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大数据面试题:招聘常见7个面试题

2018-01-11 11:10:40 作者:魔据大数据学院

 随着大数据时代的发展,数据分析师这一职位变得越来越流行,那么怎样顺利通过数据分析的面试,下面是7个关于数据分析师招聘的时候会常会问的几个问题,供各位数据分析师参考。

 
1.基本工具
 
包括规定动作和自选动作两类。
 
1.1 规定动作
 
SQL查询:JOIN ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。从数据库中提取数据是数据分析的第一步。另外我们的数据规模是TB级的,所以还要能使用SQL让集群做一些简单的计算,不然都下载到本地资源的话运算资源是肯定不够的。可能还会问一些非常基础的问题,比如PRIMARY KEY、int、str、double之类。Excel:数据透视表、VLOOKUP、COUNTIFS、SUMIFS、VAR.P、条件格式等等,可能会涉及到诸如VLOOKUP中的TRUE和FALSE参数有什么区别,VAR.P和VAR.S有什么区别等细节问题。
 
1.2 自选动作
 
根据简历来问,简历上写什么就问什么,会问得比较深入。简历作为敲门砖,撰写也是非常重要的,切不可写的过于夸张和造假,奉劝各位千万不要作死,毕竟不作死都有大概率会死。Python、Stata、R、SPSS、SAS、EViews,这些都算比较常见的数据分析工具。比如简历上写“精通Python”,虽然hr知道简历注水是正常的,但既然都能够“精通”了,那问到pandas,regular expression,提在及tuple和list的区别的时候,好歹都能答出来。
 
2.逻辑思维
 
主要分为两方面,一方面是对业务逻辑的理解能力。另一方面是行文的逻辑水平。
 
2.1业务逻辑
 
虽然一个业务看似流程简单清晰,但产生数据的复杂程度往往会超过大多数人的想象。对业务逻辑的考察,主要是通过是否有相关项目的经历。这里小编一定要告诫大家一句,写在简历的项目经历最起码自己要非常熟悉。以我家hr为例,每天接触的是700多张表,每张表的字段往往超过200个。这些表和字段往往还有关联。面对这么多业务指标,能否迅速理解它们之间的联系? 面对新的数据需求,能否清晰并符合逻辑的将它拆分成一级指标、二级指标并进行各种计算? 面对复杂的局部最优化和全局最优化需求,能否“抓大放小”,能否迅速找到关键控制点和关键影响因素并加以优化?但是作为思维不敏捷,逻辑不清晰的人的话,是很难做好这份工作的。
 
2.2行文逻辑
 
毕竟最终产出是一份份报告,可能是HTML邮件也能是PDF。文章结构还是很重要的。这里不展开说了,不过关键的几点是先说结论,一定要先写摘要。
 
 
 
3.理论储备
 
也分为规定动作和可选动作。
 
3.1 规定动作
 
主要是基础的统计学理论,如方差、协方差、算数平均数、几何平均数、中位数、众数、分位值、双峰数据、长尾数据、假设检验、期望迭代法则、贝叶斯原理等。
 
3.2 自选动作
 
根据简历来问,简历上写什么hr一定会问什么。第三次奉劝各位不要作死,写的检验也好,机器学习算法也好,但这些都要求自己要知道原理、适用条件、局限性。不然跟你聊起Pearson distance、K-means cluster,这样的随机性问题的时候,你接不上来也是很尴尬的。
 
4.对细节的敏感度
 
作为数据分析师,每天要关注大量数据指标。对细节的敏感度的要求会尤其的严格。这主要分为两方面,就是对统计口径的敏感度和对数据的敏感度。
 
4.1 统计口径
 
统计口径一致是确保数据可比性的基础,这是非常考验数据分析师的敏感度还有行业经验。比如转化率,是点击算转化还是注册算转化还是购买算转化?就像配送时间的规定,究竟是从用户下单开始计时,还是从订单确认开始计时,还是要从商品出库开始计时?客单价包不包括配送的费用、打包的费用、代金券形式的折扣优惠?
 
4.2 数据
 
面试者对数据异常波动、离群值、平均数没有代表意义等情况的迅速识别能力。比如已知然寿司套餐单价1500,酒水单价300,平均客的单价2500,能不能立刻就想到这究竟是双峰数据还是长尾数据,抑或是双峰又长尾的数据?
 
5.学习能力
 
互联网行业瞬息万变,光数据的存储就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥三驾马车等一大堆奇奇怪怪的东西。互联网行业的从业者要面对新需求、新工具、新方法的时时更新。能否迅速掌握新知识,解决新问题这一点面试者必须证明给hr看。主要考察的方式是通过了解过往你做的项目经历,或者出作业题(比如Sci-Hub)。
 
6.排版和简单UI设计
 
数据分析报告必须简洁、清晰、重点突出。主要的考察方式是出作业题让面试者限时交一份slides(就是PPT啦)。能否掌握准确的标准Microsoft Design Language,才是真正的加分项。
 
7.价值观
 
主要看工作热情、态度、道德水平等等,这方面的问题比较随机。
 
面试也是经验的一种积累,失败的面试经历未必就一定是坏事,这些积累都会为帮助你做出未来的选择,希望小编可以写的可以帮助到找工作的你们!

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