《数据分析师面经》专题

本文向大家介绍python数据分析:关键字提取方式，包括了python数据分析:关键字提取方式的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 TF-IDF TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指词频-逆文档频率，它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF，我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。 TF-IDF的概念 TF-IDF有两部

本文向大家介绍PostgreSQL数据库事务实现方法分析，包括了PostgreSQL数据库事务实现方法分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了PostgreSQL数据库事务实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 事务简介 事务管理器：有限状态机 日志管理器 CLOG：事务的执行结果 XLOG：undo/redo日志 锁管理器：实现并发控制，读阶段采用MVCC，写阶段采用锁控

我正在使用JDBC从查询结果中获取列。 例如： 我想在运行查询之前解析它们。本质上，我希望为列标签创建一个数组，该数组将与resultSet所期望的值相匹配。get**方法。出于说明的目的，我想用这个替换上面的循环，并得到相同的结果： 这看起来很简单。我可以用一个简单的正则表达式解析我的语句，该正则表达式接受SELECT和from之间的字符串，使用列分隔符创建组，并从组中构建arrayOf列。但是

本文向大家介绍如何进行探索性数据分析(EDA)？相关面试题，主要包含被问及如何进行探索性数据分析(EDA)？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 EDA的目的是去挖掘数据的一些重要信息。一般情况下会从粗到细的方式进行EDA探索。一开始我们可以去探索一些全局性的信息。观察一些不平衡的数据，计算一下各个类的方差和均值。看一下前几行数据的信息，包含什么特征等信息。使用Pandas中的df.info

本文向大家介绍R vs. Python 数据分析中谁与争锋？，包括了R vs. Python 数据分析中谁与争锋？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时，相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大、灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的。 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个。因此，为了使事情变得有趣，本文将介绍

本文向大家介绍ASP.NET数据库缓存依赖实例分析，包括了ASP.NET数据库缓存依赖实例分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了ASP.NET数据库缓存依赖，分享给大家供大家参考。具体如下： 一般在ASP.NET中，Cache类最酷的特点是它能根据各种依赖来良好的控制自己的行为。以文件为基础的依赖是最有用的，文件依赖项是通过使用 Cache.Insert 并提供引用文件的 C

本文向大家介绍实例分析ORACLE数据库性能优化，包括了实例分析ORACLE数据库性能优化的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 ORACLE数据库的优化方式和MYSQL等很大的区别，今天通过一个ORACLE数据库实例从表格、数据等各个方便分析了如何进行ORACLE数据库的优化。 tsfree.sql视图 这个sql语句迅速的对每一个表空间中的空间总量与每一个表空间中可用的空间的总量进行比较 表

我有一个场景，文件有不同的类型。文件分为页眉、正文和页脚三部分。标题可以是2类型dipend，根据标题大小，我需要使用标记器和范围来解析内容。 页脚也一样，这取决于正文大小和页脚长度，需要解析页脚内容。 我查看了PatternMatchingCompositeLineMapper和fixedlenghttokenizer，但没有找到为范围指定条件的方法，也没有找到在页脚中共享正文内容以检查长度的方

本文向大家介绍深入分析Mongodb数据的导入导出，包括了深入分析Mongodb数据的导入导出的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、Mongodb导出工具mongoexport Mongodb中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件。可以通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。 mongoexport具体用法 参数说明

一  选择题40分 10道单选                                         挺简单 ，都是简单的sql和数据分析基础知识 二  填空题20分 列举常见用户分析模型 三   答题 40分  两道sql 1 选出一个表中成绩最高的同学以及对应的字段       2 对表进行分组 四  时间 时间一个半小时 总结 : 考察知识不难 ，笔试应该不怎么筛人(答主还是可能挂

三轮面试，进度很快，一周内结束。 第一轮，hr面试 问一些基本情况，8分钟结束。 第二轮，技术面 项目竞赛，过拟合怎么解决，特征筛选方法等等， 12分钟。 第三轮，终面+签约 问了一些基本家庭情况，职业规划等等。面试官长的有点像我初中同学，亲切感倍增。 然后hr介绍薪资。 20w左右薪资，单人单间免费住宿一年，八险二金，房补2500，食堂早中晚分别3，7，7元自助餐，电话网络全免费，感觉不错。 #

面试上来除去流程化的自我介绍部分，接着是一个简单的sql题目；回答完之后立刻是两个偏向实际的电商问题。其一是考察两个项目落地的可能性，要求给出分析角度，我的回答大体是从内部外部两个角度，供需和平台三个方面来分析，从面试官反馈来看回答的还好；其二是估计一项新业务的市场规模，回答的一般。最后不出意外的还是凉了啊，不过快手hr效率挺高，第二天就收到拒绝邮件了。

没有发笔试，直接约面试了（4.20日），面了50分钟，面试官表示所在的组是中台的数分。 1、自我介绍（1分钟） 2、基础知识提问（5分钟）： 假设检验详细介绍，原理，引申到各种检验的区别 辛普森悖论 4、介绍之前的实习项目（深挖20分钟） 挖的很深，有很多引申的提问 因为有实习涉及到AB实验，于是引申AB实验的知识（包括样本量如何选取等等） 涉及对实习公司所在赛道商业模式的介绍 对选取指标方法的拓

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