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这是一个以数据为依据的时代，同时也是依赖数据展开竞争的时代。众多互联网企业正持续加强自身的数据分析团队建设，而数据分析师的薪资水平也随之攀升。据业内人士透露，应届毕业生的平均薪资大约在6000元左右，拥有1至3年工作经验的薪资大致介于10000至20000元之间，而拥有5至10年工作经验的薪资则普遍超过25000元。薪酬待遇相当吸引人，那么，究竟如何能够迅速成为一名年薪达到百万级别的高级数据分析师呢？不妨一探究竟，这里有30道与数据分析相关的面试题目，你能答对多少呢？

1、分析数据还要写java代码是不是效率有点低?

2、成为一名数据分析师需要具备哪些技能?

要想成为数据分析师，必须熟练运用多种报告工具，如Business Objects；精通编程语言，包括但不限于XML、Javascript或ETL框架；熟悉数据库操作，掌握SQL、SQLite等；还需具备精准的数据分析、整理、搜集与传播能力；同时，对数据库设计、数据模型构建、数据挖掘等技术领域有深入理解；此外，还需了解并运用SAS、Excel、SPSS等统计软件对大型数据集进行分析。

3、分析项目的各个步骤是什么?

分析项目的各个步骤包括：

·问题定义

·数据挖掘

数据准备

模型化

数据认证

实施跟踪

分析得出的数据量异常庞大，网络请求处理这些数据显得力不从心，这该如何是好？

5、列出数据清理的最佳实践?

一些数据清理的最佳实践包括：

按不同的属性排序数据

对于大数据集，逐步清理并改进数据，直到获得良好的数据质量

对于大规模数据集，我们首先可以将其拆分成若干小数据集，通过使用更小的数据量，从而提升迭代过程的效率。

为了应对日常的整理工作，应当设计一套实用的程序函数、工具或脚本。这套工具可能涵盖对CSV文件或SQL数据库中的数据值进行重映射的功能，亦或是利用正则表达式进行搜索与替换的操作，以确保移除所有不符合正则表达式规则的数值。

若在数据整理过程中遇到问题，请依据预估的频次进行调度，并采取相应措施予以解决。

分析每列的汇总统计数据(标准差，均值，缺失值的数量)

保持对每一个清理操作的跟踪，以便可以根据需要更改或删除操作

6、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

7、可用于数据分析的一些最佳工具清单有什么?

Tableau

RapidMiner

OpenRefine

KNIME

Google Search Operators

Solver

NodeXL

io

Wolfram Alpha’s

Google Fusion tables

8、数据挖掘和数据分析之间的区别是什么?

数据挖掘和数据分析之间的区别在于：

数据解析主要涉及对特定属性的案例进行深入剖析。这一过程涵盖了属性信息的全面展示，包括但不限于值的区间、不同值的分布及其出现频率、缺失数据的统计，以及数据的类型和长度等方面的内容。

数据挖掘领域，特别关注聚类分析技术、异常数据的识别、依赖关系的构建、序列模式的发掘以及多属性间关系的有效控制等方面。

给定两个文件a和b，它们各自存储了50亿个URL，每个URL占据64字节的空间。面对4G的内存限制，我们需要找到文件a和文件b中共同的URL。

Apache框架在处理分布式计算环境下的应用程序大数据集方面有哪些应用？

Hadoop与MapReduce，这两项技术均由Apache组织所研发，旨在为分布式计算场景下的应用程序提供大数据集的处理解决方案。

腾讯面试题目要求：面对40亿个互不相同的无符号整数，这些数尚未经过排序，若再提供一个数字，应如何高效地确定该数字是否存在于这40亿个整数之中？

12、解释KNN插补方法是什么?

在KNN插补过程中，我们采取了一种方法，即选取与缺失值属性最为相似的属性值，以此作为推断缺失属性值的依据。这一过程涉及运用距离函数，以此来衡量并确定两个属性之间的相似程度。

13、数据分析师使用的数据验证方法是什么?

通常，数据分析师用于数据验证的方法是数据筛选和数据验证。

14、解释应该如何处理可疑或缺失数据?

将提供全面的数据信息核实报告，其中需包含验证失败的各项标准，以及具体发生的时间与日期。

有经验的数据分析师应该检查可疑数据以确定其可接受性

应该找出无效数据并用验证码替换

在处理缺失数据时，应采取最适宜的分析策略，这包括但不限于数据删除、单一插补以及基于模型的方法等。

15、如何避免过拟合?

在训练阶段，模型对数据的拟合误差极低；然而，当应用于测试数据时，误差却显著上升。这种情况通常源于模型构建得过于复杂，导致其过度关注数据中的噪声和异常值。对此，一个常见的应对策略是采用正则化技术：通过扩大数据规模，以及实施正则化措施。

16、解释异常值是什么?

异常值是分析师们常提及的专业术语，它代表那些显著偏离样本整体分布规律的数值。这类异常值主要分为两大类：

Univariate

Multivariate

17、解释分层聚类算法是什么?

该算法将现有的分组进行整合与区分，进而构建起分层的架构，并清晰呈现出分组之间的划分与合并的次序。

18、解释K均值算法是什么?

K均值算法是一种广为人知的聚类技术。在这种方法中，个体会被划分到K个预定的类别之一，其中K的值是事先确定的。

在K均值算法中：

簇是球形的：簇中的数据点以该簇为中心

簇的方差/扩展是相似的：每个数据点属于最接近的簇

19、数据分析师所需掌握的关键技能是什么?

数据科学家必须具备以下技能：

数据库知识

数据库管理

数据混合

数据查询

数据操作

预测分析

基本描述性统计

预测建模

高级分析

大数据知识

大数据分析

非结构化数据分析

机器学习

演示技巧

数据可视化

报告设计

20、解释协同过滤是什么?

协同过滤算法是一种通过分析用户行为数据来构建推荐系统的简便方法，其中用户对特定项目的偏好是其核心组成部分。

协同过滤的一个典型应用体现在购物网站上的“为您推荐”功能中，这一功能通常通过收集用户的浏览历史数据，向用户展示他们可能感兴趣或需要购买的商品。

21、大数据中通常会使用到哪些工具?

大数据中使用的工具包括：

Hadoop

Hive

Pig

Flume

Mahout

Sqoop

22、解释什么是KPI，实验设计和80/20规则?

关键绩效指标，简称KPI，这一概念指的是关键绩效指标，即关键性能指示器。它主要涉及对业务流程的汇报和图表展示。

实验流程包括：对数据进行拆分，进行采样操作，以及构建用于统计分析的数据集，这一系列步骤构成了数据分析的起始阶段。

80/20规则：这意味着你收入的80%来自客户的20%

23、解释Map Reduce是什么?

Map-Reduce框架专门用于处理大规模数据集，它能够将这些数据集拆分成若干个子集，接着在各个服务器上对每个子集进行独立处理，最后再将各个子集的处理结果进行汇总。

24、解释聚类是什么?聚类算法的属性?

聚类技术是一种用于数据分类的手段。通过聚类算法，数据集可以被分割成若干个具有相似性的自然分组或集合。

聚类算法的属性是：

Hierarchical or flat

Iterative

Hard and soft

Disjunctive

25、对数据分析师有用的统计方法是什么?

对数据科学家有用的统计方法是

贝叶斯方法

马尔科夫过程

空间和集群进程

统计数据，百分位数，异常值检测

计算技巧等

简单的算法

数学优化

26、时间序列分析是什么?

时间序列分析涉及两个主要领域：频域和时域。在进行时间序列分析时，我们能够运用指数平滑、对数线性回归等多种技术对数据进行深入分析，从而对特定过程的输出进行预测。

27、解释空间自相关分析是什么?

空间自相关分析是地理空间分析中的一种常见方法。该方法由多个针对不同空间关系所计算的估计自相关系数构成。当原始数据以距离而非单个点的数值来表示时，这种方法便能够被用来绘制基于距离的数据相关性图表。

28、散列表是什么?散列表冲突是什么?如何避免?

在处理数据时，哈希表，亦称散列表，充当着键值对的对应关系，这种数据结构是构建关联数组的关键。它通过散列函数确定时隙阵列的索引，进而能够提取所需的数据。

当两个不同的键被映射到相同的数值上时，便产生了散列表中的冲突现象。在这种情况下，这两个数据项无法被存放在数组中的同一个位置。

为了避免散列表碰撞，有很多技巧，这里列出两个：

分离链接：它使用数据结构来存储散列到同一个插槽的多个项目。

进行进一步搜索：在确定要查找索引的索引值前后，即index-1和index+1的位置，以及index-2和index+2的位置进行搜索，以此类推。这种搜索方式被称为线性再探测法。

什么是插补？请列举几种常见的插补方法，并探讨哪一种插补技术更为有效？

在数据填补的过程中，我们采用替代数值来填补缺失的信息。这一技术涵盖了多种类型，包括：

单一插补

热点插补：从随机选择的类似记录中推断缺失值

冷却板插补，与热点插补原理相似，却更为高级，它能够从不同的数据集中挑选出合适的供体数据。

平均估算：在所有其他情况下，用该变量的平均值代替缺失值

回归插补：用基于其他变量的变量预测值替换缺失值

随机回归与回归插补相似，不过它会在回归估计中纳入平均回归方差这一要素。

多重插补：与单个插补不同，多重插补会多次估计值

尽管单一插补技术被普遍采纳，然而它并不能准确体现因数据随机缺失而产生的不确定性。鉴于此，面对数据缺失的情况，采用多重插补方法更为适宜。

30、解释N-gram是什么?

N-gram指的是从特定序列文本或语音中提取出的n个连续项的序列。它是一种基于(n-1)结构来预测后续项目概率的语言模型。