大数据剖析面试题,数据剖析师面试常见问题

大数据剖析面试题一般包含以下几个方面：

1. 根底概念： 解说大数据、数据发掘、机器学习、数据仓库等根本概念。 区别数据科学、数据剖析和大数据剖析。

2. 数据处理： 描绘怎么处理数据清洗、数据整合和数据转化。 怎么处理缺失值、异常值和重复数据。 运用SQL或NoSQL数据库进行数据查询和剖析。

3. 核算剖析： 描绘根本的核算办法，如均值、中位数、众数、规范差等。 解说回归剖析、假设检验、方差剖析等核算办法。 怎么运用核算软件（如R、Python中的Pandas、NumPy等）进行数据剖析。

4. 数据发掘： 描绘常用的数据发掘技能，如聚类、分类、相关规矩发掘等。 怎么运用机器学习算法进行猜测和分类。

5. 大数据东西和技能： 描绘Hadoop、Spark等大数据处理结构。 运用MapReduce、Hive、Pig等东西进行大数据处理。 运用Spark MLlib、TensorFlow等东西进行机器学习。

6. 项目经历： 描绘从前参加的大数据剖析项目，包含项目布景、方针、办法、成果等。 怎么在项目中使用数据剖析和数据发掘技能。

7. 问题处理： 描绘怎么处理数据剖析中的问题，如数据质量、数据量、核算资源等。 怎么优化数据剖析流程，进步剖析功率和准确性。

8. 事务了解： 描绘怎么了解事务需求，将事务问题转化为数据剖析问题。 怎么与事务团队交流，保证数据剖析成果契合事务需求。

9. 软技能： 描绘怎么与团队成员协作，包含数据科学家、工程师、事务剖析师等。 怎么向非技能布景的人解说数据剖析成果。

10. 事例研讨： 剖析一个详细的大数据剖析事例，包含数据来历、剖析办法、成果和定论。 怎么将事例研讨中的经历使用到实践工作中。

这些面试题旨在调查应聘者对大数据剖析的根本概念、技能、东西和办法的把握程度，以及在实践项目中使用这些常识的才能。