# 金融数据分析面试题目实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(数据清洗)
B --> C(数据探索)
C --> D(建模分析)
D --> E(结果评估)
```
## 序列图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习金融数据分析面试题目
大数据分析是一个有吸引力的领域，因为它不仅有利可图，而且您有机会从事有趣的项目，而且您总是在学习新事物。如果您想从头开始，请查看大数据分析实习生面试题库以准备面试要点。 大数据分析是一个有吸引力的领域。这是有利可图的，您有机会从事有趣的项目，而且您总是在学习新事物。因此，进入大数据分析领域极具竞争力。开始大数据分析事业的最佳方法之一是通过大数据分析实习。 在大数据分析实习生
国际数据挖掘领域的顶级会议 KDD 2018 在伦敦举行，今年 KDD 吸引了全球范围内共 1480 篇论文投递，共收录 293 篇，录取率不足 20%。其中滴滴共有四篇论文入选 KDD 2018，涵盖 ETA 预测 (预估到达时间) 、智能派单、大规模车流管理等多个研究领域。四篇论文分别是（文末附论文打包下载地址）Efficient Large-Scale Fleet Management
spark用过吗？那你觉得和MR这两个计算框架中间产生的数据倾斜怎么处理 1）数据倾斜指的是key的分布严重不均，如wordCount中，有80%的数据都是（'aaa'，1），这样大部分数据交给一个reduce，剩下的20%数据分散到不同的reduce处理2）造成数据倾斜的原因：a. group by维度小，某值数量多b. distinct 遇见某较多的特殊值c. join 某个表比较小，导致ke
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2023-09-14 16:28:21
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自我介绍 + 项目介绍数仓为什么要分层？数据仓库都分哪几层？简单介绍一下 Mapreduce 工作原理？Hdfs 的读数据流程了解吗？Hdfs 的写操作呢？zookeeper的选举过程Spark 为什么比 MapReduce 快?Spark 任务执行流程?Spark 用过的解决数据倾斜的方案说一下？Flink 的四大基石都有哪些？watermark 的作用是啥？如何保证数据不丢失？Flink 如何
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2023-10-11 22:47:56
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## 数据分析师金融方向面试题
数据分析在金融领域扮演着至关重要的角色，数据分析师在金融方向也备受青睐。下面我将就一些金融方向的数据分析师面试题进行科普介绍，并给出相应的代码示例。
### 1. 金融数据的获取
在金融数据分析中，首先要获取各种金融数据，比如股票数据、市场指数数据等。Python中有很多库可以帮助我们获取金融数据，比如`pandas_datareader`。
```pyth
## 数据分析面试题解析与示例
在当今这个数据驱动的时代，数据分析师的角色变得越来越重要。因此，面试中的数据分析问题也变得更加复杂和多样化。本文将通过一些常见的数据分析面试题，展示相应的代码示例，并帮助大家更好地理解数据分析的基本概念。
### 1. 数据预处理
数据预处理是数据分析的第一步，通常包括数据清洗和数据转换。下面是一个使用Python和Pandas的简单数据预处理示例。
###
数据分析编程题1.一家超市的顾客数据，
将数据可视化并分析销售额和年龄、收入的关系
并给出营销建议
年龄 收入 销售额
34 350 123
40 450 114
37 169 135
30 189 139
44 183 117
36 80 121
32 166 133
26 120 140
32 75 133
36 40 133
答案:
import matp
“数据为王”的时代，金融大数据被誉为“金矿”，其价值已成为共识。近年来，数据成为金融业的话题之王，大数据平台已经站在了一个新的节点，金融机构越来越依赖客户服务、创新产品和内部管理“数字”。尤其是传统征信行业，经常存在“覆盖面有限，审计周期长，信息采集面有限”等待缺点，而这正是AI，大数据、云计算等新技术优化，重塑服务链的发力点。在金融企业和非金融企业中，大数据不仅改变了传统的数字运营模式，而且为金
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2023-10-06 00:18:10
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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。
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2021-07-27 11:07:57
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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
1、Flink是如何支持批流一体的？ 本道面试题考察的其实就是一句话：Flink的开发者认为批处理是流处理的一种特殊情况。批处理是有限的流处理。Flink 使用一个引擎支持了DataSet API 和 DataStream API。 2、Flink是如何做到高效的数据交换的？在一个Flink Job中，数据需要在不同的task中进行交换，整个数据交换是有 TaskManager 负责
Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFram
一.SQL大部分考点围绕join连接，聚合函数，窗口函数，列转换进行命题1.join连接重点掌握left join和inner join这是数据分析师使用率最高的两个语法，一般笔试题，掌握这两个语法就可以轻松应对所有join如果结果需要去重处理，我们可以通过group by或者distinct进行去重2.聚合函数考察应聘者对分组的理解及聚合函数的掌握情况group by语句通常会和聚合函数一起使用
目录sql如何进行优化 sql如何进行优化sql优化看运⾏环境，可以分为mysql和Hive，mysql是数据库查询优化，Hive基于MapReduce优化。互联⽹分析师更多是基于Hive查询数据，所以下⽂针对Hive如何优化进⾏分析。 (1) 理解数据仓库的分层和数据粒度是⾸要的。 因为相⽐于与数据库是为了数据的储存，更新⽽设计的，数据仓库则是更多为了数据的查询。针对具体的业务需求，选择合适的
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2023-10-23 22:56:23
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作为数据分析师，使用的最多的莫过于SQL语句，这里拿几道典型的SQL面试题为例，学习一下数据库知识。自己搭建MySQL服务器太麻烦，可以使用在线数据库发现sqlzoo是个不错的SQL学习网站sqlfiddle在线数据库的MySQL版本是5.6，不支持row_number()于是又在电脑上装了最新的MySQL8.0练习1 计算连续登陆天数 关键词 row_number百度数据部门的面试题，主要考察r
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2023-08-11 20:26:26
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数据分析主要侧重产品sence与Hive使用，也会有少量数据结构、大数据架构与算法相关内容（会放至其它相应篇中）。以下试题为日常整理的通用高频面经，包含题目，答案与参考文章，欢迎纠正与补充。1.Mysql中索引是什么？建立索引的目的？ MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。MyISAM和InnoDB是MySQL最常用
“金秋十月，尽情挥洒”，国庆节又快要到了，各大企业招聘旺季还在如火如荼地进行着，期盼了好久的7天国庆长假，你是不是打算来场说走就走的旅行，在这之前，也勇敢地进行了一次说走就走的辞职，想给自己全新的开始。想进入或转行到大数据或数据分析领域的朋友们，戳进来好好看看，2018年大数据&数据分析行业的面试机密吧，我亲自为你解答！为了帮助更多即将进入数据分析行列或大数据领域的朋友
前言本文是刊载于《经济学（季刊）》2019年第4期《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用:一个文献综述》和《经济学动态》2020年第4期《金融学文本大数据挖掘方法与研究进展》的阅读笔记在金融学领域的传统实证研究文献中，研究数据多局限于财务报告数据、股票市场数据等结构化数据（structured data）。而在大数据时代，计算机技术的不断提高使得数据类型更加丰富，文本大数据已经成为计算机可以解读
大数据金融风控的预测案例 1）数据准备 a)离群点处理 总体上先对数据进行了解，做一些简单统计，对连续性数值与字符型数值的处理； 离群点的处理： 首先，离群点的定义：是与其他大多数样本的行为或特征分布不一致的那些点； 处理方式：方法1—首先统计每个样本下缺省的特征（列）数，然后进行排序，画图，拆分成训练集与测试集进行对比，这样可以保证训练集与测试集分布一致；（注：在一些模型的训练中，结果往往得不到
