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2024年5月1日发(作者：python的repr函数)
数据分析师面试常见的77个问题
2021-09-28 数据挖掘与数据分析
随着大数据概念的炽热，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77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。
1、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。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关工程？你是如何对其结果进展衡量的？
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原那么？
4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦间隔 ？
5、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？
6、如何设计一个解决抄袭的方案？
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？
8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
9、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？
10、什么是概率合并〔AKA模糊交融〕？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处
理半构造化的数据你会选择使用哪种语言？
11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？
12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？
15、什么是大数据的诅咒？
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？
17、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？
18、你喜欢TD数据库的什么特征？
19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送？你怎么优化反响率？
能把这二个优化份开吗？
20、假设有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么？你做什么可以进步速
度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？
21、如何把非构造化的数据转换成构造化的数据？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？
22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么防止？发生的频率是多少？
23、如何判别mapreduce过程有好的负载平衡？什么是负载平衡？
24、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的平
安问题有哪些？
25、〔在内存满足的情况下〕你认为是100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？
26、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？
27、你处理过白名单吗？主要的规那么？〔在欺诈或者爬行检验的情况下〕
28、什么是星型模型？什么是查询表？
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？
30、在SQL, Perl, C++, Python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？
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案？取
决于什么内容？
32、定义：QA〔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？
33、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？
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好？为什么？
35、保险精算是否是统计学的一个分支？假设不是，为何如何？
36、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。
37、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？
38、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A/B测试
熟吗？
39、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〕和低的预测才
能还是正好相反好？你如何使用穿插验证？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？
40、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。在过去15年中这些技术做了哪些大的改
进？
41、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？什么时候完好的数据要比降维的数据或者样本好？
42、你如何建议一个非参数置信区间？
43、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？
44、什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测才能？
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规那么集？你如何处理规那么冗余、规那么
发现和二者的本质问题？一个规那么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顿寻找另一个更好的？
47、如何创立一个关键字分类？
48、什么是僵尸网络？如何进展检测？
49、你有使用过API接口的经历吗？什么样的API？是谷歌还是亚马逊还是软件即时
效劳？
50、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？
51、可视化使用什么工具？在作图方面，你如何评价Tableau?R?SAS?在一个图中有
效展现五个维度？
52、什么是概念验证？
53、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/IT部门
的人？有咨询经历吗？与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗？及IT工程的生命周期，从收入需求到工程维护？
55、什么是cron任务？
56、你是一个单身的编码人员？还是一个开发人员？或者是一个设计人员？
57、是假阳性好还是假阴性好？
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗？分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的？
60、如何检验为了不好的目的还进展的虚假评论或者虚假的FB帐户？
61、你如何创立一个新的匿名数字帐户？
62、你有没有想过自己创业？是什么样的想法？
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗？它将会被什么替代？
64、你用过时间序列模型吗？时滞的相关性？相关图？光谱分析？信号处理与过滤技
术？在什么样的场景下？
65、哪位数据科学有你最佩服？从哪开始？
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的？
67、什么是效率曲线？他们的缺陷是什么，你如何抑制这些缺陷？
68、什么是推荐引擎？它是如何工作的？
69、什么是精细测试？如何及什么时候模拟可以帮助我们不使用精细测试？
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？
72、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度？什么好的聚类算法？你怎么
决定一个聚类的聚数？
73、给出一些在数据科学中“最正确理论的案例〞。
74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释？一个有用的图形的特征？
75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经历法那么〞吗？或者在商业分析中。
76、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是？
77、你怎么马上就知道在一篇文章中〔比方报纸〕发表的统计数字是错误，或者是用
作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息？例如，对于每月官方定期在媒体
公开发布的失业统计数据，你有什么感想？怎样可以让这些数据更加准确？
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