SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一，因此与数据科学相关的工作(例如数据分析师、数据科学家和数据工程师)在面试时总会问到关于 SQL 的问题。SQL面试问题旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此对于应聘者来说，关键在于不仅要根据样本数据编写出正确的查询，而且还要像对待现实数据集一样考虑各种场景和边缘情况。在这篇文章中，我将介绍 SQL 面试问题中常见的模式，并提供一些在 SQL
数据分析题库涉及通过分析和处理大量数据，以解决特定问题和优化决策过程。这不仅在学术研究中得到广泛应用，也在商业运营中日益重要。随着数据量的快速增长，企业需要有效的工具与方法来进行数据的整理、挖掘和应用。以下是对如何解决“数据分析题库”问题的详细记录和分析。
## 背景定位
在某大型电商平台运营过程中，产品推荐系统表现出了显著的性能瓶颈，导致推荐准确性低，用户点击率下降，进而影响了整体销售额。以
功能检查程序针对计算机系统各种部件各自的全部微观功能，以严格的数据图形或动作重试进行考查测试并比较其结果的正误，确定部件工作是否正常。以下小编分享一些计算机基础excel试题及答案，希望大家认真复习!1.Excel2010工作簿文件的默认类型为( )。AdocBtxtCxlsxDwps2Excel中的数据类型包括( )。A数值型B字符型C日期时间型D以上都是3统计满足条件的单元格数目的函数时( )
转载
2024-06-15 09:16:00
221阅读
近期暑期实习和提前批招聘已经开始了，不论你是校招还是想社招，肯定是要刷很多题才行，如果你想投鹅厂的数据分析师岗位，强烈建议看下下面两道面试题，是鹅厂资深数据分析面试官(annatx)出的特别好用的硬性技能考察题目。做实战题目是王道，刷一道顶得上在网上刷百道。面试都有固定的流程，通常是自我介绍，硬性技能考察，项目经历追问和Q&A环节。之所以把硬性技能考察紧跟自我介绍后面，是因为不管简历包装的
如果你是python小白，但又很想学数据分析，那么恭喜你，我将结合自身学习工作经验，由浅入深，从最基本的讲起，一步步带你学会python数据分析，请点击上方“python数据分析之禅”关注我，大量干货将陆续到来。Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开
转载
2023-08-04 21:26:11
154阅读
数据库设计的过程： ER模型：ER模型有三种类型：1对1的关系1对多的关系多对多的关系题目中的关系可能不会明显的标记出现，而是会放在实体中，比如：员工表中会包含部门编码，员工和部门就是一个1对多的关系；答题技巧：详细分析试题说明熟练掌握基本知识 案例分析1：自己的答案问题1：1：1；1：1；1：n（0分）问题2：补充权限信息与员工之间的联系，联系类型是岗位（1分）问题3：员工号
转载
2024-01-12 22:14:23
109阅读
今日课程内容复习作业数据分析-分析方法现状分析对比分析分组分析结构分析分布分析交叉分析RFM分析(重点)…原因分析结构分析法因素分解法漏斗图分析预测分析趋势分解回归分解时间序列一、复习1、Excel的基本操作
制表
计算：绝对、相对引用
2、Excel函数
聚合、sumif、sumifs、if...
3、Excel的数据处理
数据的清洗
数据的转换
4、Exce
转载
2024-06-12 20:25:19
68阅读
BI和分析平台市场从IT主导的报告转向现代业务主导的分析已经成为主流，BI解决方案的发展和演变非常迅速，数据分析市场的变化趋势又该如何？Tempo大数据分析平台 根据自己的行业经验以及对权威报告的解读，总结出一些要点，在此分享给大家。 1、自然语言处理将在BI市场扮演重要角色未来我们会看到自然语言处理变得愈发流行、复杂、无处不在，随着开发人员和数据工程师不断完善自身对自然语言处理的理解，自然语言处
转载
2024-01-11 16:57:06
0阅读
在处理SQL数据分析题目的过程中，我常常会遇到需要设计备份策略和恢复流程的场景。这些工作不仅仅是为了数据的完整性和可用性，更是为了在面对潜在的灾难场景时，可以快速恢复业务。本文将详细描述如何解决SQL数据分析问题的过程。
## 备份策略
在制定备份策略时，我通常会采用思维导图的形式来理清思路，确保覆盖所有关键要素。备份策略应包括全量备份、增量备份和日志备份等方式。
```mermaid
mi
文章目录1.项目背景2.使用“人货场”拆解方式建立指标体系3.确认问题4.准备工作4.1 数据读取（用户行为数据）4.2 数据预处理5.指标体系建设5.1 用户指标体系5.1.1 基础指标5.1.2 RFM模型分析5.2 商品指标体系5.3 平台价值指标体系6.结论6.1 用户分析6.2 用户精细化运营X6.3 商品分析6.4 产品功能路径分析 1.项目背景 随着电商⾏业近⼏年的迅猛发展，电
转载
2023-12-31 16:27:55
95阅读
Python数据分析基础PreparationExercise 1- MPG CarsIntroduction:Step 1. Import the necessary librariesStep 2. Import the first dataset [cars1](https://raw.githubusercontent.com/guipsamora/pandas_exercises/ma
转载
2023-11-06 21:44:44
99阅读
这几天在私信里常看到有新入门的数据分析师来跟我吐槽：“工作时没有自己的分析思路，常常是机械地完成老板布置的任务，无法形成自己的数据分析方法论。”的确，作为一名商业数据分析师我也能理解初入行的同学的烦恼，我们在进行数据分析时，经常要使用到一些基本的分析思维，如时间趋势、下钻查询、对比等。但苦于缺少一个完整的数据分析思路整合。接下来就分享我个人从事数据分析领域以来总结的常见的7种数据分析基本思路，能够
转载
2024-10-18 21:04:43
152阅读
数据分析总纲一、定义数据分析，即从大量、无序的数据当中获取有用的信息进而形成相应策略的方法与手段。二、数据分析的三大原则1.在数据分析之前，必然要对所研究的事物做详尽的调查，只有全面的了解之后，你给出的策略才会更有意义。2.数据分析的方法追求适用，而不是复杂度。3.在不违反前两条的情况下，数据分析要追求创新性。三、数据分析流程在我看来数据分析主要分为五个大部分。数据分析理论基础—数据获取—数据清洗
转载
2023-08-11 20:16:37
98阅读
一、hive的使用，内外部表的区别，分区作用，UDF和Hive优化 (1)hive使用：仓库、工具 (2)hive内外部表：内部表数据永久删除，外部表数据删除后、其他人依然可以访问 (3)分区作用：防止数据倾斜 (4)UDF函数：用户自定义的函数(主要解决格式，计算问题)，需要继承UDF类 java代码实现 class TestUDFHive extends UDF {
前言 一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名 :-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。 毕竟受文章和理论之限，本文将摒弃绝大部分的细节
转载
2024-08-26 09:42:36
50阅读
MySQL数据库选择题（103题）一、单项选择题 1．以下聚合函数求数据总和的是( )A．MAX
B．SUM
C．COUNT
D．AVG
答案：B2．可以用( )来声明游标A．CREATE CURSOR
B．ALTER CURSOR
C．SET CURSOR
D．DECLARE CURSOR
答案：D3．SELECT语句的完整语法较复杂，但至少包括的部分是( )A．仅SELECT
B
转载
2023-12-15 10:06:39
0阅读
计算平均有哪些指标，各有哪些优缺点数值平均数有算术平均数、调和平均数、几何平均数等形式 位置平均数有众数、中位数、四分位数等形式 前三种是根据各单位标志值计算的，故称为数值平均值，后三种是根据标志值所处的. 相关分析和回归分析有什么关系 回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归
转载
2024-01-14 14:24:33
53阅读
大家可能经常阅读和听到有关数据分析的文章，它被定义为可以帮助组织降低成本，提高效率，发现新机会并提高其竞争优势的科学技术。数据分析人员使用数学，统计数据（有时甚至是机器学习）来查找已注册数据的有意义的模式，并将其转变为有意义的结果和可行的见解。尽管分析的概念不是新概念，但是存储和计算技术的最新发展使我们能够大量存储和处理数据，并将数据分析带到了下一步，从而开辟了以前无法想象的可能性。将分析应用于收
转载
2024-01-13 20:11:13
55阅读
大数据分析及挖掘大数据分析及挖掘：哈希技术哈希的作用：解决 高位诅咒问题、存储问题、检索速度问题最小哈希（可选，近似）：定义：首次出现1的行号，怎么计算签名矩阵计算签名矩阵通过签名矩阵寻找相似的签名检测签名相似的是否真的相似（可选）最小哈希定义：首次出现1的行号主要思想：把每一列转换成一个更小的签名矩阵C，让C足够小能放到内存里面，让C1和C2能表征原式数据的相似性，相似性用雅各比距离来表征：a/
转载
2024-10-02 10:12:35
46阅读
# Python数据分析的探索之旅
数据分析是一个从原始数据中提取有价值信息的过程。随着数据科学的发展，Python作为一种强大的编程语言，在数据分析的领域中越来越受到欢迎。本篇文章将介绍如何使用Python进行数据分析，并通过一个具体的示例展现其强大能力。
## 安装所需的库
在进行数据分析之前，我们需要确保安装一些常用的库，包括 `pandas`、`numpy`和`matplotlib`
