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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1. 在数据库中你怎么把时间进行格式化例如使用 DATE_FORMAT(time,'%Y-%m-%d')2. 如果左连接表中 左表有1条数据 右表有4条匹配的数据 结果是怎样的右表展示4条匹配数据 左表展示和右表展示数据对应的数据3. 如果右连接表中 左表有1条数据 右表有4条匹配的数据 结果是怎样的右表中所有都展示 左表即一一对应右表展示数据的匹配4. M
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2024-02-26 15:56:23
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数据分析面试总结1. 介绍下hadoop的底层2. 数据库三大范式3. 数据库四大原则4. 简述快排 及 复杂度5. 简述链表 和 数组区别6. 解决哈希冲突的方法7. 简述sql中left join、right join 和cross join 1. 介绍下hadoop的底层hdfs 分布式存储扩展性&容错性&海量数量存储数据会拆成小块 128MB 一个block数据会冗余 默
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2023-09-07 23:32:41
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目录同比环比占比获取分组后每组的最大值字符串中的数字、英文、汉字提取SUM求和返回null改为返回0字段分割统计数量常用计算函数同比概念：同比就是与历史同时期比较。例如，2019年7月份与2018年7月份相比，就是与不同年份的同一时期作比较，叫同比。select
本月时间,
case when 2019-07数据 is null or 2019-07数据 = 0 then 0 else 2019-
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2024-07-02 06:15:19
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面试题（MySQL篇）3. 如何提高MySQL的查询速度？考点解析：考察面试者对MySQL查询优化的理解参考答案：（因为这个问题如果回答的详细一点可以写上一整篇，但是该篇暂不打算这么描述。这里简单提几个点，后面会专门开一篇讲MySQL查询优化的问题）(1). 当使用SELECT...WHERE...查询的时候，添加索引给指定列；(2). 当查询大表的时候，尽量避免全表扫描（即SELECT * FR
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2023-08-23 19:28:34
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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
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2024-08-27 10:15:38
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找了半年工作，面试了几个data science的职位，总结了一些常见的问题，在这儿抛砖引玉。自我介绍几乎所有的面试都免不了以自我介绍为开头。对于考官，通常也会想基于自我介绍发现接下来要问的问题。所以，自我介绍非常重要。我参考的模板：教育背景：简单说说哪年在哪里获得什么学位。相关经验：按时间顺序讲一下2个做过的项目，介绍下用了什么办法，比如用了什么编程语言，最后的成果是什么。最好有些量化的指标
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2024-01-11 13:19:26
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【每日一看】数据分析面试题归纳整理总结刷题方向统计理论知识业务思维逻辑机器学习、数据挖掘、工具类算法编程、SQL其他 刷题方向目前看到的面经总结为分五大块：统计理论知识业务思维逻辑机器学习、数据挖掘、工具类算法编程、SQL其他可以参考link。当然还有一些自己刷题等总结添加到这里，从现在开始，会每天更新一些知识，按照与自己项目经历研究比较相关的知识开始添加，养成记录的好习惯，正如题目中的【每日一
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2024-01-07 13:40:48
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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
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2023-11-10 09:15:32
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1. 巩固基础-有趣的大数据扫黄聚合函数、去重计算和简单的过滤筛选分组计算和排序通配符，或与非逻辑运算日期时间处理、字符串类型和左连接窗口函数和综合应用2. 场景练习-热门出行目的地探索分析用车人数订单高峰期热门目的地车型单量热门路线------------------------以下为答案----------------------------------1.2021年6-9月份，共有多少个商户
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2023-08-09 12:48:33
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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
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2024-05-09 15:59:56
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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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1.数据获取我是在招聘网站上爬取了我们需要的数据信息，部分数据截图如下：不会爬虫的可以去我的python专栏里查看，那里有详细的过程。2.分析内容 1).数据分析岗位在不同行业的需求情况 2).数据分析岗位在不同
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2023-10-12 08:52:18
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# 用友数据分析面试指南
在如今的数字化时代，数据分析师的角色变得越来越重要。尤其是在用友这样的企业管理软件公司，数据分析不仅用于优化业务流程，更直接影响公司的战略决策。本文将探讨数据分析的核心概念、面试准备以及常见的编程技巧，尤其是Python中的数据分析相关库的使用。同时，我们通过`mermaid`语法来展示旅行图和状态图，以提高可视化效果。
## 数据分析概述
数据分析是通过数据收集、
# 数据分析面试中的Python应用
在当今数据驱动的世界中，数据分析已成为各行各业的重要组成部分。随着对数据的依赖不断加深，Python作为一种强大的数据分析工具，越来越受到企业的青睐。因此，了解如何在面试中展示您的Python数据分析技能显得尤为重要。本文将探讨如何在面试中有效地利用Python，并提供实用的代码示例。
## 1. 数据处理与清洗
在数据分析过程中，数据清洗是一个至关重要
在当今的数据驱动时代，掌握 Python 数据分析的相关技能，尤其是在面试中展现这些技能，显得尤为重要。本文将为您提供一个详细的框架，以帮助您准备 Python 数据分析面试相关的问题，特别聚焦于协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化及多协议对比等方面。
## 协议背景
在数据分析中，TCP/IP 协议常常是我们讨论的核心。它为网络数据传输建立了一套标准。在此背景下，我们可以将各类协
# 数据分析应用面试
## 前言
数据分析在现代社会中扮演着至关重要的角色。无论是企业的决策制定，还是市场的趋势分析，数据分析都为我们提供了宝贵的信息。在数据分析领域，数据分析应用是必不可少的工具。在今天的文章中，我们将探讨数据分析应用在面试过程中的应用。
## 数据分析应用面试
在面试过程中，数据分析应用可以帮助我们更好地准备和表现自己。首先，我们可以通过数据分析应用分析企业的历史数据，
原创
2024-04-13 06:01:27
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# 汽车数据分析面试指南
在此次汽车数据分析面试中，您将学习如何从数据集获取信息，分析数据，生成可视化图形，并最终形成数据报告。此过程虽看似复杂，但只需合理的步骤按照要求实施即可。
## 处理流程
首先，我们可以将整个过程概括为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述 |
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大家好，今天整理了数据分析面试题集锦(一)，经常会被问到，“数据分析需要学习什么技能？”，“针对实际的业务场景，如何使用数据分析工具去分析？”基于此作者总结数据分析面试常用的问题，面试内容包括技能应用篇：EXCEL、SQL、Python、BI工具等，业务思维篇：常用的数据分析方法与业务思维等。其中大部分的问题点，没有绝对标准的答案，所有的问题点都是为了解决问题去设置，大家如果有更好的问题答案，也可
今天上午将昨天遗留的问题解决了。项目是通过GitHub的api来调用当前托管的最受欢迎Python项目的信息。调用地址是：https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars首先使用requests来执行调用并返回json格式信息，然后将其转为字典来进行下一步处理：import requestsurl
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2024-09-03 11:42:14
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