（1）項目的數(shù)據(jù)量多大，多少維，數(shù)據(jù)都是怎么預處理的。
（2）你應用過哪些數(shù)據(jù)挖掘算法，針對簡歷上的算法或者模型，你看過源碼或者模型中細節(jié)你知道多少，還是僅僅調用API用用而已
(3）項目中，你遇到過的最大的困難時什么，怎么解決的，從中學到什么。
（4）項目中hadoop搜索引擎你是怎么設計的，其中的分詞是什么。
（5）數(shù)據(jù)是存在HDFS中還是Redis中的。
（6）spark和Hadoop的基本架構，盡量說。
一、異常值是指什么？請列舉1種識別連續(xù)型變量異常值的方法？
異常值（Outlier） 是指樣本中的個別值，其數(shù)值明顯偏離所屬樣本的其余觀測值。在數(shù)理統(tǒng)計里一般是指一組觀測值中與平均值的偏差超過兩倍標準差的測定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一種用于單變量數(shù)據(jù)集異常值識別的統(tǒng)計檢測，它假定數(shù)據(jù)集來自正態(tài)分布的總體。
未知總體標準差σ，在五種檢驗法中，優(yōu)劣次序為：t檢驗法、格拉布斯檢驗法、峰度檢驗法、狄克遜檢驗法、偏度檢驗法。
點評：考察的內容是統(tǒng)計學基礎功底。
二、什么是聚類分析？聚類算法有哪幾種？請選擇一種詳細描述其計算原理和步驟。
聚類分析(cluster analysis)是一組將研究對象分為相對同質的群組(clusters)的統(tǒng)計分析技術。 聚類分析也叫分類分析(classification analysis)或數(shù)值分類(numerical taxonomy)。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類分析計算方法主要有： 層次的方法（hierarchical method）、劃分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于網(wǎng)格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前兩種算法是利用統(tǒng)計學定義的距離進行度量。
k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然 后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數(shù). k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。
其流程如下：
（1）從 n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；
（2）根據(jù)每個聚類對象的均值（中心對象），計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據(jù)最小距離重新對相應對象進行劃分；
（3）重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心對象）；
（4）循環(huán)（2）、（3）直到每個聚類不再發(fā)生變化為止（標準測量函數(shù)收斂）。
優(yōu)點：本算法確定的K 個劃分到達平方誤差最小。當聚類是密集的，且類與類之間區(qū)別明顯時，效果較好。對于處理大數(shù)據(jù)集，這個算法是相對可伸縮和高效的，計算的復雜度為 O(NKt)，其中N是數(shù)據(jù)對象的數(shù)目，t是迭代的次數(shù)。一般來說，K<<N，t<<N 。
缺點：1. K 是事先給定的，但非常難以選定；2. 初始聚類中心的選擇對聚類結果有較大的影響。
點評：考察的內容是常用數(shù)據(jù)分析方法，做數(shù)據(jù)分析一定要理解數(shù)據(jù)分析算法、應用場景、使用過程、以及優(yōu)缺點。
三、根據(jù)要求寫出SQL
表A結構如下：
Member_ID（用戶的ID，字符型）
Log_time（用戶訪問頁面時間，日期型（只有一天的數(shù)據(jù)））
URL（訪問的頁面地址，字符型）
要求：提取出每個用戶訪問的第一個URL（按時間最早），形成一個新表（新表名為B，表結構和表A一致）
createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;
點評：SQL語句，簡單的數(shù)據(jù)獲取能力，包括表查詢、關聯(lián)、匯總、函數(shù)等。
另外，這個答案其實是不對的，實現(xiàn)有很多方法，任由大家去發(fā)揮吧。
四、銷售數(shù)據(jù)分析
以下是一家B2C電子商務網(wǎng)站的一周銷售數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站主要用戶群是辦公室女性，銷售額主要集中在5種產品上，如果你是這家公司的分析師，
a) 從數(shù)據(jù)中，你看到了什么問題？你覺得背后的原因是什么？
b) 如果你的老板要求你提出一個運營改進計劃，你會怎么做？
表如下：一組每天某網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)
a) 從這一周的數(shù)據(jù)可以看出，周末的銷售額明顯偏低。這其中的原因，可以從兩個角度來看：站在消費者的角度，周末可能不用上班，因而也沒有購買該產品的欲望；站在產品的角度來看，該產品不能在周末的時候引起消費者足夠的注意力。
b) 針對該問題背后的兩方面原因，我的運營改進計劃也分兩方面：一是，針對消費者周末沒有購買欲望的心理，進行引導提醒消費者周末就應該準備好該產品；二是，通過該產品的一些類似于打折促銷等活動來提升該產品在周末的人氣和購買力。
點評：數(shù)據(jù)解讀能力，獲取數(shù)據(jù)是基本功，僅僅有數(shù)據(jù)獲取能力是不夠的，其次是對數(shù)據(jù)的解讀能力。
五、用戶調研
某公司針對A、B、C三類客戶，提出了一種統(tǒng)一的改進計劃，用于提升客戶的周消費次數(shù)，需要你來制定一個事前試驗方案，來支持決策，請你思考下列問題：
a) 試驗需要為決策提供什么樣的信息？
c) 按照上述目的，請寫出你的數(shù)據(jù)抽樣方法、需要采集的數(shù)據(jù)指標項，以及你選擇的統(tǒng)計方法。
a) 試驗要能證明該改進計劃能顯著提升A、B、C三類客戶的周消費次數(shù)。
b) 根據(jù)三類客戶的數(shù)量，采用分層比例抽樣；
需要采集的數(shù)據(jù)指標項有：客戶類別，改進計劃前周消費次數(shù)，改進計劃后周消費次數(shù)；
選用統(tǒng)計方法為：分別針對A、B、C三類客戶，進行改進前和后的周消費次數(shù)的，兩獨立樣本T-檢驗（two-sample t-test）。
點評：業(yè)務理解能力和數(shù)據(jù)分析思路，這是數(shù)據(jù)分析的核心競爭力。
以上就是關于阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求的相關介紹，更多阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求相關內容可以咨詢我們或者瀏覽頁面上的推薦內容。我們將讓你對阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求有更深的了解和認識。
以下是一些數(shù)據(jù)倉庫面試題：
1. 什么是數(shù)據(jù)倉庫？
2. 數(shù)據(jù)倉庫的作用是什么？
3. 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么？
4. 數(shù)據(jù)倉庫的架構是什么？
5. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的建模？
6. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的 ETL 流程？
7. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化？
8. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的備份和恢復？
9. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的安全管理？
10. 如何進行數(shù)據(jù)倉庫的監(jiān)控和優(yōu)化？
以上是一些常見的數(shù)據(jù)倉庫面試題，你可以根據(jù)自己的經驗和知識進行回答。
國考面試結構化面試題型從題目內容上可以分為8類。
第一種、綜合分析題
思維的深度與廣度，邏輯的嚴密性等。一般是根據(jù)社會熱點設置問題，考生答題時，觀點一定要客觀準確，思考成熟，從多角度回答問題。這類題目一般有觀點思辨、現(xiàn)象分析、看圖說話、寓言理解等。
第二種、計劃組織類題
組織協(xié)調能力、結局實際問題的能力、策劃能力等。一般為設定考生身份，組織某一活動或安排某一事項。如，組織單位春游、宣傳政策等。
第三種、應變類題
在突發(fā)情況下或多種變化情況下應變能力，是否能提出有效應對措施。一般為假設某一緊急情鏡，如何合理解決問題。
第四種、人際關系處理題
人際關系、權屬關系處理能力，通常上講就是考查考生的情商。一般是與同事間、與上級領導發(fā)生沖突，存在矛盾關系時，如何處理，考生答題要有誤會就解除誤會，有沖突就化解沖突，保持謙虛的態(tài)度，時刻不忘自我反省即可。
第五種、背景性題
自我認知能力、角色認知以及對公務員工作的認知、價值觀等。一般為圍繞考生自身情況、求職動機、工作經驗等設置問題，考生答題可以是自我介紹或談談體會。
第六種、演說類題目
人及溝通能力、應變能力、綜合分析能力、敘述說理能力、實際解決問題能力等。一般是設定模擬情境，考生通過現(xiàn)場演講的方式解決問題。這類題是考生比較畏懼的，有一定的難度。
第七種、聯(lián)想題
想象力、創(chuàng)新力、應變能力等。一般是題目直接提出問題，要求考生合理想象，給出答案。
第八種、串詞題
想象力、創(chuàng)新力、應變能力、對詞語的理解能力等。一般題目中給出幾個關聯(lián)性不大的短語，要求考生根據(jù)這些短語編一段話。
這8種面試題型，前4種是比較常見的，可能會同時出現(xiàn)在同一次考試中，后4種比前面4種難度稍微大一點，一般不會出現(xiàn)在同一次考試中。因此考生復習面試可以由難到易逐一破解。以上就是對結構化面試的一個簡單介紹，相信考生也有所了解。最后，希望考生認真?zhèn)淇?，面試成?
數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)如今的商業(yè)世界中扮演著至關重要的角色。一個出色的數(shù)據(jù)分析師能夠從龐雜的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，為企業(yè)的決策和戰(zhàn)略提供指導。因此，數(shù)據(jù)分析崗位的面試非常關鍵，不僅要考察候選人的數(shù)據(jù)分析技能，還要測試其解決問題和溝通能力。
如果你正在準備面試數(shù)據(jù)分析崗位，下面是幾個常見的面試題目，希望能幫助你更好地準備。
這是一個常見的開放性問題，用于考察候選人在實際項目中的經驗和能力。你可以選擇一次項目中的難題，描述你遇到的挑戰(zhàn)、采取的方法和最終的成果。強調你的數(shù)據(jù)分析技能、解決問題的能力和團隊合作精神。
在數(shù)據(jù)分析中，處理缺失值和異常值是至關重要的步驟。你可以解釋使用均值、中位數(shù)、插值或刪除等方法來填補缺失值的處理方式，以及使用箱線圖或Z分數(shù)進行異常值檢測的方法。重點在于說明你的決策基于對數(shù)據(jù)和業(yè)務的深入理解。
這是一個涉及到數(shù)據(jù)分析師選擇合適模型和算法的問題。你可以談論你在特定項目中使用過的模型，例如線性回歸、邏輯回歸和決策樹等。強調你對不同模型的理解、應用經驗和對業(yè)務問題的適應能力。
統(tǒng)計學是數(shù)據(jù)分析的基礎，因此在面試中可能會涉及到統(tǒng)計學的問題。你可以簡明扼要地解釋什么是假設檢驗和置信區(qū)間，以及它們在數(shù)據(jù)分析中的作用。你可以通過示例展示你如何運用假設檢驗和置信區(qū)間來支持你的結論。
在現(xiàn)實工作中，你需要向非技術人員解釋復雜的數(shù)據(jù)分析結果。你可以強調你的溝通和表達能力，以及如何使用可視化工具（例如圖表、可視化儀表盤、報告等）提供清晰簡明的報告。重點在于你如何將技術術語轉化為非技術人員都能理解的語言。
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，處理大量數(shù)據(jù)已經成為數(shù)據(jù)分析師的一個挑戰(zhàn)。你可以談論你如何使用分布式計算工具（如Hadoop或Spark）進行數(shù)據(jù)處理和分析。同時，可以提及你在優(yōu)化算法、加速數(shù)據(jù)處理和并行計算方面的經驗。
在真實的數(shù)據(jù)分析項目中，團隊合作是非常重要的。你可以描述在一個團隊中的具體角色和職責，以及你如何與其他成員合作并解決團隊遇到的問題。強調你的團隊協(xié)作能力、溝通技巧和適應能力。
數(shù)據(jù)分析涉及大量的個人和敏感信息，因此處理隱私和道德問題非常重要。你可以闡述你如何遵守相關法律法規(guī)，并確保數(shù)據(jù)處理的合法性和安全性。同時，強調你的道德觀念和責任感。
以上是一些常見的數(shù)據(jù)分析崗位面試題目，希望能幫助你更好地準備，展示你的專業(yè)知識和技能。在準備面試時，記得要結合自己的實際經驗和項目來回答問題，展示你的獨特之處。祝你面試順利！
1、引流
通過分析PV、UV、訪問次數(shù)、平均訪問深度、跳出率等數(shù)據(jù)來衡量流量質量優(yōu)劣。
目的是保證流量的穩(wěn)定性，并通過調整，嘗試提高流量。
2、轉化
完成引流工作后，下一步需要考慮轉化，這中間需要經歷瀏覽頁面—注冊成為用戶—登陸—添加購物車—下單—付款—完成交易。
每一個環(huán)節(jié)中都會有用戶流失，提高各個環(huán)節(jié)的轉化率是這一塊工作的最核心——轉化率的提升，意味著更低的成本，更高的利潤。
3、留存
通過各個渠道或者活動把用戶吸引過來，但是過一段時間就會有用戶流失走掉，當然也會有一部分用戶留下來，留下來這部分用戶就叫做留存用戶。
數(shù)據(jù)分析按作用，一般可以分為現(xiàn)狀分析、原因分析和預測分析三大類，生產數(shù)據(jù)分析主要涉及現(xiàn)狀分析和原因分析。
1、生產數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析。
生產數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析常見的分析方法有兩類，對比分析和平均分析。
對比分析是生產數(shù)據(jù)分析用得最多的分析方法之一。
對比分析又可以從橫向和縱向兩個方面進行。橫向對比分析，又稱靜態(tài)對比分析，主要有和目標對比，和其他部門對比，和其他地區(qū)對比，和其他行業(yè)對比等等。比如，生產投入產出達標率就是一種典型的對比分析，再比如，A車間和B車間的人均產能比較，也是對比分析。
縱向對比分析，又稱動態(tài)對比分析，主要有和歷史同期對比的同比，和上一周期對比的環(huán)比。
平均分析，也就是求平均，是最基礎的數(shù)據(jù)分析方法，和對比分析一樣，也是生產數(shù)據(jù)分析應用最多的分析方法之一。
2、生產數(shù)據(jù)原因分析。
原因分析，顧名思義，就是經過數(shù)據(jù)分析，找到生產現(xiàn)狀發(fā)生的原因。
生產原因分析的分析方法也很多，主要包括：分組分類分析、結構分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗圖分析和矩陣關聯(lián)分析。
1、結構分析法：看整體的構成分布，逐級拆解。
2、分組分析法：按照某一個特定的維度來細化拆解。
3、對比分析法，同比、環(huán)比、同行業(yè)、同類別等。
4、時間序列趨勢法：查看時間趨勢。
5、相關性分析法：相關性、因果性。
分析模型
對于一些簡單的模型通過常用的分析方法，確實是可以得到一些通用的結論，但是在實際的工作中，并沒有單一的問題，往往是一些符合問題，因此需要考慮的方面也會增加：
需要解決的問題涉及那些維度的數(shù)據(jù)；
從數(shù)據(jù)分析師的角度而言，這個問題是有通用解法，還是需要重新研究。
從原始數(shù)據(jù)集到分析數(shù)據(jù)是否需要加工。
而所有的模型，都是為了更好的解決問題。
RFM分類模型
R（recency），最近一次消費時間，表示用戶最后一次消費距離現(xiàn)在多的時間，時間越近，客戶的價值越大。
F（frequency）消費頻率，消費頻率指在統(tǒng)計周期內用戶的購買次數(shù)，頻次越高，價值越大。
M（Monetary）消費金額：指在統(tǒng)計周期內消費的總金額，金額越大價值越高。
通過數(shù)據(jù)的標準化寄權重設置，為分類模型打分，比如餐館的客單價，20塊以下為普通用戶，
20-30良好用戶，40以上優(yōu)秀用戶，各項指標都可以使用這個方法進行標準化。
分支的界定，往往使用中位數(shù)法。
最近一次的消費時間，一般是周、或者月，結合業(yè)務情況。
該模型的本質是篩選頭部的用戶，重點進行運營。
AARRR增長模型，了解模型就行，實際落地還需要結合自己的業(yè)務。
A:獲取A：當天活躍R：明天繼續(xù)活躍R：提升收入R：提升自傳播
模型的主要作用可以快速的明晰從那幾個點去做增長，能夠找到切入點。
5W2H通用模型
生活中的聊天就是圍繞這些點來展開的，該模型可以有助于我們快速的確定一個問題。
用戶生命周期模型
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)往往可以跟蹤用戶的每個階段，每個階段都應該有不一樣的運營策略，和發(fā)展方向，對于分析師來講就是要及時的識別，
對模型有一些自己的理解，這樣才能知道何時用，怎樣用。
無論什么數(shù)據(jù)庫，大的方面都是這三種吧：
1，數(shù)據(jù)庫配置優(yōu)化
2，數(shù)據(jù)庫建表時字段設置優(yōu)化以及字段屬性的設置要最合適。
3，sql查詢語句優(yōu)化。
是比較難懂一種題型,也是考核考生素質比較全面的題型,一直是事業(yè)單位、常考的考試題型。在考官評分考核表中,對于綜合分析題是這樣定義的:對事物能從宏觀方面進行總體考慮;對事物能從微觀方面對其各個組成部分予以考慮;能注意整體和部分之間的相互聯(lián)系及各部分之間的有機協(xié)調組和。
