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数据分析师面试常见的问题
随着大数据概念的火热,数据科学家这一职位应时而出,那么成为数据科学家要
满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考, 下面是 个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题,供各位
同行参考。
、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。
、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?
、什么是:提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、 原则?
、什么是:协同过滤、 、余弦距离?
、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到
一干净的数据库?
、如何设计一个解决抄袭的方案?
、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?
、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?
、你认为哪个更好:是好的数据还是好模型?同时你是如何定义"好"?存在
所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?
、什么是概率合并( 模糊融合)?使用 处理还是其它语言方便?对
于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?
、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?
、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?
、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的 个理由。
、 语言的区别是?
、什么是大数据的诅咒?
、你参与过数据库与数据模型的设计吗?
、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什
么想法?
、你喜欢 数据库的什么特征?
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、如何你打算发 万的营销活动邮件。你怎么去优化发送?你怎么优化反应
率?能把这二个优化份开吗?
、如果有几个客户查询 数据库的效率很低。为什么?你做什么可以
提高速度 倍以上,同时可以更好处理大数量输出?
、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据?这是否真的有必要做这样的
转换?把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好?
、什么是哈希表碰撞攻击?怎么避免?发生的频率是多少?
、如何判别 过程有好的负载均衡?什么是负载均衡?
、请举例说明 是如何工作的?在什么应用场景下工作的很好?云
的安全问题有哪些?
、 在内存满足的情况下)你认为是 ( 个小的哈希表好还是一个大的哈希表,
对于内在或者运行速度来说?对于数据库分析的评价?
、为什么朴素贝叶斯差?你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法?
、你处理过白名单吗?主要的规则?(在欺诈或者爬行检验的情况下)
、什么是星型模型?什么是查询表?
、你可以使用 建立逻辑回归模型吗?如何可以,说明一下建立过程?
、在 等编程过程上,待为了提升速度优化过相关代码
或者算法吗?如何及提升多少?
、使用 天完成 的精度的解决方案还是花 天完成 的精度的解决方
案?取决于什么内容?
、定义: (质量保障) 六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举 、
个案例?
、普通线性回归模型的缺陷是什么?你知道的其它回归模型吗?
、你认为叶数小于 的决策树是否比大的好?为什么?
、保险精算是否是统计学的一个分支?如果不是,为何如何?
、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分
布非常混乱的数案例。
、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标?你建议用哪个指标替代?
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、
你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比?你对
测试熟吗?
、什么是敏感性分析?拥有更低的敏感性(也就是说更好的强壮性)和低的 预测能力还是正好相反好?你如何使用交叉验证?你对于在数据集中插入噪声
数据从而来检验模型的敏感性的想法如何看?
、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。在过去 年中这些技术做了哪些
大的改进?
、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗?你怎么想逐步回归?你 熟悉的逐步回归技术有哪些?什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本
好?
、你如何建议一个非参数置信区间?
、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个
稀疏事件的发生概率?
、什么是归因分析?如何识别归因与相关系数?举例。
、如何定义与衡量一个指标的预测能力?
、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集?你如何处理规则冗余、规则
发现和二者的本质问题?一个规则集的近似解决方案是否可行?如何寻找一个
可行的近似方案?你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更
好的?
、如何创建一个关键字分类?
、什么是僵尸网络?如何进行检测?
、你有使用过 接口的经验吗?什么样的 ?是谷歌还是亚马逊还是软件
即时服务?
、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好?
、可视化使用什么工具?在作图方面,你如何评价 在一个
图中有效展现五个维度?
、什么是概念验证?
、你主要与什么样的客户共事:内部、外部、销售部门 财务部门 市场部门
部门的人?有咨询经验吗?与供应商打过交道,包括供应商选择与测试。
、你熟悉软件生命周期吗?及 项目的生命周期,从收入需求到项目维护?
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