刷数据面试
A. 数据分析面试注意什么
数据分析面试注意事项如下：
1、专业经验
介绍项目经验：
参考STAR原则：即针对Situation（情景）、Task（任务）、Action（行动）和Result（结果）四个维度的追问项目经验，从而深入了解面试者的能力和特质
重点通过面试者具体在何时，在什么样的项目环境、范围中，以什么样的团队分工，用怎样的知识技能经验，具体完成什么任务？并包括对困难的处理，对结果的反思。
2、基本工具：
互联网公司的数据分析师使用Excel+SQL+R/Python的比较多，建议先看下JD上的要求，做好相关的准备。Excel至少要会用数据透视表和vlookup，VBA很有用但在面试中问到的不多，具体看JD要求。对于要求使用SQL的公司，一般会安排笔试或上机测试。也有公司不要求使用SQL，比方说一些BI比较成熟、业务发展比较慢的公司，或者一些使用第三方Saas服务的小公司。统计工具一般要求会一种就可以了，建议使用R或者Python，一方面是因为公司会要求尽量使用开源工具，另一方面可以让面试官进行针对性的提问。如果你使用的是面试官不太了解的工具，就丢掉了一个重要的加分项。对于应届生来说，是加分越多越好，而不是犯的错误越少越好。
3、行业了解
通过让面试者对自己所处行业的分析，以及跨行业的对比，了解面试者是否具备宽阔的视野和对外部环境敏感的分析意识。
其实相对于数据分析技术来说，企业更注重的是分析师的综合能力。这些能力包括快速的学习能力、良好的沟通能力、清晰的逻辑分析能力、高度的概括归纳能力，当然还有最基本的数据分析能力。
所以你们看到数据分析能力是最基本的，这里包括数据分析的知识、思路、算法、模型、工具。
在考察完基本的数据分析能力后，企业其实最关心的不是这个数据分析师会多少种算法、懂得多少个模型。企业应该关心的是数据分析师到底能不能帮你解决实际问题，也就是数据分析的工作到底能不能落地。
所谓的落地就是，分析师能不能发现问题、问题归因、验证假设、提出解决方案、方案的投入产出与决策建议、方案落实的效果分析以及调优、方案的总结和未来项目的风险规避。
B. #安徽省量韵数据研究有限公司#主动联系我过去面试，然后复试被刷的莫名其妙…为什么就不能说原因呢
我后来仔细想了下，还是我复试表现的不够好，这个提问我发出来后立刻就删除回了，可是才发答现只有动态能删，有人知道提问怎么删除吗？ 来自职Q用户：墨菲
有的公司招聘挂上去，只是为了宣传，而如果莫名其妙被刷，那就是名额被突然内定了 来自职Q用户：刘先生
C. 去面试数据处理方面的工作，问我如何利用已有的数据资源，不知道怎么回答，
微小型企业、机构，使抄用数据库软件建立管理分析软件，甚至使用excel表格就够了。
中大型企业、机构，建立数据仓库，使用智能分析软件，进行数据挖掘、统计分析。
常见的分析方向包括：产品、客户、员工、渠道、区域、时间等等。当然也会因实际情况，做一些专项的分析、挖掘。
D. 在面试数据分析师这个职位的时候，一般会被问到哪些
首先，得看你是从事什么数据分析。
比如你是一名淘宝电商数据分析师，一专般会问到，同属行竞争如何，同行是怎么达到那样的销售额的，为什么人家店铺排在前几。商品能达到TOP前十，为什么没有点击率，没有转换，没有下单量，是主图设计不够吸引，还是详情页不够详细，又或者说是客服服务不够好等。
不够全面的解释，希望对你有帮助
E. 面试的时候让我谈谈你对大数据的了解
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹，下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。
制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程
金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业，利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式
电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施
能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本
城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防
生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘
体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果
安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响
F. 面试大数据时要怎么准备
了解要面试的公司来自
对要面试的公司进行深入的研究了解，包括公司的企业文化，企业的发展状况，从而在面试时轻松面试，成功的概率自然会提高很多。
在面试中要介绍自己对于团队精神的认知
面试过程之中有一些招聘方会问到团队精神的问题，但有一些则不会问到这方面的问题，但不会问到这样问题的招聘人员并不表示他对于这样的问题并不关注，要知道在大数据开发技术方面，很多地方都是需要团队协作的。因此，在团队协作方面有着极高的要求，所以我们在招聘过程中一定要讲解到自己对于团队精神理念的认知，以及在团队协作表现方面的能力如何，这会让我们求职成功的概率更高。
在大数据面试的时候一定要将自己的项目经验展示出来
我们应聘的工作是大数据方面的工作，因此想要拥有更高的面试成功机会，那么就必须要有相应的项目，在大数据面试技巧这个问题上，我们需要关注的核心要点就是自己的项目经验，如果你本身只有大数据的理论知识，而没有项目实战经验，这种状态之下能够成功应聘上的概率自然降低了很多，为了规避这方面的问题产生，我们一定要做些大数据的项目，积攒项目经验，这样面试的时候也有话说。
G. 有没有面试的管理软件，就是可以面试环节数据的软件，可以一键生成统计分析的那种
有没有面试的管理软件，就是可以面试环节数据的软件，可以一键生成统计回分析的那种？你直接用答办公软件就可以 面试的时候打分，选高分的就可以，如果你公司没有说明你的公司就那么几个人还那么麻烦有没有面试的管理软件，就是可以面试环节数据的软件，可以一键生成统计分析的那种？你直接用办公软件就可以 面试的时候打分，选高分的就可以，如果你公司没有说明你的公司就那么几个人还那么麻烦干什么。。有没有面试的管理软件，就是可以面试环节数据的软件，可以一键生成统计分析的那种？你直接用办公软件就可以 面试的时候打分，选高分的就可以，如果你公司没有说明你的公司就那么几个人还那么麻烦干什么。
H. 大数据面试要准备哪些
一、大数据面试要准备一些应试须知：
1、让面试官记住你的名字。很多人在介绍自己名字的时候仅仅只有简单的一句“我叫某某某”,直到你的自我介绍完毕,面试官也没有记住你的名字,如果后续的自我介绍中没有突出的表现,那么这样的自我介绍注定是失败的。
2、告诉面试官和应聘职位相关的工作经历。在自我介绍自己的工作经历时,一定要注意哪些经历是和应聘职位相关,对应聘有帮助,哪些是毫无意义的。例如应聘技术人员的职位,我们主要讲从事本职工作的经历,如果有从事其他行业的经历,比如从事过销售,组织,管理工作的,也可以略微提一下,往往会对应聘起到一定的帮助。
3、在面试官面前展现性格阳光的一面。性格也是面试官需要考察的一项,一般来说活泼、外向的性格始终会受到大家的亲睐,所以我们在面试官面前一定要展示性格阳光的一面,即使内向,也不能表现出来。
4、简单的介绍一下自己的未来规划。未来规划这一项是为了告诉面试官,我是一个有计划、有目标、有理想的人,我参加面试是因为我对这份工作比较热爱,而不是为了混口饭吃而应聘这项工作。很多老板最怕找到以混日子为目的的员工。
5、注意扬长避短。扬长避短也就是说在面试时尽量选择自己好的方面来说,只说自己的优点,避免谈及自己的缺点。从人性的角度来讲,人们总是对负面的新闻感兴趣,因此在面试时,面试官会千方百计的发现你的缺点,你的弱项,如果我们主动将缺点暴露给对方,那么产生的影响往往是负面的。
细节决定成败,一个简单的自我介绍虽然只有短短的几分钟,但是其内容却包罗万象,因此在面试时自我介绍的完美与否是举足轻重的。
二、大数据面试要准备一些常见的面试题：
1、你会Java语言吗？熟悉到什么程度？
2、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？
3、处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果如何。
2、在处理大数据过程中，如何保证得到期望值？
3、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？
4、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
6、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？
7、如何判别maprece过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？
8、Spark和Hive的区别，以及Spark和Hive的数据倾斜调优问题？
9、Hive和Hbase的区别？
10、MapRece的思想，以及MapRece调优问题？
11、你所了解的开源网站？
12、有两个集群，每个集群有3个节点，使用hive分析相同的数据，sql语句完全一样，一个集群的分析结果比另外一个慢的多，给出造成这种现象的可能原因？
13、Hbase的优化？
14、集群的版本，以及集群的瓶颈问题？
15、CRM项目，怎么跟Spark结合？
16、如何创建一个关键字分类？
17、海量日志数据，提取出某日访问网络次数最多的那个IP？
18、Hadoop和Spark处理数据时，出现内存溢出的处理方法？
19、有一个1G大小的一个文件，里面每一是一个词，词的大小不超过16字节，内存大小限制大小1M，返回频率最高的50个词。
20、你是如何处理缺少数据的？你是推荐使用什么样的处理技术，或者说你是用什么样的技术处理呢？
I. 数据整理及报告作成能力一般面试会怎么考
第一步：数据准备：（70%时间）
获取数据（爬虫，数据仓库）
验证数据
数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）
使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）
抽样（大数据时。关键是随机）
存储和归档
第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联）
单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数
两个变量：散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图
第三步：数据建模
推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
缩放参数模型（缩放维度优化问题）
建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）
第四步：数据挖掘
选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）
大数据考虑用Map/Rece
得出结论，绘制最后图表
循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。
------------------------------业务分析版--------------------------------
“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。
1. 数据为王，业务是核心
了解整个产业链的结构
制定好业务的发展规划
衡量的核心指标有哪些
有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2. 思考指标现状，发现多维规律
熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状
对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。
3. 规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
J. 怎么面试大数据分析师
1、考察对数据的敏感度。
面试的时候，数据部门经理问版一些生活中的数权据的问题，一个优秀的数据分析师对数据有很强的敏感度，生活中常见的数据，你直观的感受往往能反应出你的资质。
2、数学基本概念和统计学方法。
遇到的有排列组合的问题的，还有指数衰减的定义等等。或者直接给一个问题或者数据，问问你打算用什么样的方法怎样去分析。在给你数据的时候，一定要记得说数据预处理！这一点非常重要，这样会让人觉得你的回答逻辑清楚，有条有理。如果想从事与数据科学相关的岗位，需要学习的数据知识可以参考成都加米谷大数据培训机构的：想从事数据科学相关岗位，这些数学基础“必备”。
3、编程能力。
你一定要有自己熟练的软件，常问的问题是，你一般用excel干什么，常用的函数有哪些？你是否用过数据透视表？是够用过宏？你平时多久用一次R？你是否用过或了解过并行？等等关于软件的问题。在面试小公司时，HR会可能直接给你一个数据进行数据分析，题目一般给的都不太难。