《数据分析师面经》专题

上来先自我介绍然后让自己挑一个项目介绍。后续面试官问了很多问题 1 特征工程如何做 2 特征筛选都有哪些介绍一下 3 随机森林原理 4 支持向量机介绍一下 5 深度学习框架会哪些介绍一下 6 transformer介绍 7 attention机制都有哪些介绍一下 8 lstm原理以及相比于rnn的优势 9 时间序列预测都有哪些方法 10 介绍一下arima算法 11 数据库都会哪些 12 深度学习

1.自我介绍 2.数据采集相关，怎么把kafka中的数据采集到mysql中？ 忘了 3.hive，两张表的重复数据，怎么去重？ 回答distinct,group by ，开窗取第一条， 开窗函数是哪个？ 没回答上来 4.udf函数写过吗，flink消费kafka中的数据写过代码吗，需要看代码？ 5.使用java干过那些代码？ 面试时长：10分钟，面试效果，差 不足：对于简历上的内容，回答支支吾吾，

1.  你觉得数据分析师应该具有哪些能力？ * 首先是硬实力，SQL、Excel、PPT等分析数据和展示数据的工具需要会 * 其次是软实力，当我们通过数据分析获得到洞见后，需要向别人展示，说服别人接受我们的建议 2. 你过去使用过哪些图表来直观的表达你的观点？聊聊你在案例大赛的经历就可以。 * 使用频次最高的是柱状图和折线图，可以表现事物随时间的波动趋势 * 其次是散点图，可以用两个维度给事物排名

自我介绍环节 一般在2-3分钟左右，建议一定要提前写好，并且熟读，面试时才能说得流畅，有逻辑。   HR面环节 1.为什么选择我们公司？ 2.你觉得你沟通能力怎么样，举个例子呢？ 3.学习成绩，这个是一定会问到的。 4.职业发展规划 5.问你如何克服困难，你印象最深的一件事是什么？等等   专业面环节 专业问题针对性就比较强，比如合成和分析岗位，会对实验操作技能有一定的要求。但如果你所做课题面试岗

本文向大家介绍PHP的serialize序列化数据以及JSON格式化数据分析，包括了PHP的serialize序列化数据以及JSON格式化数据分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 PHP的serialize是将变量序列化，返回一个具有变量类型和结构的字符串表达式，而JSON则是一种更轻、更友好的用于接口(AJAX、REST等)数据交换的格式。 其实两者都是以一种字符串的方式来体现一种数据结

面试高频题1： 题目：介绍一下k-means,你的数据如何处理，模型的输出是什么？ 答案解析： 介绍kmeans： 第一步：数据归一化、离群点处理后，随机选择k个聚类质心 第二步：所有数据点关联划分到离自己最近的质心，形成k个簇； 第三步：重新计算每个簇的质心； 重复第二步、第三步，直到簇不发生变化或达到最大迭代次数； 数据如何处理： 为了防止均值和方差大的维度将对数据的聚类产生决定性影响，所以在

面试高频题1： 题目：处理噪声数据方法 答案解析： 1、分箱 分箱方法是一种简单常用的预处理方法，通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”，实际上就是按照属性值划分的子区间，如果一个属性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。把待处理的数据（某列属性值）按照一定的规则放进一些箱子中，考察每一个箱子中的数据，采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。在采用分箱技术

我是大数据欧老师，曾在互联网某大厂任大数据负责人，从业大数据领域近 10 年，全网粉丝 5000+，从很多候选人的面试和咨询中复盘了大数据工程师的面试全流程，如果你有求职大数据工程师的计划，欢迎找我聊一聊！ 直接拿走去复习！！！ Hive 知识点（上）- HSQL 语法 什么是窗口函数？ ROW_NUMBER() / RANK() / LAG() / LEAD() 的含义？ RANK() 和 DE

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本文向大家介绍Python根据成绩分析系统浅析，包括了Python根据成绩分析系统浅析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 案例:该数据集的是一个关于每个学生成绩的数据集,接下来我们对该数据集进行分析，判断学生是否适合继续深造 数据集特征展示 1.导入包 2.导入并查看数据集 3.查看每个特征的相关性 结论：1.最有可能影响是否读硕士的特征是GRE，CGPA，TOEFL成绩 2.影响相对较小的

本文向大家介绍Python实现的北京积分落户数据分析示例，包括了Python实现的北京积分落户数据分析示例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Python实现的北京积分落户数据分析。分享给大家供大家参考，具体如下： 北京积分落户状况 获取数据(爬虫/文件下载)—> 分析 (维度—指标) 从公司维度分析不同公司对落户人数指标的影响 , 即什么公司落户人数最多也更容易落户 从年龄维

paginate 分页 laravel 的分页用起来非常简单，只需要对 query 调用 paginate 函数，把返回的对象扔给前端 blade 文件，在 blade 文件调用函数 render 函数或者 link 函数，就可以得到 上一页、下一页 等等分页特效。 实际上，我们可以简单地把分页服务看作一个前端资源，render 函数或者 link 函数的结果就是分页前端代码。 如果你还对 lar

今年参与了美团商分&运营，字节运营&数分的笔面试，准备期间发现牛客时间都比较早，参考有限，于是！新鲜出炉的经验贴来啦！！有需要的uu自行收藏哦！ 面经系列更新完毕后可能会写一些总结，有相关需求和问题的uu可以评论告诉我，力所能及的分享一些经验，下面就是干货了： 笔试：基础行测，找规律，文字理解等等，无编程题 🌈一面 🍀时间：35分钟 1、为什么转专业？（本科工科、研究生商科） 2、从两段实习经

面试内容： 1，自我介绍。 2，研究生的方向和毕设题目。 3，主要的技术栈（会使用哪些编程工具，数据库），回答了只会Python+一丁点Java，后面就专注问Python内容了。 4， 实习的工作内容。 5，看CV中有机器学习的项目，讲讲逻辑回归，属于判别式or生成式？决策树中的减支。 看CV中有数据清洗的项目，讲讲数据清洗，缺失值处理的内容。 6，学过计算机的哪些基础课程？ 7，Python中的

笔试：笔试题目是上个星期六发邮件过来的 没有监控  主要是统计学都一些模型 没学过额 什么AB模型 然后就是一些信用卡的一些关联了不知道是金融还是啥的知识 有很多种题型 选择题 填空题 解答题等等 最后面是sql语句两道题 主要是没监控所以用了人工智能去写 几乎是满分吧 但是明天面试就有点慌 因为我不是很懂这个相关知识 如果只考数据分析就好了吧   希望好运 ………………………… 面试： 今天一面