（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。
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。
以上就是关于阿里数据分析师的岗位面试题及要求的相关介绍，更多阿里数据分析师的岗位面试题及要求相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对阿里数据分析师的岗位面试题及要求有更深的了解和认识。
以下是一些数据仓库面试题：
1. 什么是数据仓库？
2. 数据仓库的作用是什么？
3. 数据仓库和数据库的区别是什么？
4. 数据仓库的架构是什么？
5. 如何进行数据仓库的建模？
6. 如何进行数据仓库的 ETL 流程？
7. 如何进行数据仓库的性能优化？
8. 如何进行数据仓库的备份和恢复？
9. 如何进行数据仓库的安全管理？
10. 如何进行数据仓库的监控和优化？
以上是一些常见的数据仓库面试题，你可以根据自己的经验和知识进行回答。
国考面试结构化面试题型从题目内容上可以分为8类。
第一种、综合分析题
思维的深度与广度，逻辑的严密性等。一般是根据社会热点设置问题，考生答题时，观点一定要客观准确，思考成熟，从多角度回答问题。这类题目一般有观点思辨、现象分析、看图说话、寓言理解等。
第二种、计划组织类题
组织协调能力、结局实际问题的能力、策划能力等。一般为设定考生身份，组织某一活动或安排某一事项。如，组织单位春游、宣传政策等。
第三种、应变类题
在突发情况下或多种变化情况下应变能力，是否能提出有效应对措施。一般为假设某一紧急情镜，如何合理解决问题。
第四种、人际关系处理题
人际关系、权属关系处理能力，通常上讲就是考查考生的情商。一般是与同事间、与上级领导发生冲突，存在矛盾关系时，如何处理，考生答题要有误会就解除误会，有冲突就化解冲突，保持谦虚的态度，时刻不忘自我反省即可。
第五种、背景性题
自我认知能力、角色认知以及对公务员工作的认知、价值观等。一般为围绕考生自身情况、求职动机、工作经验等设置问题，考生答题可以是自我介绍或谈谈体会。
第六种、演说类题目
人及沟通能力、应变能力、综合分析能力、叙述说理能力、实际解决问题能力等。一般是设定模拟情境，考生通过现场演讲的方式解决问题。这类题是考生比较畏惧的，有一定的难度。
第七种、联想题
想象力、创新力、应变能力等。一般是题目直接提出问题，要求考生合理想象，给出答案。
第八种、串词题
想象力、创新力、应变能力、对词语的理解能力等。一般题目中给出几个关联性不大的短语，要求考生根据这些短语编一段话。
这8种面试题型，前4种是比较常见的，可能会同时出现在同一次考试中，后4种比前面4种难度稍微大一点，一般不会出现在同一次考试中。因此考生复习面试可以由难到易逐一破解。以上就是对结构化面试的一个简单介绍，相信考生也有所了解。最后，希望考生认真备考，面试成功!
数据分析在现如今的商业世界中扮演着至关重要的角色。一个出色的数据分析师能够从庞杂的数据中提取有价值的信息，为企业的决策和战略提供指导。因此，数据分析岗位的面试非常关键，不仅要考察候选人的数据分析技能，还要测试其解决问题和沟通能力。
如果你正在准备面试数据分析岗位，下面是几个常见的面试题目，希望能帮助你更好地准备。
这是一个常见的开放性问题，用于考察候选人在实际项目中的经验和能力。你可以选择一次项目中的难题，描述你遇到的挑战、采取的方法和最终的成果。强调你的数据分析技能、解决问题的能力和团队合作精神。
在数据分析中，处理缺失值和异常值是至关重要的步骤。你可以解释使用均值、中位数、插值或删除等方法来填补缺失值的处理方式，以及使用箱线图或Z分数进行异常值检测的方法。重点在于说明你的决策基于对数据和业务的深入理解。
这是一个涉及到数据分析师选择合适模型和算法的问题。你可以谈论你在特定项目中使用过的模型，例如线性回归、逻辑回归和决策树等。强调你对不同模型的理解、应用经验和对业务问题的适应能力。
统计学是数据分析的基础，因此在面试中可能会涉及到统计学的问题。你可以简明扼要地解释什么是假设检验和置信区间，以及它们在数据分析中的作用。你可以通过示例展示你如何运用假设检验和置信区间来支持你的结论。
在现实工作中，你需要向非技术人员解释复杂的数据分析结果。你可以强调你的沟通和表达能力，以及如何使用可视化工具（例如图表、可视化仪表盘、报告等）提供清晰简明的报告。重点在于你如何将技术术语转化为非技术人员都能理解的语言。
随着大数据时代的到来，处理大量数据已经成为数据分析师的一个挑战。你可以谈论你如何使用分布式计算工具（如Hadoop或Spark）进行数据处理和分析。同时，可以提及你在优化算法、加速数据处理和并行计算方面的经验。
在真实的数据分析项目中，团队合作是非常重要的。你可以描述在一个团队中的具体角色和职责，以及你如何与其他成员合作并解决团队遇到的问题。强调你的团队协作能力、沟通技巧和适应能力。
数据分析涉及大量的个人和敏感信息，因此处理隐私和道德问题非常重要。你可以阐述你如何遵守相关法律法规，并确保数据处理的合法性和安全性。同时，强调你的道德观念和责任感。
以上是一些常见的数据分析岗位面试题目，希望能帮助你更好地准备，展示你的专业知识和技能。在准备面试时，记得要结合自己的实际经验和项目来回答问题，展示你的独特之处。祝你面试顺利！
1、引流
通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。
目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。
2、转化
完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。
每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。
3、留存
通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。
数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。
1、生产数据现状分析。
生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。
对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。
对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。
纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。
平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。
2、生产数据原因分析。
原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。
生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。
1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。
2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。
3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。
4、时间序列趋势法：查看时间趋势。
5、相关性分析法：相关性、因果性。
分析模型
对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：
需要解决的问题涉及那些维度的数据；
从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。
从原始数据集到分析数据是否需要加工。
而所有的模型，都是为了更好的解决问题。
RFM分类模型
R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。
F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。
M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。
通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，
20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。
分支的界定，往往使用中位数法。
最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。
该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。
AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。
A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播
模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。
5W2H通用模型
生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。
用户生命周期模型
互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，
对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。
无论什么数据库，大的方面都是这三种吧：
1，数据库配置优化
2，数据库建表时字段设置优化以及字段属性的设置要最合适。
3，sql查询语句优化。
是比较难懂一种题型,也是考核考生素质比较全面的题型,一直是事业单位、常考的考试题型。在考官评分考核表中,对于综合分析题是这样定义的:对事物能从宏观方面进行总体考虑;对事物能从微观方面对其各个组成部分予以考虑;能注意整体和部分之间的相互联系及各部分之间的有机协调组和。
