面试数据分析岗位要哪些问题

⑴ 常见大数据公司面试问题有哪些

1、您对“大数据”一词有什么了解?

答： 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还使公司能够根据数据做出更好的业务决策。

2、告诉我们大数据和Hadoop之间的关系。

答： 大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门用于大数据操作的Hadoop框架也开始流行。专业人士可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。

注意： 在大数据采访中通常会问这个问题。 可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。

3、大数据分析如何有助于增加业务收入?

答：大数据分析对于企业来说已经变得非常重要。它可以帮助企业与众不同，并增加收入。通过预测分析，大数据分析为企业提供了定制的建议。此外，大数据分析使企业能够根据客户的需求和偏好推出新产品。这些因素使企业获得更多收入，因此公司正在使用大数据分析。通过实施大数据分析，公司的收入可能会大幅增长5-20%。一些使用大数据分析来增加收入的受欢迎的公司是-沃尔玛，LinkedIn，Facebook，Twitter，美国银行等。

⑵ 在面试数据分析师这个职位的时候，一般会被问到哪些

首先，得看你是从事什么数据分析。
比如你是一名淘宝电商数据分析师，一般会问到，同行竞争如何，同行是怎么达到那样的销售额的，为什么人家店铺排在前几。商品能达到TOP前十，为什么没有点击率，没有转换，没有下单量，是主图设计不够吸引，还是详情页不够详细，又或者说是客服服务不够好等。
不够全面的解释，希望对你有帮助

⑶ 大数据分析面试问什么

1. 基本工具

包括规定动作和自选动作两类。

1.1 规定动作

SQL查询： ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。从数据库中提取数据是数据分析的第一步。

1.2 自选动作

根据简历来问，简历上写什么就问什么，会问得比较深入。简历作为敲门砖，撰写也是非常重要的，切不可写的过于夸张和造假，奉劝各位不要作死，毕竟不作死都有可能会死。Python、Stata、R、SPSS、SAS、EViews都算比较常见的数据分析工具。

2.逻辑思维

主要分为两方面，对业务逻辑的理解能力和行文的逻辑水平。

2.1业务逻辑

虽然一个业务看似流程简单清晰，但产生数据的复杂程度往往超过大多数人的想象。对业务逻辑的考察主要通过相关项目经历。

2.2行文逻辑

毕竟最终产出是一份份报告，可能是HTML邮件也能是PDF。

3.理论储备

也分为规定动作和可选动作。

3.1 规定动作

主要是基础的统计学理论，如方差、协方差、算数平均数、几何平均数、中位数、众数、分位值、双峰数据、长尾数据、假设检验、期望迭代法则、贝叶斯原理等。

3.2 自选动作

根据简历来问，简历上写什么hr一定会问什么。

4.对细节的敏感度

作为数据分析师，每天要关注大量数据指标。对细节的敏感度是非常必要的。这主要分为两方面，对统计口径的敏感度和对数据的敏感度。

4.1 统计口径

统计口径一致是确保数据可比性的基础，这非常考验数据分析师的敏感度和行业经验。

4.2 数据

面试者对数据异常波动、离群值、平均数没有代表意义等情况的迅速识别能力。比如已知然寿司套餐单价1,500，酒水单价300，平均客单价2,500，能不能马上想到这可能是双峰数据或者长尾数据，抑或既双峰又长尾的数据？

5.学习能力

互联网行业瞬息万变，光数据的存储就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥三驾马车等一大堆奇奇怪怪的东西。互联网行业的从业者经常要面对新需求、新工具、新方法。能否迅速掌握新知识，解决新问题面试者必须证明给hr看。主要考察的方式是了解过往项目经历，或者出作业题(比如Sci-Hub)。

6.排版和简单UI设计

数据分析报告必须简洁、清晰、重点突出。主要考察方式是出作业题让面试者限时交一份slides(就是PPT啦)出来。

7.价值观

主要看工作热情、态度、道德水平等等，这方面的问题比较随机。

⑷ 数据分析师面试经验

数据分析师面试经验

经常被问到一个问题，数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊?特别是以下几类人群：

1、想转行做数据分析工作的朋友。

2、之前在比较小的公司做数据分析师，去大公司面试。

3、在校大学生。

在回答这些问题之前，先谈我的一个面试经历，记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候，有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。当时我也在想，在面试大公司的数据分析师一定会问：

1、你做过哪些模型?

2、用什么工具做的啊?

3、你会或者知道哪些算法啊?

4、数据量有多大?

.......

但是当我去沟通下来的时候，问关于数据挖掘模型算法原理、使用什么工具的东西不多。更多是问一些关于项目背景、怎么思考这些项目、如何使用这些模型结果、怎么推动业务方去使用数据结果。【坦白说当时觉得不可思议，怎么问这些问题呢?】

所以大家在面试数据分析岗位的时候，基础知识是必须的。但是更多要关注数据实现数据价值，特别是从事一段时间数据分析同学，但如果仅仅是刚准备从事数据分析同学，基础的专业知识与技能肯定是面试必问的话题。如果这家公司希望未来培养或者招的真的做数据分析的，那就会像我面试碰到的，一定也会很关注面试之外的问题。

回到具体面试的问题，PS:这里我仅仅谈谈我的几点看法和我面试中会问到的几个问题，以及我为什么会为这些问题。

一、了解你面试岗位的工作性质

1、你对于你面试岗位价值的理解。

2、你觉得这个岗位大概的工作内容。

3、对于公司的理解。

二、沟通表达/逻辑思维

1、说一下你过往做的一些项目/说说你以前的工作经历。

2、你之前做过的一些专业分析。

3、你之前做过的模型。

4、之前是如何与业务方打交道的。

三、对于数据与商业的理解

1、如何理解数据敏感性?

2、你觉得数据怎么体现其商业价值?能否举个例子。

四、专业技能

1、基础的统计学知识。

2、数据挖掘基本的算法。

3、怎么评估模型好坏。

4、使用的工具。

5、数据挖掘流程。

6、怎么清洗变量【例如：指标定义、缺失值处理】。

7、怎么解决建模中会碰到一些技术问题【例如：共线性、不同模型针对的.数据类型】。

五、学习能力

1、是怎么学习专业知识。

2、怎么学习业务知识。

六、职业发展

1、未来3年的职业规划。

2、要实现这些规划计划是怎么样。

我把面试过程可以会问几类问题，不同的面试官可以侧重点不一样。我想和所有面试数据分析师的朋友说的：

1、面试过程中大家是平等的。不要太弱势也不要太强势。

2、把你之前的工作有条理的表达出来。

3、面试一些问题的时候，可以想一想。我个人觉得，并不是所有的问题必须别人一问完，立即回答。

4、把面试当作一种学习与经历。关键是从一些面试中你能发现自己不足。

另外一些小tips:

1、面试之前了解这个岗位。了解一下这个公司。花点时间在面试公司和岗位，了解了解人家公司是干什么，如果你对这家公司特别感兴趣，去网站上看看，去体验体验人家公司的产品和服务。会让面试的人感觉到尊重。当然太贵就算了。

2、如果有认识的人或者通过一些渠道先了解一下你面试的公司，部门情况到底是怎么样的。到底要招什么样的人。

3、很多企业的招聘与实际需要的人之间有很大的出入。

4、投递简历前：花点时间在简历上：要看到一份没有错别字且能把之前工作写清楚在一张纸上真的很少。

5、机会是留给有准备的人。你准备好了吗?每次面试结束看，看看自己的不足，然后一定立即去学起来。

⑸ 数据分析师面试常见问题有哪些

1、如何理解过拟合?

过拟合和欠拟合一样，都是数据挖掘的基本概念。过拟合指的就是数据训练得太好，在实际的测试环境中可能会产生错误，所以适当的剪枝对数据挖掘算法来说也是很重要的。

欠拟合则是指机器学习得不充分，数据样本太少，不足以让机器形成自我认知。

2、为什么说朴素贝叶斯是“朴素”的?

朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。之所以称为朴素贝叶斯，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强硬的假设，实际情况并不一定，但是这项技术对于绝大部分的复杂问题仍然非常有效。

3、SVM 最重要的思想是什么?

SVM 计算的过程就是帮我们找到超平面的过程，它有个核心的概念叫：分类间隔。SVM 的目标就是找出所有分类间隔中最大的那个值对应的超平面。在数学上，这是一个凸优化问题。同样我们根据数据是否线性可分，把 SVM 分成硬间隔 SVM、软间隔 SVM 和非线性 SVM。

4、K-Means 和 KNN 算法的区别是什么?

首先，这两个算法解决的是数据挖掘中的两类问题。K-Means 是聚类算法，KNN 是分类算法。其次，这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means 是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而 KNN 是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。最后，K 值的含义不同。K-Means 中的 K 值代表 K 类。KNN 中的 K 值代表 K 个最接近的邻居。

⑹ 小公司cto面试数据分析师会问什么

1、个人情况、对岗位的认知、项目经历陈述在内的一些常规问题。
2、小公司cto还会考察你的分析工具水平、学习能力等，比如询问你在平时工作中是否什么学习或提升，以及你对面试数据分析师的认知等。

⑺ 如何准备数据分析师面试

1. 理论知识(概率统计、概率分析等)

掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果你面试的是和算法相关的工作，那么面试官一定会问你和算法相关的问题。比如常用的数据挖掘算法都有哪些，EM 算法和 K-Means 算法的区别和相同之处有哪些等。

有些分析师的工作还需要有一定的数学基础，比如概率论与数理统计，最优化原理等。这些知识在算法优化中会用到。

除此以外，一些数据工程师的工作更偏向于前期的数据预处理，比如 ETL 工程师。这个职位考察你对数据清洗、数据集成的能力。虽然它们不是数据分析的“炼金”环节，却在数据分析过程中占了 80% 的时间。

2. 具体工具(sklearn、Python、Numpy、Pandas 等)

工程师一定需要掌握工具，你通常可以从 JD 中了解一家公司采用的工具有哪些。如果你做的是和算法相关的工作，最好还是掌握一门语言，Python 语言最适合不过，还需要对 Python 的工具，比如 Numpy、Pandas、sklearn 有一定的了解。

数据 ETL 工程师还需要掌握 ETL 工具，比如 Kettle。

如果是数据可视化工作，需要掌握数据可视化工具，比如 Python 可视化，Tableau 等。

如果工作和数据采集相关，你也需要掌握数据采集工具，比如 Python 爬虫、八爪鱼。

3. 业务能力(数据思维)

数据分析的本质是要对业务有帮助。因此数据分析有一个很重要的知识点就是用户画像。

用户画像是企业业务中用到比较多的场景，对于数据分析来说，就是对数据进行标签化，实际上这是一种抽象能力。

关于如何准备数据分析师面试，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑻ 怎么面试大数据分析师

1、考察对数据的敏感度。
面试的时候，数据部门经理问一些生活中的数据的问题，一个优秀的数据分析师对数据有很强的敏感度，生活中常见的数据，你直观的感受往往能反应出你的资质。
2、数学基本概念和统计学方法。
遇到的有排列组合的问题的，还有指数衰减的定义等等。或者直接给一个问题或者数据，问问你打算用什么样的方法怎样去分析。在给你数据的时候，一定要记得说数据预处理！这一点非常重要，这样会让人觉得你的回答逻辑清楚，有条有理。如果想从事与数据科学相关的岗位，需要学习的数据知识可以参考成都加米谷大数据培训机构的：想从事数据科学相关岗位，这些数学基础“必备”。
3、编程能力。
你一定要有自己熟练的软件，常问的问题是，你一般用excel干什么，常用的函数有哪些？你是否用过数据透视表？是够用过宏？你平时多久用一次R？你是否用过或了解过并行？等等关于软件的问题。在面试小公司时，HR会可能直接给你一个数据进行数据分析，题目一般给的都不太难。