2020年数据分析面试解答技巧:问答题

【导读】众所周知，随着社会的发展，数据分析师成为了炙手可热的热门执业，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未来广阔的发展前景。一般情况下用人单位会给问答题和动手题来检测应聘者的真实实力，可以说面试笔试是非常重要的一个环节。它可以直接测验你对数据分析具体理论的掌握程度和动手操作的能力。为此小编就以此为例和大家说说2020年数据分析面试解答技巧:问答题，希望对大家有所帮助。

问答题

1. 用一种编程语言，实现 1+2+3+4+5+…+100。

这道题考察的就是语言基础，你可以用自己熟悉的语言完成这道题，比如 Python、Java、PHP、C++ 等。这里我用 Python 举例：

sum = 0

for number in range(1,101):

sum = sum + number

print(sum)

2. 如何理解过拟合?

过拟合和欠拟合一样，都是数据挖掘的基本概念。过拟合指的就是数据训练得太好，在实际的测试环境中可能会产生错误，所以适当的剪枝对数据挖掘算法来说也是很重要的。

欠拟合则是指机器学习得不充分，数据样本太少，不足以让机器形成自我认知。

3. 为什么说朴素贝叶斯是“朴素”的?

朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。之所以称为朴素贝叶斯，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强硬的假设，实际情况并不一定，但是这项技术对于绝大部分的复杂问题仍然非常有效。

4. SVM 最重要的思想是什么?

SVM 计算的过程就是帮我们找到超平面的过程，它有个核心的概念叫：分类间隔。SVM

的目标就是找出所有分类间隔中最大的那个值对应的超平面。在数学上，这是一个凸优化问题。同样我们根据数据是否线性可分，把 SVM 分成硬间隔 SVM、软间隔 SVM

和非线性 SVM。

5. K-Means 和 KNN 算法的区别是什么?

首先，这两个算法解决的是数据挖掘中的两类问题。K-Means是聚类算法，KNN是分类算法。其次，这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而KNN是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。最后，K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“2020年数据分析面试解答技巧:问答题”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于数据分析及人工智能就业岗位分析，关注小编持续更新。

如何运用excel进行数据分析试题

上网搜索“表单大师”；

注册一个账号；

制作一个表单（也可以使用“表单大师”的免费模板），将Excel的数据录入；

再使用“表单大师”的报表功能就可以进行数据分析

数据分析怎么做?

1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

扩展资料：

分析工具

使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。

在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

数据分析师考试方式是什么?

Level Ⅰ：120分钟 客观选择题(单选+多选+内容相关+案例分析)，上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。

Level Ⅱ：150分钟 客观选择题(单选+多选+内容相关+案例分析)。考点请参考CDA Level Ⅱ建模分析师考试大纲。

Level Ⅲ：210分钟(90分钟线下上机答题+120分钟案例操作题)，客观题+主观题，上机答题。

开放题怎么做数据分析

上传格式。

如果问卷中包含填空题等开放型题目，

首先需要将数据导出成EXCEL的数字格式数据，然后再通过网页右上角的【上传数据】上传问卷来进行分析。

如果是通过问卷星直接导入数据，问卷中的填空题标题会显示为灰色，则无法进行分析（正常题目可拖拽分析）

处理方法仍是需要将数据导出为EXCEL格式数据，选择【按选项序号下载】。