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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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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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。
###
原创
2024-09-06 05:14:32
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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
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2024-04-19 12:53:57
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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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“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
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2023-12-07 14:51:57
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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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### SQL 数据分析面试题指南
作为一名刚入行的开发者，面对 SQL 数据分析面试题可能会感到有点迷茫。本文将为你提供一步一步的指导，帮助你理解和实现这些面试题。我们将通过一个清晰的流程和具体代码示例来完成这一任务。
#### 一、流程概述
在进行 SQL 数据分析时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-08-24 05:16:32
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# Excel数据分析面试题解析
在数据分析的领域中，Excel以其强大的数据处理能力和可视化效果，成为了不可或缺的工具。在面试中，面试官常常会通过Excel相关问题来测试应聘者的技术能力和数据思维。本文将探讨几个常见的Excel数据分析面试题，并提供相应的代码示例和解答思路。
## 常见面试题
### 1. 如何使用Excel中的VLOOKUP函数？
VLOOKUP函数是Excel中用于
原创
2024-08-15 08:38:02
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## 如何实现“快手 数据分析 面试题”？
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 数据收集
数据收集 --> 数据清洗
数据清洗 --> 数据分析
数据分析 --> 结果展示
结果展示 --> [*]
```
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 | 代码示
原创
2024-05-31 05:51:15
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# Python 数据分析面试题的实现流程
## 1. 数据收集
首先，我们需要收集数据，以便进行数据分析。可以使用以下步骤来收集数据：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 1 | import pandas as pd | 导入 pandas 库 |
| 2 | data = pd.read_csv('data.csv') | 读取数据文件（以 CSV
原创
2023-07-22 05:48:05
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# 数据分析Excel面试题实现指南
作为一名刚入行的小白，面对数据分析Excel面试题，可能会感到无从下手。但不用担心，接下来我将带你一步步了解如何实现数据分析Excel面试题。
## 1. 整体流程
首先，我们需要了解实现数据分析Excel面试题的整体流程。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需求 |
| 2 | 收集数据 |
原创
2024-07-15 20:46:28
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# Excel数据分析面试题解析
Excel是最常用的数据分析工具之一，许多公司在数据分析岗位的面试中都会涉及到与Excel相关的问题。本文将介绍一些常见的Excel数据分析面试题，并提供相应的代码示例。
## 1. 如何在Excel中计算平均值？
在Excel中，可以使用`AVERAGE`函数来计算一列或一行数据的平均值。例如，假设有一个包含数据的单元格范围A1:A5，可以使用以下代码计算
原创
2023-10-05 03:09:39
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这个网站主要用户是Data Science人群。毕竟你打开网址就会看到硕大的黑字—— MASTER CODING FOR DATA SCIENCE。不过不用担心，对数据分析师也同样很适用。 简介Strata Scratch提供了几百道 SQL 和 Python 练习题，以帮助提高您在这些领域的分析技能进入网站后，需要先点击右上角登录注册账号（小五我是直接使用google账号一键登录的）
1.某APP近期上线了一个拉新活动，并在各个渠道进行了推广投放，活动结束后，作为数据分析师，你如何评估这场活动的效果？①活动关键核心指标达成情况，比如拉新多少用户，达成多少GMV？ROI如何？②活动关键流程是什么？以及各个流程的漏斗分析（留存，流失率分别是多少），可能的原因有哪些③活动在哪些渠道推送？活动推送给哪些用户？用户画像是啥样的？各渠道用户的质量/ROI如何？④活动玩法的裂变效果如何？利益
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2023-10-31 22:38:45
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在数据分析的场景面试中，面试官可能会要求你解决一些具体的问题，这些问题通常涉及数据的获取、分析和呈现。本文将详细介绍如何按步骤处理这些问题，同时结合实际操作来让每个环节更加明确。
### 环境准备
要处理数据分析问题，我们需要搭建一个合适的技术环境。这里推荐使用 Python 和 SQL。以下是所需软件的版本兼容性矩阵：
| 软件 | 版本 | 兼容性
