产品类别？

解答：针对销售数据集，可以通过对产品类别销量进行统计分析，找出销量最高的产品类别。可以使用SQL语句对数据进行聚合统计，也可以借助数据可视化工具生成柱状图或饼图进行直观展示。

问题三：机器学习应用

机器学习在大数据领域的应用越来越广泛，作为大数据工程师，掌握机器学习算法和应用至关重要。以下是一道涉及机器学习应用的笔试题：

• 问题：如何利用机器学习算法对用户行为数据进行预测？

解答：对用户行为数据进行预测可以使用监督学习算法如回归分析、分类算法等。通过构建特征工程，选择合适的算法模型，训练模型并使用测试数据验证模型的准确性和效果。

问题四：性能优化与调优

作为大数据工程师，性能优化与调优是工作中常见的挑战之一。以下是一道关于性能优化的笔试题：

• 问题：在处理海量数据时，如何优化查询性能？

解答：优化查询性能可以从多方面入手，包括合理设计数据索引、优化SQL语句、分区存储数据等手段。通过优化查询计划、避免全表扫描等方式提高查询效率。

以上是几道典型的大数据工程师笔试题，希望本文对读者在准备笔试时有所帮助。通过认真思考和练习，相信每位应聘者都可以在笔试中展现出色的表现，进一步接近自己的职业目标。