阿里数据分析师面试题库？

一、阿里数据分析师面试题库？

一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？

异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。

Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。

未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。

点评：考察的内容是统计学基础功底。

二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。

聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。

聚类分析计算方法主要有： 层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

其流程如下：

（1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；

（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；

（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；

（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。

优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N 。

缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。

点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。

三、根据要求写出SQL

表A结构如下：

Member_ID（用户的ID，字符型）

Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））

URL（访问的页面地址，字符型）

要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）

createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;

点评：SQL语句，简单的数据获取能力，包括表查询、关联、汇总、函数等。

另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，任由大家去发挥吧。

四、销售数据分析

以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师，

a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？

b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？

表如下：一组每天某网站的销售数据

a) 从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。

b) 针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。

点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对数据的解读能力。

五、用户调研

某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：

a) 试验需要为决策提供什么样的信息？

c) 按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。

a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。

b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；

需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；

选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-sample t-test）。

点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。

以上就是关于阿里数据分析师的岗位面试题及要求的相关介绍，更多阿里数据分析师的岗位面试题及要求相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对阿里数据分析师的岗位面试题及要求有更深的了解和认识。

二、阿里视频面试题？

蛮多人都在问阿里巴巴常见的面试问题，我就整理一些出来，希望能帮到大家一些吧。

面试时候问的比较多的少不了工作规划，所以面试前做个3-5年的工作规划，越详细约好，让人觉得你是真心想要加入公司，还有多多了解一下公司信息，因为会问你如何看待企业文化、发展前景什么的，还有准备一下个人经历，什么最成功的的事，遇到过的最大的困难之类的。

三、数据结构本科试题？

6 、A （至多有2^(k-1)个节点。k为深度）

7、A（简单排一下，就发现父节点就是编号/2）

8、B（队列先进先出）

9、B（

结点的权：在一些应用中，赋予树中结点的一个 有某种意义的实数。

结点的带权路径长度：结点到树根之间的路径长度与该结点上权的乘积。

树的带权路径长度：为树中所有叶结点的带权路径长度之和）

10、B（先访问根节点、再访问左子树，最后右子树）

11、C（首先肯定是线性结构，排除D，其次，队列和栈，顺序存储、链式存储皆可。A、B显然不对）

四、阿里数据是什么？

1. 大数据基础服务包括 Maxcompute 分析型数据库等 2. 大数据分析于展现包括 Date V Quick BI 画像分析等 3. 大数据应用 包括 推荐引擎 企业图谱 建议可以从阿里云的大数据认证了解，参加阿里云大数据认证培训快速熟悉阿里云产品

五、数据仓库面试题？

以下是一些数据仓库面试题：

 

1. 什么是数据仓库？

2. 数据仓库的作用是什么？

3. 数据仓库和数据库的区别是什么？

4. 数据仓库的架构是什么？

5. 如何进行数据仓库的建模？

6. 如何进行数据仓库的 ETL 流程？

7. 如何进行数据仓库的性能优化？

8. 如何进行数据仓库的备份和恢复？

9. 如何进行数据仓库的安全管理？

10. 如何进行数据仓库的监控和优化？

 

以上是一些常见的数据仓库面试题，你可以根据自己的经验和知识进行回答。

六、省考2021笔试题型？

五大部分。常识、言语理解、逻辑判断、数量、资料分析。

七、阿里大数据比赛 数据

阿里大数据比赛的重要性

在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了当之无愧的新时代燃料。阿里大数据比赛作为一项重要的数据竞赛活动，不仅仅是一次数据技术的比拼，更是促进技术创新、推动行业发展的平台。比赛通过激励数据科学家挑战性问题，挖掘数据潜力，推动数据驱动决策，对于推动数据技术的发展和人才培养起着至关重要的作用。

比赛的价值

阿里大数据比赛的举办不仅仅是为了比赛本身，更是为了促进数据技术在实践中的应用和创新。参赛者通过比赛的过程，可以锻炼自己的数据分析、建模和解决问题的能力，也可以学习到最新的数据技术和算法，获取行业内的认可和关注。同时，比赛还可以帮助企业发现人才，拓展技术领域的边界，促进数据技术在实际业务中的应用。

数据在比赛中的重要性

作为一场数据竞赛，阿里大数据比赛自然离不开数据。数据既是比赛的基础，也是比赛的灵魂。参赛者通过分析、清洗、建模数据，可以从数据中发现规律，预测趋势，解决问题，实现商业的创新和增长。而数据的质量和多样性，直接关系到比赛的成败。因此，数据不仅仅是比赛的一部分，更是决定比赛结果的关键因素。

数据处理的挑战

在阿里大数据比赛中，数据处理往往是一个巨大的挑战。因为数据量大、多样性高、质量不一，数据清洗、处理和建模的过程往往复杂而繁琐。参赛者需要具备较强的数据处理能力，包括数据清洗、特征提取、建模调参等方面的技能。同时，参赛者还需要具备良好的数据分析能力和问题解决能力，才能在激烈的竞争中脱颖而出。

数据在商业中的应用

数据在商业中的应用已经成为了当今企业发展的重要标志。越来越多的企业开始重视数据在业务中的应用，通过数据分析、挖掘，实现业务的优化、创新和增长。阿里大数据比赛正是为了推动数据技术在商业中的应用和创新而设立的。参赛者通过比赛，可以学习到最新的数据技术和算法，应用到实际的业务场景中，实现数据驱动的决策和业务发展。

结语

阿里大数据比赛作为一项重要的数据竞赛活动，对于推动数据技术的发展和人才培养具有重要意义。数据作为比赛的基础和灵魂，不仅决定比赛的结果，也推动数据技术在商业中的应用和创新。希望更多的数据科学家能够通过比赛锻炼自己的能力，促进数据技术的发展，推动行业的进步与创新。

八、阿里数据审核加班吗？

阿里巴巴的数据审核工作是需要加班的。

阿里巴巴数据审核工作实际上是由每天的任务完成量，一般来说是需要审核1000个到1200个的任务。因此虽然名义上没有让你去加班，但实际上为了把这个人物给彻底的完成，所有的人都是需要进行加班才能够彻底完成了。

九、腾讯大还是阿里大？

阿里大。目前腾讯市值3916.2亿美元，阿里市值3754.5亿美元，但阿里系的支付宝也是万亿巨头，且独立运营，所以说将阿里系所有市值加起来，大腾讯一倍不止。

十、大数据 阿里 应用

大数据是当今数字化世界中的一个热门话题。它是指通过收集和分析大量的数据来获得有用的信息和洞察，从而为企业和组织提供决策支持和竞争优势的一种方法。阿里巴巴集团作为中国最大的电子商务公司之一，已经深入研究和应用大数据技术，将其运用于公司的各个方面。

阿里巴巴的大数据应用

阿里巴巴通过旗下的电商平台、支付系统和物流网络等庞大的业务模块，每天都产生着海量的数据。为了充分利用这些数据，阿里巴巴构建了自己的大数据平台，通过分析这些数据来提升公司的经营和运营效率，并为用户提供更好的服务。

首先，阿里巴巴利用大数据来进行精准推送。根据用户在电商平台上的购物记录和浏览行为，阿里巴巴可以了解用户的兴趣和偏好，并通过个性化推荐系统向用户展示他们可能感兴趣的商品。这样一来，用户可以更快地找到自己想要的商品，提高购物体验。

其次，阿里巴巴通过大数据分析来优化供应链管理。通过分析物流数据和交易数据，阿里巴巴可以实时监控商品的流转情况，预测需求量，并合理配置仓储资源和物流运力。这不仅可以降低成本，还可以提高物流的效率和准确性，为用户提供更快速和可靠的配送服务。

此外，阿里巴巴还利用大数据技术来进行市场营销和广告投放。通过分析用户的购买行为和社交媒体数据，阿里巴巴可以了解用户的消费偏好和生活习惯，为广告主提供精准定向投放的服务。这样一来，广告主可以更有效地将广告展示给真正感兴趣的用户，提高广告的转化率和效果。

大数据带来的价值

阿里巴巴的大数据应用不仅为公司带来了巨大的商业价值，也给用户带来了诸多便利。通过大数据分析，阿里巴巴可以更好地了解用户的需求，提供个性化的服务和推荐，让用户能够更快速地找到自己想要的商品。

对于商家来说，阿里巴巴的大数据平台为他们提供了更多的销售机会和更精准的营销策略。商家可以通过阿里巴巴的大数据分析工具，了解商品的销售情况和用户的购买偏好，从而调整自己的销售策略，提高销售量和盈利能力。

此外，大数据还能够帮助商家发现市场趋势和新的商机。通过分析用户的购买记录和社交媒体数据，商家可以了解哪些产品和服务更受用户欢迎，从而开拓新的市场并推出更符合用户需求的产品。

大数据面临的挑战

虽然大数据给阿里巴巴带来了许多机会和优势，但同时也面临着一些挑战。

首先，随着数据量的增加，数据的存储和处理成本也在快速增长。大数据的存储和处理需要大量的服务器设备和专业的技术团队来支持，这给企业带来了巨大的投入。同时，复杂的数据分析算法和模型的研发也需要大量的人力和财力支持。

其次，大数据的隐私和安全问题也备受关注。阿里巴巴作为一家电商公司，拥有大量用户的个人信息和交易数据。保护用户的隐私和数据安全是阿里巴巴的重要责任和挑战。

最后，大数据分析需要具备一定的专业知识和技能。虽然阿里巴巴拥有强大的技术团队，但将大数据转化为实际的业务价值仍然需要专业的分析师和相关人才的支持。

结语

大数据是当今数字化经济中的重要驱动力之一，它为企业带来了巨大的商机和竞争优势。作为中国最大的电子商务公司之一，阿里巴巴通过大数据技术的应用，不断优化自身的运营和服务能力，为用户和商家创造更多的价值。

然而，大数据的应用也面临一些挑战，如数据的存储和处理成本、隐私和安全问题以及专业人才的需求等。阿里巴巴需要不断提升自己在大数据领域的能力，同时也需要持续关注和解决这些挑战。

总之，大数据是阿里巴巴未来发展的重要战略之一，它将继续推动公司的创新和发展，为用户和商家带来更多的价值。