大数据笔试面试题

一、大数据笔试面试题

大数据笔试面试题

在当今信息时代，大数据技术正日益成为企业发展的关键。无论是互联网巨头还是传统行业，对于数据的管理、分析和应用，都离不开大数据技术的支持。因此，作为从事大数据相关工作的人员，需要具备扎实的专业知识和技能，才能应对各种挑战和机遇。

针对大数据领域的求职者，笔试和面试是常见的选拔方式。而在应聘过程中，面试题往往是考察应聘者综合能力和技术水平的重要环节。在准备大数据岗位面试时，掌握一些常见的大数据笔试面试题，能够帮助应聘者更好地准备和应对面试挑战。

大数据笔试面试题示例

数据处理

1. 请简要说明MapReduce的工作原理。 MapReduce是一种数据处理模型，可以方便地处理大规模数据集。其基本原理是将任务分解为多个小任务，分布式地运行在不同的节点上，最后将结果合并得出最终的计算结果。

数据存储

2. 请解释HDFS的架构以及其作用。 HDFS（Hadoop Distributed File System）是大数据存储系统的一种，其架构包括NameNode和DataNode两部分。NameNode负责存储文件元数据，而DataNode负责存储实际的数据块。HDFS的作用是提供高可靠性的数据存储和访问服务。

数据分析

3. 请介绍一下数据清洗（Data Cleaning）的实践方法。 数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步，有助于提高数据质量和分析结果的准确性。常见的数据清洗方法包括填充缺失值、处理异常值、去重复等。

大数据工具

4. 请说明Hive和HBase的区别及各自的应用场景。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言，适用于数据分析和查询。而HBase是基于Hadoop的NoSQL数据库，适用于实时读写大数据。两者的区别在于数据模型和适用场景不同。

数据挖掘

5. 请解释关联规则挖掘（Association Rule Mining）的原理和作用。 关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘技术，通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，发现数据之间的关联性和隐藏规律，有助于制定营销策略和个性化推荐。

以上仅为一些常见的大数据笔试面试题示例，实际面试中可能涉及更多专业知识和技能。因此，建议应聘者在准备面试前，全面复习和强化自己的基础知识，注重实践和案例分析，提升自己在大数据领域的竞争力。

总结

大数据领域的发展迅猛，对人才提出了更高的要求。掌握大数据技术，不仅可以帮助企业更好地应对市场变化，还能提升个人在职场上的竞争力。因此，希望每一位求职者都能够在大数据领域中不断学习和成长，为自己的职业发展打下坚实的基础。

二、大疆笔试多少分进面试？

根据大疆的招聘流程，笔试成绩是决定是否进入面试环节的重要因素之一。具体分数线可能因岗位不同而有所差异。一般来说，大疆会根据笔试成绩和其他招聘要求综合评估，综合分数达到一定标准的候选人将有机会进入面试环节。因此，无法给出具体的分数线，但是在笔试中取得较高分数将增加进入面试的机会。

三、揭秘大数据面试必考的笔试题

了解大数据关键概念

在大数据领域的笔试中，经常会涉及到一些关键概念，比如数据挖掘、机器学习、分布式计算等。针对这些概念，会要求应聘者能够准确解释并举例说明，以显示对基本知识的掌握程度。

掌握数据处理工具

大数据处理离不开各种工具，如Hadoop、Spark、Hive等。笔试题往往会涉及到对这些工具的理解和应用。要特别注意这方面题目的预习，熟悉各种工具的特点、用途以及在大数据处理中的优势。

解决实际问题能力

大数据领域最重要的一点是能够利用数据解决实际问题。在笔试中，可能会出现一些案例分析题，要求应聘者根据提供的数据进行分析并给出结论。这就考察了面试者的逻辑思维能力和解决问题的能力。

掌握常见算法题

大数据的笔试题中也常常包括一些算法题，如排序算法、查找算法等。熟练掌握这些算法，能在有限的时间内高效解决问题，对通过笔试至关重要。

总结

在准备大数据笔试时，除了加强理论知识的学习外，也要多做一些相关的练习题，提高解决问题的能力。通过认真准备，相信您一定能在大数据面试中脱颖而出，赢得心仪的工作机会！

感谢您阅读本文，希望这些内容对您在应对大数据笔试题时有所帮助。

四、企业招聘笔试有题库吗？

应该有吧，但各企业应对自己企业的产品质量要求，新产品开发，销量渠道及目前在问题，操作安全，节能减排，环保等内容，在一定范围内出题培训，使培训者有一定目标方向有重点学习，做到学而有用。

五、贵阳大数据招聘面试笔试各占多少？

面试和笔试在贵阳大数据招聘中的权重因岗位而异。一般来说，面试占比较高，大约为 60% 至 80%。笔试主要用于考察应聘者的基础知识和技能水平，权重约为 20% 至 40%。

面试主要评估应聘者的综合素质、沟通能力、思维逻辑和职位匹配度等方面。笔试则侧重于专业知识、技术能力和解决问题的能力。具体权重比例会根据岗位要求和招聘流程而有所调整。

六、农行笔试有题库吗？

有的。

历年真题还是有用的。只要是没有过期的题肯定都是有用的，题见的越多，通过的可能性肯定是要大些。但是要讲究方法，做过的题目要保证下一次见到还能做对，不要为了做题而做题，建议做错的题目去书上再看一遍相关知识点，这样能加深印象。

七、四大笔试题库哪里找？

四大的笔试题主要来源于SHL或者Cut-e这两个题库，KPMG近几年用的都是Cut-e题库。

毕马威笔试要求你在收到测试链接的48小时内做完。

由于流程的规范化和笔试题型的标准化要求，四大的笔试题库都是重复使用的，因此我们可以通过往年的笔经以及刷真题来提高自己的分数。

毕马威网申通过后就会有笔试，主要考察的是求职者的英语水平和逻辑思维能力。

毕马威的OT分四大部分：语言推理测试、数字推理测试、逻辑推理测试和工作情景判断问卷。

八、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。

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九、公司笔试过了面试几率大吗？

不一定，过了笔试合格分数线不代表就稳进面试。想要进入面试环节需要满足两个条件，一是过笔试合格分数线，二是过了笔试合格分数线的基础上还要过了报考岗位划定的入面分数线才能进入面试。所以，想要笔试过了也不一定进入面试。进入面试需要看考生的排名，排名越考前，进入面试的几率就越大

十、国企笔试过了面试几率大吗？

那个国企笔试过了面试几率不大一般情况下只有百分之六十左右的通过率。目前国企岗位通常情况下都是人数比较多，报名竞争非常激烈，笔试只是第一关，通过过第一关的人是比较多的，所以进入第二面试关通过率依然不不高，因为大部分的人还会被淘汰。