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2024年5月1日发(作者:联想电脑自带access数据库吗)

bda初级数据分析师考试题库

一、基础题

1、中国现在有多少亿网民?

2、百度花多少亿美元收购了91无线?

3、app store排名的规则和影响因素4、豆瓣fm推荐算法

5、列举5个数据分析的博客或网站

二、计算题

1、关于简单移动平均和加权移动平均计算

2、两行数计算相关系数。(2位小数,还不让用计算器,反正我没算)

3、计算三个距离,欧几里德,曼哈顿,闵可夫斯基距离三、简答题

1、离散的指标,优缺点

2、插补缺失值方法,优缺点及适用环境

3、数据仓库解决方案,优缺点

4、分类算法,优缺点

5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别

四、分析题

关于网易邮箱用户流失的定义,挑选指标。然后要构建一个预警模型。

五、算法题

记不得了,没做。。。反正是决策树和神经网络相关。

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项目?你是如何对其结果进行衡量的?

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原则?

4、什么是:协同过滤、n-grams,map reduce、余弦距离?

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模糊融合)?使用SQL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?

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,,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?你怎么优化反应率?

能把这二个优化份开吗?

20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么?你做什么可以提高速

度10倍以上,同时可以更好处理大数量输出?

21、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?

22、什么是哈希表碰撞攻击?怎么避免?发生的频率是多少?

23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡?什么是负载均衡?

24、请举例说明apreduce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?

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?主要的规则?(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?如果不是,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?

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?什么时候完整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能力?


本文标签: 数据 模型 使用 指标 数据库