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。
一、Quick BI
1、产品概述
Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。
2、产品功能
极速建模：只需简单3步点击即可完成数据集的创建。
数据分析：提供专业的电子表格功能，可在线完成多数据联合分析并形成报表，支持超300个常规的数据分析函数。
丰富的可视化图表：支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等30余种图表。
多用户协作：所有对象在线化，企业用户之间以群空间的方式进行业务组织，实现成员共同操作，完成业务数据的联合分析。
多维数据分析：基于 WEB 页面的工作环境，拖拽式、类似于Excel 的操作方式，一键导入、实时分析，可以灵活切换数据分析的视角，无需重新建模。
灵活的报表集成：将 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统，并实现免登。
3、产品优势
丰富的数据源接入：支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP等数据源接入。
高性能即席查询：内置高速查询引擎，亿级数据可实现秒级计算与查询。
便捷的数据分析：类Excel操作的电子表格，并且支持300多类似Excel的函数；零SQL拖拽式的仪表板，支持多组件查询联动和下钻联动等数据联动分析机制。
安全的多端访问：产品采用ACL权限体制，数据以访问对象为控制单元，实现权限审批及授权，提供用户级、行级、水印等数据安全管控机制。
4、应用场景
数据分析与决策。解决取数难，报表产出效率低，维护难，图表效果设计不佳，人力成本高等问题。搭配使用RDS + Quick BI。
报表与自有系统集成。上手简单，快捷，极大提高看数据的效率，统一系统入口。搭配使用RDS + Quick BI。
交易数据权限管控。能够实现数据权限行级管控，适应多变的业务需求，跨源数据集成及计算性能保障。搭配使用Log + RDS + Quick BI + MaxCompute。
二、关系网络分析
1、产品概述
关系网络分析是基于大数据时空关系网络的可视化分析产品，产品围绕“大数据多源融合 、计算应用 、可视分析 、业务智能 ”设计实现，结合关系网络、时空数据，揭示对象间的关联和对象时空相关的模式及规律。产品提供关联网络（分析）、 时空网络（地图）、搜索网络、动态建模等功能 , 以可视分析的方式有效融合机器的计算能力和人的认知能力，获得对于海量数据的洞察力，帮助用户更为直观、高效地获取信息和知识。
关系网络分析产品采用组件化、服务化设计理念，分为存储计算层、数据服务层、业务应用层、分析展现层多层次体系架构。数据存储计算建立在阿里云自主研发的大数据平台上，支持 PB/EB 级别的数据规模，具有强大的数据整合、处理、分析、计算能力。
2、产品功能
关联网络
从网络视角辅助分析，帮助用户探索未知，洞察信息。提供关联反查、团伙分析等功能。
搜索网络
提供信息检索功能，帮助用户快速定位信息，完善“关联网络”、“时空网络”信息入口。
时空网络
从时空维度拓展分析，结合地理信息，深化信息在时空维度的轨迹变迁、关联规律。
动态建模
用OLP 模型动态建模，以实体(Object)、关系(Link)、属性(Property)实现异构数据整合。
3、产品优势
海量数据实时挖掘
支持在百亿节点、千亿边、万亿记录的PB量级数据，按照用户的业务指令进行关系挖掘和时空计算, 并且实时交互响应。
模型认知万物相连
基于 OLP 模型认知万物相连，以实体(Object)和关联(Link)对现实世界建模，通过属性(Property) 实现异构数据的整合。
可视分析高效体验
全面分析潜在用户体验要素和业务痛点，沉淀出数据、交互、结果的分阶可视化体验和协同共享，使得有证可查，有据可说。
三、日志服务 SLS
1、产品概述
日志服务（Log Service，简称 LOG）是针对日志类数据的一站式服务。能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，提升运维、运营效率，建立 DT 时代海量日志处理能力。
2、产品功能
实时采集与消费（LogHub）
通过ECS、容器、移动端，开源软件，JS等接入实时日志数据（例如Metric、Event、BinLog、TextLog、Click等）。
提供实时消费接口，与实时计算及服务对接。
用途：数据清洗（ETL），流计算（Stream Compute），监控与报警，机器学习与迭代计算。
查询与实时分析（Search/Analytics）
实时索引、查询分析数据。
查询：关键词、模糊、上下文、范围。
统计：SQL聚合等丰富查询手段。
可视化：Dashboard + 报表功能。
对接：Grafana，JDBC/SQL92。
用途：DevOps/线上运维，日志实时数据分析，安全诊断与分析，运营与客服系统
投递数仓（LogShipper）
稳定可靠的日志投递。将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储。
支持压缩、自定义Partition、以及行列等各种存储方式。
用途：数据仓库 + 数据分析、审计、推荐系统与用户画像。
（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。
蛮多人都在问阿里巴巴常见的面试问题，我就整理一些出来，希望能帮到大家一些吧。
面试时候问的比较多的少不了工作规划，所以面试前做个3-5年的工作规划，越详细约好，让人觉得你是真心想要加入公司，还有多多了解一下公司信息，因为会问你如何看待企业文化、发展前景什么的，还有准备一下个人经历，什么最成功的的事，遇到过的最大的困难之类的。
随着大数据时代的到来，数据分析的重要性日益凸显。阿里作为国内领先的电商平台，其数据分析能力也成为了业内关注的焦点。本文将带您了解阿里数据分析的核心概念、技术应用以及未来的发展趋势，以期为各位读者带来新的启示和思考。
数据分析是指通过数据采集、处理、分析和可视化等一系列手段，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业决策提供支持。阿里数据分析的核心在于通过对用户行为数据的分析，精准把握用户需求，优化产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
阿里在数据分析领域应用了多种先进的技术，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。通过对用户行为数据的深度挖掘，阿里能够准确预测市场趋势，提前布局，抢占先机。同时，阿里还通过机器学习和人工智能技术，优化推荐算法，提高推荐准确率，提升用户体验。
随着大数据技术的不断发展，阿里数据分析也将迎来更多的机遇和挑战。未来，阿里将更加注重数据安全和隐私保护，同时加强与其他行业的合作，实现数据共享和价值最大化。此外，阿里还将积极探索新的数据分析方法和工具，如区块链、物联网等，以应对日益复杂的数据环境。
阿里数据分析作为企业核心竞争力的重要组成部分，对于企业的发展和壮大具有至关重要的意义。通过深入挖掘用户需求，优化产品和服务，阿里数据分析为企业带来了巨大的商业价值和社会效益。未来，我们期待阿里在数据分析领域能够不断创新，引领行业的新潮流。
排名影响展现次数，主图影响点击次数，详情页影响购买转化率。
流量×转化率×客单价＝销售额，看那个数据低就优化那个。
首先，我们要明白数据分析的目的是什么。数据分析是通过数据挖掘和分析，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。而在阿里，数据分析被视为企业发展的核心驱动力之一。他们拥有一支强大的数据分析团队，通过各种数据工具和技术手段，对海量的数据进行分析和挖掘，为企业的决策提供科学依据。
阿里在数据分析方面有着一套独特的方法论。他们注重数据驱动、业务导向、数据质量、数据安全和数据协同五个方面。通过这些方法，阿里的数据分析团队能够更好地理解和满足客户需求，提升产品的质量和用户体验。同时，他们也能够及时发现和解决潜在的风险和问题，确保企业的稳定发展。
在数据驱动方面，阿里的数据分析团队注重数据的实时性和准确性。他们通过建立完善的数据采集、处理和存储体系，确保数据的及时性和可靠性。同时，他们也注重数据的标准化和规范化，避免数据之间的不一致和冲突，提高数据的质量和可信度。
在业务导向方面，阿里的数据分析团队注重数据与业务的结合。他们通过深入了解业务需求和目标，将数据与业务场景相结合，为业务决策提供支持。同时，他们也能够通过数据分析和预测，为业务发展提供方向和建议。
在数据安全和数据协同方面，阿里的数据分析团队同样重视。他们注重保护用户隐私和数据安全，确保数据在采集、传输、存储和处理过程中的安全性和可靠性。同时，他们也注重数据之间的协同和共享，通过数据共享和合作，提高数据的利用效率和价值。
除了方法论的独特性，阿里的数据分析团队还拥有丰富的实践经验和技术能力。他们能够运用各种数据分析工具和技术手段，如数据挖掘、机器学习、可视化等等，对海量的数据进行高效的分析和挖掘。同时，他们也能够根据业务需求，灵活运用各种数据分析和预测模型，为企业的决策提供科学依据。
总的来说，阿里的数据分析能力是其核心竞争力之一。他们通过建立完善的数据体系和分析方法论，注重数据驱动、业务导向、数据质量、数据安全和数据协同五个方面，不断提高数据分析的效率和准确性。这使得阿里的数据分析团队能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，为企业的发展提供强大的支持。随着大数据时代的到来，数据分析的重要性日益凸显。阿里云作为国内领先的云计算服务商，其数据分析能力也备受瞩目。本文将介绍阿里云数据分析的优势、应用场景以及如何使用阿里云数据分析工具进行数据挖掘和分析。
阿里云数据分析具有以下优势：
阿里云数据分析工具适用于各种场景，如电商、金融、医疗、教育等。以下是一些典型的应用场景：
要使用阿里云数据分析工具进行数据挖掘和分析，您需要完成以下步骤：
此外，阿里云还提供了丰富的教程和案例，帮助您更好地理解和应用数据分析工具。通过不断实践和学习，您将能够更好地利用阿里云数据分析工具进行数据挖掘和分析。
