大數據開發面試題及答案

① 數據分析師面試題目和答案:動手題

【導讀】眾所周知，隨著社會的發展，數據分析師成為了炙手可熱的熱門執業，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未來廣闊的發展前景。一般情況下用人單位會給問答題和動手題來檢測應聘者的真實實力，可以說面試筆試是非常重要的一個環節。它可以直接測驗你對數據分析具體理論的掌握程度和動手操作的能力。為此小編就以此為例和大家說說2020年數據分析面試解答技巧:動手題，希望對大家有所幫助。

動手題

1. 我給你一組數據，如果要你做數據清洗，你會怎麼做?

實際上，這一道題中，面試官考核的是基本的數據清洗的准則，數據清洗是數據分析必不可少的重要環節。你可能看到這個數據存在 2 個問題：典韋出現了 2
次，張飛的數學成績缺失。

針對重復行，你需要刪掉其中的一行。針對數據缺失，你可以將張飛的數學成績補足。

2. 豆瓣電影數據集關聯規則挖掘

在數據分析領域，有一個很經典的案例，那就是「啤酒 +
尿布」的故事。它實際上體現的就是數據分析中的關聯規則挖掘。不少公司會對這一演算法進行不同花樣的考察，但萬變不離其宗。

如果讓你用 Apriori 演算法，分析電影數據集中的導演和演員信息，從而發現兩者之間的頻繁項集及關聯規則，你會怎麼做?

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「數據分析師面試題目和答案:動手題」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於數據分析及人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。

② 大數據分析師面試題：Redis的耐久化戰略

【導讀】眾所周知，大數據分析師的面試流程與其他行業的不大一樣，比如你面試一份文員工作，只需要攜帶簡歷就可以了，不過要想面試成功大數據分析師，不僅需要攜帶簡歷，還要做好考試的准備，這是每一個大數據分析師的入職必經流程，今天小編就來和大家說說大數據分析師面試題：Redis的耐久化戰略，希望對各位考生有所幫助。

一、RDB介紹

RDB 是 Redis
默許的耐久化計劃。在指定的時間距離內，實行指定次數的寫操作，則會將內存中的數據寫入到磁碟中。即在指定目錄下生成一個mp.rdb文件。Redis
重啟會通過載入mp.rdb文件恢復數據。

可以在redis.windows.conf配備文件中修正save來進行相應的配備

注意事項

60秒內10000條數據則保存

這兒有三個save，只需滿意其間任意一條就可以保存

比方：

(1)在redis中保存幾條新的數據，用kill
-9粗暴殺死redis進程，模仿redis缺點失常退出，導致內存數據丟掉的場景(或許在，也或許不在，根據save的狀況)

(2)手動設置一個save檢查點，save 5 1

寫入幾條數據，等候5秒鍾，會發現自動進行了一次mp rdb快照，在mp.rdb中發現了數據

失常停掉redis進程，再從頭發起redis，看方才刺進的數據還在

二、AOF介紹

AOF ：Redis 默許不打開。它的呈現是為了補償RDB的缺乏(數據的不一致性)，所以它採用日誌的方法來記載每個寫操作，並追加到文件中。Redis
重啟的會根據日誌文件的內容將寫指令早年到後實行一次以結束數據的恢復作業。(appendonly yes)

注意事項注意事項

可以在redis.windows.conf中進行配備

打開AOF

將appendonly 的no 改為 yes

下面是文件名可以運用默許的文件名，也可以自己改

注意事項

appendfsync運用默許的everysec就可以了

以上就是小編今天給大家整理發送的關於大數據分析師面試題：Redis的耐久化戰略的相關內容，希望對各位考生有所幫助，想知道更多關於數據分析師的基本要求有哪些，關注小編持續更新數據分析師崗位解析。

③ 面試常問的資料庫問題及答案

目前在職場中很難找到非常合格的資料庫開發人員。有人說:「SQL開發是一門語言，它很容易學，但是很難掌握。」
在面試應聘的SQL Server資料庫開發人員時，我運用了一套標準的基準技術問題。下面這些問題是我覺得能夠真正有助於淘汰不合格應聘者的問題。它們按照從易到難的順序排列。當你問到關於主鍵和外鍵的問題時，後面的問題都十分有難度，因為答案可能會更難解釋和說明，尤其是在面試的情形下。
你能向我簡要敘述一下SQL Server 2000中使用的一些資料庫對象嗎?
你希望聽到的答案包括這樣一些對象:表格、視圖、用戶定義的函數，以及存儲過程;如果他們還能夠提到像觸發器這樣的對象就更好了。如果應聘者不能回答這個基本的問題，那麼這不是一個好兆頭。
NULL是什麼意思?
NULL(空)這個值是資料庫世界裡一個非常難纏的東西，所以有不少應聘者會在這個問題上跌跟頭您也不要覺得意外。
NULL這個值表示UNKNOWN(未知):它不表示「」(空字元串)。假設您的SQL Server資料庫里有ANSI_NULLS，當然在默認情況下會有，對NULL這個值的任何比較都會生產一個NULL值。您不能把任何值與一個 UNKNOWN值進行比較，並在邏輯上希望獲得一個答案。您必須使用IS NULL操作符。

什麼是索引?SQL Server 2000里有什麼類型的索引?
任何有經驗的資料庫開發人員都應該能夠很輕易地回答這個問題。一些經驗不太多的開發人員能夠回答這個問題，但是有些地方會說不清楚。
簡單地說，索引是一個數據結構，用來快速訪問資料庫表格或者視圖里的數據。在SQL Server里，它們有兩種形式:聚集索引和非聚集索引。聚集索引在索引的葉級保存數據。這意味著不論聚集索引里有表格的哪個(或哪些)欄位，這些欄位都會按順序被保存在表格。由於存在這種排序，所以每個表格只會有一個聚集索引。非聚集索引在索引的葉級有一個行標識符。這個行標識符是一個指向磁碟上數據的指針。它允許每個表格有多個非聚集索引。
什麼是主鍵?什麼是外鍵?
主鍵是表格里的(一個或多個)欄位，只用來定義表格里的行;主鍵里的值總是唯一的。外鍵是一個用來建立兩個表格之間關系的約束。這種關系一般都涉及一個表格里的主鍵欄位與另外一個表格(盡管可能是同一個表格)里的一系列相連的欄位。那麼這些相連的欄位就是外鍵。
什麼是觸發器?SQL Server 2000有什麼不同類型的觸發器?
讓未來的資料庫開發人員知道可用的觸發器類型以及如何實現它們是非常有益的

觸發器是一種專用類型的存儲過程，它被捆綁到SQL Server 2000的表格或者視圖上。在SQL Server 2000里，有INSTEAD-OF和AFTER兩種觸發器。INSTEAD-OF觸發器是替代數據操控語言(Data Manipulation Language，DML)語句對表格執行語句的存儲過程。例如，如果我有一個用於TableA的INSTEAD-OF-UPDATE觸發器，同時對這個表格執行一個更新語句，那麼INSTEAD-OF-UPDATE觸發器里的代碼會執行，而不是我執行的更新語句則不會執行操作。
AFTER觸發器要在DML語句在資料庫里使用之後才執行。這些類型的觸發器對於監視發生在資料庫表格里的數據變化十分好用。
您如何確一個帶有名為Fld1欄位的TableB表格里只具有Fld1欄位里的那些值，而這些值同時在名為TableA的表格的Fld1欄位里?
這個與關系相關的問題有兩個可能的答案。第一個答案(而且是您希望聽到的答案)是使用外鍵限制。外鍵限制用來維護引用的完整性。它被用來確保表格里的欄位只保存有已經在不同的(或者相同的)表格里的另一個欄位里定義了的值。這個欄位就是候選鍵(通常是另外一個表格的主鍵)。
另外一種答案是觸發器。觸發器可以被用來保證以另外一種方式實現與限制相同的作用，但是它非常難設置與維護，而且性能一般都很糟糕。由於這個原因，微軟建議開發人員使用外鍵限制而不是觸發器來維護引用的完整性。
對一個投入使用的在線事務處理表格有過多索引需要有什麼樣的性能考慮?
你正在尋找進行與數據操控有關的應聘人員。對一個表格的索引越多，資料庫引擎用來更新、插入或者刪除數據所需要的時間就越多，因為在數據操控發生的時候索引也必須要維護。
你可以用什麼來確保表格里的欄位只接受特定范圍里的值?
這個問題可以用多種方式來回答，但是只有一個答案是「好」答案。您希望聽到的回答是Check限制，它在資料庫表格里被定義，用來限制輸入該列的值。
觸發器也可以被用來限制資料庫表格里的欄位能夠接受的值，但是這種辦法要求觸發器在表格里被定義，這可能會在某些情況下影響到性能。因此，微軟建議使用Check限制而不是其他的方式來限制域的完整性。
<b?返回參數和output參數之間的區別是什麼?>如果應聘者能夠正確地回答這個問題，那麼他的機會就非常大了，因為這表明他們具有使用存儲過程的經驗。
返回參數總是由存儲過程返回，它用來表示存儲過程是成功還是失敗。返回參數總是INT數據類型。
OUTPUT參數明確要求由開發人員來指定，它可以返回其他類型的數據，例如字元型和數值型的值。(可以用作輸出參數的數據類型是有一些限制的。)您可以在一個存儲過程里使用多個OUTPUT參數，而您只能夠使用一個返回參數。
什麼是相關子查詢?如何使用這些查詢?
經驗更加豐富的開發人員將能夠准確地描述這種類型的查詢。
相關子查詢是一種包含子查詢的特殊類型的查詢。查詢里包含的子查詢會真正請求外部查詢的值，從而形成一個類似於循環的狀況。</b?返回參數和output參數之間的區別是什麼?>

④ 程序員面試問題及答案

程序員面試問題及答案

程序員是從事程序開發、維護的專業人員。我整理的程序員面試問題及答案，希望大家喜歡!

1、兩柱香問題

題目：有兩柱不均勻的香，每柱香燃燒完需要1個小時，問：怎樣用兩柱香切出一個15分鍾的時間段?這個題的重點就是怎麼切。

解答：將甲香的一頭點著，將乙香的兩頭點著，當乙香燃燒完時，說明已經過了半個小時，同時也說明甲香也正好燃燒了一半，此時，將甲香的另一頭點著，從此時起到甲香完全燒完，正好15分鍾。

2、燈管問題

在房裡有三盞燈，房外有三個開關，在房外看不見房內的情況，你只能進門一次，你用什麼方法來區分那個開關控制那一盞燈?

解答：打開一盞燈10分鍾,關掉,打開第二盞,進去看看哪盞亮,摸摸哪盞熱，熱的是第一個打開的開關開的，亮的是第二個開關開的'，另一個就是第三個。

3、兩位盲人問題

他們都各自買了兩對黑襪和兩對白襪，八對襪了的布質、大小完全相同，而每對襪了都有一張商標紙連著。兩位盲人不小心將八對襪了混在一起。 他們每人怎樣才能取回黑襪和白襪各兩對呢?

答案：每一對分開，一人拿一隻，因為襪子不分左右腳的;

4、果凍問題

你有一桶果凍，其中有黃色，綠色，紅色三種，閉上眼睛，同時抓取兩個果凍。抓取多少個就可以確定你肯定有兩個同一顏色的果凍?

答案：2次4個!

5、喝啤酒問題

假如每3個空啤酒瓶可以換一瓶啤酒，某人買了10瓶啤酒，那麼他最多可以喝到多少瓶啤酒?

答案：喝完10瓶後用9個空瓶換來3瓶啤酒(喝完後有4個空瓶)喝完這三瓶又可以換到1瓶啤酒(喝完後有2個空瓶)，這時他有2個空酒瓶，如果他能向老闆先借一個空酒瓶，就湊夠了3個空瓶可以換到一瓶啤酒，把這瓶喝完後將空瓶還給老闆就可以了。

所以他最多可以喝10+3+1+1=15瓶

6、三人住旅館

有三個人去住旅館，住三間房，每一間房$10元，於是他們一共付給老闆$30，第二天，老闆覺得三間房只需要$25元就夠了於是叫小弟退回$5給三位客人，誰知小弟貪心,只退回每人$1，自己偷偷拿了$2，這樣一來便等於那三位客人每人各花了九元，於是三個人一共花了$27，再加上小弟獨吞了不$2，總共是$29。可是當初他們三個人一共付出$30那麼還有$1呢?

答案：他們所消費的27元里已經包括小弟的2元了，再加退還的3元=30元。這種題一定不要亂了陣腳，根據一條思路做：這30元現在的分布是：老闆拿25元，伙計拿2元，三人各拿1元，正好!

7、三筐蘋果問題

有三筐水果，一筐裝的全是蘋果，第二筐裝的全是橘子，第三筐是橘子與蘋果混在一起。筐上的標簽都是騙人的，(就是說筐上的標簽都是錯的)你的任務是拿出其中一筐，從裡面只拿一隻水果，然後正確寫出三筐水果的標簽。

答案：從標著「混合」標簽的筐里拿一隻水果，就可以知道另外兩筐裝的是什麼水果了。

分析：從混合的拿出一個來，如果是蘋果，而貼蘋果的筐里有可能是橘子和混合，如果是混合，說明貼橘子的筐里是橘子，不成立(因為前提說了，每個標簽都是錯的)。所以貼蘋果的筐里是橘子，則貼橘子的筐里是混合。

8、汽車加油問題

一輛載油500升的汽車從A開往1000公里外的B，已知汽車每公里耗油量為1升，A處有無窮多的油，其他任何地點都沒有油，但該車可以在任何地點存放油以備中轉，問從A到B最少需要多少油

解答：嚴格證明該模型最優比較麻煩，但確實可證，大膽猜想是解題關鍵。題目可歸結為求數列an=500/(2n 1) n=0,1,2,3......的和Sn什麼時候大於等於1000,解得n>6當n=6時，S6=977.57,所以第一個中轉點離起始位置距離為1000-977.57=22.43公里.所以第一次中轉之前共耗油22.43*(2*7 1)=336.50升此後每次中轉耗油500升,所以總耗油量為7*500 336.50=3836.50升。

9、兩個人猜數問題

教授選出兩個從2到9的數，把它們的和告訴學生甲，把它們的積告訴學生乙，讓他們輪流猜這兩個數， 甲說：「我猜不出」， 乙說：「我猜不出」， 甲說：「我猜到了」， 乙說：「我也猜到了」， 問這兩個數是多少?

解答:3和4。設兩個數為n1，n2，n1> =n2，甲聽到的數為n=n1 n2，乙聽到的數為m=n1*n2，證明n1=3，n2=4是唯一解。證明：要證以上命題為真，不妨先證n=7

1)必要性：

i) n> 5 是顯然的，因為n <4不可能，n=4或者n=5甲都不可能回答不知道

ii) n> 6 因為如果n=6的話，那麼甲雖然不知道(不確定2 4還是3 3)但是無論是2，4還是3，3乙都不可能說不知道(m=8或者m=9的話乙說不知道是沒有道理的)

iii) n <8 因為如果n> =8的話，就可以將n分解成 n=4 x 和 n=6 (x-2)，那麼m可以是4x也可以是6(x-2)而4x=6(x-2)的必要條件是x=6即n=10，那樣n又可以分解成8 2，所以總之當n> =8時，n至少可以分解成兩種不同的合數之和，這樣乙說不知道的時候，甲就沒有理由馬上說知道。以上證明了必要性。

2)充分性

當n=7時，n可以分解成2 5或3 4

顯然2 5不符合題意，捨去，容易判斷出3 4符合題意，m=12，證畢

於是得到n=7 m=12 n1=3 n2=4是唯一解。

10、猴子吃香蕉問題

一個小猴子邊上有100 根香蕉，它要走過50 米才能到家，每次它最多搬50 根香蕉，每走1 米就要吃掉一根，請問它最多能把多少根香蕉搬到家裡。

解答：設 小猴從0 走到50, 到A 點時候他可以直接抱香蕉回家了, 可是到A 點時候他至少消耗了3A 的香蕉( 到A, 回0, 到A), 一個限制就是小猴只能抱50 只香蕉, 那麼在A 點小猴最多49 只香蕉.100-3A=49, 所以A=17. 這樣折騰完到家的時候香蕉剩100-3A-(50-A)=50-2A=16.

⑤ 大數據技術Hadoop面試題

單項選擇題

1.下面哪個程序負責HDFS數據存儲。

a)NameNode

b)Jobtracker

c)Datanode

d)secondaryNameNode

e)tasktracker

2.HDfS中的block默認保存幾份?

a)3份

b)2份

c)1份

d)不確定

3.下列哪個程序通常與NameNode在一個節點啟動?

a)SecondaryNameNode

b)DataNode

c)TaskTracker

d)Jobtracker

4.Hadoop作者

a)MartinFowler

b)KentBeck

c)Dougcutting

5.HDFS默認BlockSize

a)32MB

b)64MB

c)128MB

6.下列哪項通常是集群的最主要瓶頸

a)CPU

b)網路

c)磁碟

d)內存

7.關於SecondaryNameNode哪項是正確的?

a)它是NameNode的熱備

b)它對內存沒有要求

c)它的目的是幫助NameNode合並編輯日誌，減少NameNode啟動時間

d)SecondaryNameNode應與NameNode部署到一個節點

多選題

8.下列哪項可以作為集群的管理工具

a)Puppet

b)Pdsh

c)ClouderaManager

d)d)Zookeeper

9.配置機架感知的下面哪項正確

a)如果一個機架出問題，不會影響數據讀寫

b)寫入數據的時候會寫到不同機架的DataNode中

c)MapRece會根據機架獲取離自己比較近的網路數據

10.Client端上傳文件的時候下列哪項正確

a)數據經過NameNode傳遞給DataNode

b)Client端將文件切分為Block，依次上傳

c)Client只上傳數據到一台DataNode，然後由NameNode負責Block復制工作

11.下列哪個是Hadoop運行的模式

a)單機版

b)偽分布式

c)分布式

12.Cloudera提供哪幾種安裝CDH的方法

a)Clouderamanager

b)Tarball

c)Yumd)Rpm

判斷題

13.Ganglia不僅可以進行監控，也可以進行告警。()

14.BlockSize是不可以修改的。()

15.Nagios不可以監控Hadoop集群，因為它不提供Hadoop支持。()

16.如果NameNode意外終止，SecondaryNameNode會接替它使集群繼續工作。() 1 2 3

⑥ 大數據面試題及答案誰能分享一下

大數據時代才剛剛開始。隨著越來越多的公司傾向於大數據運營，人才需求達到歷史最高水平。這對你意味著什麼？如果您想在任何大數據崗位上工作，它只能轉化為更好的機會。您可以選擇成為數據分析師，數據科學家，資料庫管理員，大數據工程師，Hadoop大數據工程師等。在本文中，慧都網將介紹與大數據相關的前10大數據面試問題。

以下是最重要的大數據面試問題以及具體問題的詳細解答。對於更廣泛的問題，答案取決於您的經驗，我們將分享一些如何回答它們的提示。

10個大數據面試入門級問題

無論何時進行大數據采訪，采訪者都可能會詢問一些基本問題。無論您是大數據領域的新手還是經驗豐富，都需要基礎知識。因此，讓我們來介紹一些常見的基本大數據面試問題以及破解大數據面試的答案。

1.您對「大數據」一詞有何了解？

答：大數據是與復雜和大型數據集相關的術語。關系資料庫無法處理大數據，這就是使用特殊工具和方法對大量數據執行操作的原因。大數據使公司能夠更好地了解其業務，並幫助他們從定期收集的非結構化和原始數據中獲取有意義的信息。大數據還允許公司採取數據支持的更好的業務決策。

2.大數據的五個V是什麼？

答：大數據的五個V如下：

• Volume -Volume表示體積大，即以高速率增長的數據量，即以PB為單位的數據量

• Velocity -Velocity是數據增長的速度。社交媒體在數據增長速度方面發揮著重要作用。

• Variety -Variety是指不同的數據類型，即各種數據格式，如文本，音頻，視頻等。

• Veracity -Veracity是指可用數據的不確定性。由於大量數據帶來不完整性和不一致性，因此產生了准確性。

• Value -價值是指將數據轉化為價值。通過將訪問的大數據轉換為價值，企業可以創造收入。



YARN的兩個主要組成部分：

• ResourceManager-該組件接收處理請求，並根據處理需要相應地分配給各個NodeManager。

• NodeManager-它在每個單個數據節點上執行任務




7.為什麼Hadoop可用於大數據分析？

答：由於數據分析已成為業務的關鍵參數之一，因此，企業正在處理大量結構化，非結構化和半結構化數據。在Hadoop主要支持其功能的情況下，分析非結構化數據非常困難

• 存儲

• 處理

• 數據採集

此外，Hadoop是開源的，可在商用硬體上運行。因此，它是企業的成本效益解決方案。




8.什麼是fsck？

答：fsck代表文件系統檢查。它是HDFS使用的命令。此命令用於檢查不一致性以及文件中是否存在任何問題。例如，如果文件有任何丟失的塊，則通過此命令通知HDFS。




9. NAS（網路附加存儲）和HDFS之間的主要區別是什麼？

答：NAS（網路附加存儲）和HDFS之間的主要區別 -

• HDFS在一組計算機上運行，而NAS在單個計算機上運行。因此，數據冗餘是HDFS中的常見問題。相反，復制協議在NAS的情況下是不同的。因此，數據冗餘的可能性要小得多。

• 在HDFS的情況下，數據作為數據塊存儲在本地驅動器中。在NAS的情況下，它存儲在專用硬體中。




10.格式化NameNode的命令是什麼？

答：$ hdfs namenode -format。

歡迎咨詢慧都在線客服，我們將幫您轉接大數據專家團隊，並發送相關資料給您！

以上就是大數據面試題及答案，希望我的回答對您有幫助！

⑦ 「每日一道大數據面試題系列」spark如何調優

如果面試時被問到spark任務如何調優，我們該如何回答呢？

下面我們從四大方面回答這個問題，保證吊打面試官。

一、spark性能調優

1、分配更多的資源

比如增加執行器個數（num_executor）、增加執行器個數（executor_cores）、增加執行器內存（executor_memory）

2、調節並行度

spark.default.parallelism

3、重構RDD架構以及RDD持久化

盡量去復用RDD，差不多的RDD可以抽取成一個共同的RDD，公共RDD一定要實現持久化

4、廣播變數

SparkContext.broadcast方法創建一個對象，通過value方法訪問

5、使用kryo序列化

SparkConf中設置屬性：spark.serializer: org.apache.spark.serializer.kryoSerializer

6、使用fastutil優化數據格式（代替java中的Array、List、Set、Map）

7、調節數據本地化等待時長

調節參數: spark.locality.wait

二、JVM調優

降低cache操作的內存佔比 1.6版本之前使用的是靜態內存管理

spark中堆內存被劃分為兩塊：

一塊是專門來給RDD作cachepersist持久化的 StorageMemory，另一塊是給spark運算元函數運行使用的，存放函數中自己創建的對象。

1.6版本之後採用統一內存管理機制

storage和execution各佔50%，若己方不足對方空餘可佔用對方空間

可嘗試調節executor堆外內存

spark.yarn.executor.memoryOverhead = 2048m

調節連接等待時長

spark.core.connection.ack.wait.timeout = 300

三、shuffle數據傾斜調優

1、預聚合源數據，對hive源表提前進行聚合操作，在hive聚合之後，spark任務再去讀取

2、檢查傾斜的key是否是臟數據，可以提前過濾

3、提高shuffle操作rece的並行度

4、使用隨機key實現雙重聚合

5、將rece端 join轉換成map端 join

6、sample采樣傾斜key，單獨進行join後在union

7、使用隨機數以及擴容表進行join

四、運算元調優

1、使用mapPartition提升map類操作的性能

2、filter過後使用coalesce減少分區數量

3、使用foreachPartition優化寫數據性能

4、使用repartition解決sparkSql低並行度的性能問題

5、receByKey替換groupByKey實現map讀預聚合

⑧ 常見大數據公司面試問題有哪些

1、您對“大數據”一詞有什麼了解?

答： 大數據是與復雜和大型數據集相關的術語。關系資料庫無法處理大數據，這就是為什麼使用特殊的工具和方法對大量數據執行操作的原因。大數據使公司能夠更好地了解其業務，並幫助他們從定期收集的非結構化和原始數據中獲取有意義的信息。大數據還使公司能夠根據數據做出更好的業務決策。

2、告訴我們大數據和Hadoop之間的關系。

答： 大數據和Hadoop幾乎是同義詞。隨著大數據的興起，專門用於大數據操作的Hadoop框架也開始流行。專業人士可以使用該框架來分析大數據並幫助企業做出決策。

注意： 在大數據采訪中通常會問這個問題。 可以進一步去回答這個問題，並試圖解釋的Hadoop的主要組成部分。

3、大數據分析如何有助於增加業務收入?

答：大數據分析對於企業來說已經變得非常重要。它可以幫助企業與眾不同，並增加收入。通過預測分析，大數據分析為企業提供了定製的建議。此外，大數據分析使企業能夠根據客戶的需求和偏好推出新產品。這些因素使企業獲得更多收入，因此公司正在使用大數據分析。通過實施大數據分析，公司的收入可能會大幅增長5-20%。一些使用大數據分析來增加收入的受歡迎的公司是-沃爾瑪，LinkedIn，Facebook，Twitter，美國銀行等。