目录标题1,数据分析流程2,游戏数据分析涉猎的少,如何证明自己有能力胜任?(学习话术)3,对于游戏而已,重要的指标4,数据分析的理解是什么,如何学习数据分析的,职业看法5,数据分析常用软件、必备技能6,数据分析应该具备的能力7,简述SVM8,为什么想做数据分析?9,实际问题:根据数据分析去调整高峰期打车供需问题10,数据挖掘和数据分析有什么不同11,专业与数据分析的哪些内容相关12,业务--假
 金九银十的招聘季接近尾声,各位毕业生在一番腥风血雨的竞争中找寻着自己满意的工作,想想当时起早贪黑赶趟面试也是一把心酸累。随着互联网寒冬的到来,工作越发的难找,大家躲过了面试的坑却还是躲不过企业家优化组织结构的坑(裁员甚至裁掉应届生),所以各位找工作的娃儿在选择的时候一定在睁大双眼选择对的boss!!!小编在找工作的过程中把各个大厂的面试经记录下来,一方面是为了之后的面试做准备,另一方面
2019年10月份开始,由于大四已经没有课,只是每天自习难免会无聊厌烦,希望将学到的知识用于实践,并提前体验一下工作,我们便开始投简历寻找与本专业相关的实习。丰富履历的同时也为毕业旅行储蓄一些资金~首先来说小橙子面试公司:某金融公司,负责资产管理和财富管理;面试岗位:数据分析师,负责股票期权期货等金融产品的走势分析,定价模型分析等岗位要求:熟悉数值分析算法,面向对象编程语言,熟练的编程能力,算法创
# 数据分析师面试问题及答案 数据分析师是当今互联网时代中备受瞩目的职业之一,他们负责收集、处理、分析和解释大量数据,为企业提供决策支持和业务发展方向。在数据分析师面试中,除了基本的技术要求外,还会涉及一些具体的问题和场景,用以考察应聘者的能力和专业知识。本文将介绍一些常见的数据分析师面试问题及答案,同时提供代码示例和序列图来帮助读者更好地理解。 ## 1. 数据清洗和处理 在数据分析的过
数据分析师常见的10道面试题解答 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相
算法面试必备-----数据分析常见面试题算法面试必备-----数据分析常见面试题1、统计学问题问题:贝叶斯公式复述并解释应用场景问题:朴素贝叶斯的理解问题:参数估计问题:极大似然估计问题:假设检验问题:P值是什么?问题:置信度、置信区间问题:协方差与相关系数的区别和联系问题: 中心极限定理2、概率问题问题:扑克牌54张,分成2份,求这2份都有2张A的概率问题:男生点击率增加,女生点击率增加,总体
   最近学习了hashtable的一点知识,发现可以用来解决大数据的一些问题。我们这里讲的大数据分析事实上并不是分布式和数据挖掘这些高深的概念,而是针对从从一个大文件或者一堆数据(内存放不下)中找出具有某种特点的数,这也是近年来各大公司经常考的问题面试题1:给一个超过100G大小的log file, log中存着IP地址, 设计算法找到出现次数最多的IP地址?解析:100G
文章目录1、MapReduce如何选择垃圾回收器?2、如何配置hdfs集群?3、如何搭建yarn集群?4、hdfs存储结构?5、hdfs的常见存储格式?6、hdfs小文件的危害以及如何处理?7、数据倾斜如何处理?8、Reduce Join 和Map join9、MR的压缩10、spark中repartition和coalesce的区别11、spark 四个byKey的区别12、flume如何监听
这两年作为面试官面了差不多有100多个数据分析候选人了,也形成了一些自己的判断标准,但因为平常的面试都比较零散,所以也一直没专门去做总结。刚好最近在参加公司的校招专场面试,专场面试一般都是需要面试一整天,而且是面完一个马上需要面下一个的那种,中间比较少的时间回忆思考,所以就把我的评判标准固化成了几个点,然后根据候选人在面试过程中每个点的表现进行综合判断,等面试完了判断和评价也就完成了。这一篇就分享
华为数据分析师技术面试感受前言年末华为的各个部门好像都在招人。笔者收到了个面试邀请,是数据分析师的。好像只有三个步骤,投递简历,技术面试,业务面试。就其中可能是大家最想知道的技术面试和大家分享一下。正文首先面试的形式是电话面试,时间大概是35分钟(鬼知道我这么能聊)。首先是先寒暄了几句。问了我现在在哪个城市,然后强调了一下是签德科,这是招聘的基础。目前社招的17级及以下的都是走德科哈。至于德科和华
数据分析师基础知识统计 数据分析知识基础概念随机变量常用特征正态分布与大数定律、中心极限定律假设检验模型、数据挖掘知识常用概念数据集划分欠拟合过拟合模型分类方法常见模型介绍线性回归模型:逻辑回归模型决策树模型随机森林模型Boosting模型XGBoost模型模型效果评估方法 统计 数据分析知识基础概念随机试验:相同条件下对某随机现象进行大量重复观测 样本理解为每次随机试验的结果, 随机变量 离散
1:自我介绍1:尊敬的面试官您好,我叫慢慢,毕业于XX大学,XX学专业,具有近3年的数分工作经验。2:在XX,我的主要工作的内容分为就是协助业务部门,做数据分析和策略输出。形式主要包括搭建业务数据指标体系,输出业务专项报告,以及项目的策划和落地等。2:工作期间内,我不仅能够独立完成工作任务,有一些成功的项目经验,而且也可以和其他部门伙伴,业务方进行沟通协作。所以我在数据分析和沟通协作的能力上是没问
1、成为一名数据分析师需要具备哪些技能? 要成为一名数据分析师,需要掌握丰富的报告软件包(Business Objects),编程语言(XML,Javascript或ETL框架),数据库(SQL,SQLite等);能够准确分析、组织、收集或传播数据;掌握数据库设计,数据模型,数据挖掘等方面的技术知识以及分析大型数据集(SAS,Excel,SPSS等)的统计软件包知识。2、分析项目的各个步骤包括:·
欢迎来到“ 久也 ”的空间希望能让 数据 相关工作的同学遇到困难找到答案没有请找我!!!目录前言:什么是链路“链路”?首先以项目为维度的话,链路如下:图一涉及到面试官问的问题会如下:问题剖析:首先以数据为维度的话,链路如下前言:刚过完7~8月份的毕业季,相信不少大佬已经找到了心仪的工作。但是也有不少大佬奔着金九银十物色更好的工作,这不刚过完国庆在往高薪的工作
“ 上一篇文章《数据分析必备十大思维(下)》,给大家总结了数据分析师必备的十大分析思维,很多小伙伴看后纷纷表示,总结的很系统、全面,非常受用!同时,也有很多小伙伴私信我说,最近在准备面试,能不能总结一些数据分析常见的面试题。恰巧现在正值金三银四招聘季,这个提议简直就是雪中送炭。希望接下来推出的面试题解析系列文章能给奋斗在面试一线的小伙伴们些许帮助。”一、不得不看的简历投递小技巧1. 要不
游戏产业可以说是近些年发展非常迅速的一个行业,传统的电子竞技市场也正在被一些新兴的IT技术所推动,从调查数据来看,当今的玩家数量已经比前几年的传统电竞时代增长了数倍,由于很多外界资本的注入,使得游戏产业近些年正在逐渐走向正规化的发展方向。近些年电子竞技俱乐部规范化发展、电子竞技赛事数量上涨,主办方、玩家的普遍水准大幅度提升等等一系列改变都体现了当今电子竞技游戏市场的蓬勃发展。回归到IT产业,近些年
数据分析新员工如何参加工作面试?【导语】凡事预则立,不预则废,对于求职入职也是一样的,近几年来,数据分析行业热潮不减,市场上与之相关的岗位与培训也是越来越多,很多小伙伴都想进入这一行业,参与到这波红利之中,想要跻身这一行业,就得通过数据分析师面试,那么数据分析新员工如何参加工作面试呢?1.制作简历相信大家都知道面试一定要带简历,那么如何制作出一份让面试官眼前一亮的简历呢?在这小编建议大伙儿尝试一下
 有准备,才有气魄  数据分析主要涉及哪些流程?  可以很清楚的看到,一个数据报告(副本)依据需求不同,有普通难度(蓝->橙->绿->红),也有英雄难度(蓝->橙->绿+黄->红),这次我们先讲普通难度的攻略,英雄难度放到下次讲。普通难度的数据报告要经历7个步骤:Step 1:目标确定这一步在工作中通常是由你的客
SQL查询:JOIN ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。从数据库中提取数据数据分析的第一步。另外我们的数据规模是TB级的,所以还要能使用SQL让集群做一些简单的计算,不然都下载到本地的话运算资源是肯定不够的。可能还会问一些非常基础的问题,比如PRIMARY KEY、int、str、double之类。Excel:数据透视表、V
在软考(软件水平考试)中,针对大数据系统分析师面试环节,通常会涉及一系列专业而深入的问题,用以评估应聘者的知识水平、分析能力和解决实际问题的技巧。以下是一篇关于大数据系统分析师面试问题的软考相关文章。 --- 在信息技术日新月异的今天,大数据系统分析师的角色变得越来越重要。作为大数据领域的专业人才,他们不仅需要掌握数据处理和分析的技能,还需要具备系统架构设计和优化的能力。因此,在软考面试中,
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