¿Cuáles son las preguntas de la entrevista sobre análisis de big data?

Incluyen acciones prescritas y acciones opcionales.

1.1 Especificar acciones

Consulta SQL: JOIN ON, DISTINCT, GROUP BY, ORDER BY, etc. Extraer datos de la base de datos es el primer paso en el análisis de datos.

1.2 Operaciones opcionales

Preguntar según currículum. Haga preguntas sobre lo que está escrito en su currículum y obtendrá preguntas más detalladas. Como trampolín, redactar un currículum también es importante. No exageres ni finjas. Te aconsejo que no mueras. Después de todo, puedes morir si no mueres. Python, Stata, R, SPSS, SAS y EViews son herramientas de análisis de datos de uso común.

2. Pensamiento lógico

Se divide principalmente en dos aspectos, la capacidad de comprender la lógica empresarial y el nivel lógico de escritura.

2.1 Lógica empresarial

Aunque un negocio parece simple y claro, la complejidad de generar datos suele estar más allá de la imaginación de la mayoría de las personas. El examen de la lógica empresarial se basa principalmente en la experiencia relevante en proyectos.

2.2 Lógica de escritura

Después de todo, el resultado final es un informe, que puede ser un correo electrónico HTML o un PDF.

3. Reservas teóricas

Se divide también en acciones prescritas y acciones facultativas.

3.1 Especificar acciones

Principalmente teorías estadísticas básicas, como varianza, covarianza, media aritmética, media geométrica, mediana, moda, cuantil y bimodal Datos, datos de cola larga, hipótesis pruebas, regla de iteración de expectativas, principio de Bayes, etc.

3.2 Operaciones opcionales

Según el currículum, RRHH definitivamente preguntará qué está escrito en el currículum.

4. Sensibilidad al detalle

Como analistas de datos, tenemos que prestar atención a una gran cantidad de indicadores de datos todos los días. La sensibilidad al detalle es muy necesaria. Esto se divide principalmente en dos aspectos, sensibilidad al calibre estadístico y sensibilidad a los datos.

4.1 Calibre estadístico

La coherencia del calibre estadístico es la base para garantizar la comparabilidad de los datos, lo que pone a prueba la sensibilidad y la experiencia en la industria de los analistas de datos.

4.2 Datos

Capacidad del entrevistador para identificar rápidamente fluctuaciones anormales de datos, valores atípicos y promedios no representativos. Por ejemplo, se sabe que el precio unitario del juego de sushi es 1500, el precio unitario de las bebidas es 300 y el precio unitario promedio de los clientes es 2500. ¿Puede pensar inmediatamente que pueden ser datos bimodales o datos de cola larga, o datos bimodales y de cola larga?

5. Capacidad de aprendizaje

La industria de Internet está cambiando rápidamente y hay muchas cosas raras solo en el almacenamiento de datos, incluidos Oracle, MySQL, Hadoop, Spark, Hive, Impala y Hermanos Gu. Los profesionales de la industria de Internet a menudo tienen que enfrentarse a nuevas necesidades, nuevas herramientas y nuevos métodos. Si puede dominar rápidamente nuevos conocimientos y resolver nuevos problemas, el entrevistador debe demostrarle a RR.HH. que la principal forma de examinar es comprender la experiencia pasada en proyectos o formular preguntas de tarea (como Sci-Hub).

6. La disposición y el diseño de la interfaz de usuario simple

Los informes de análisis de datos deben ser concisos, claros y enfocados. El principal método de investigación es establecer preguntas para la tarea y exigir que el entrevistador envíe una diapositiva (PPT) en un tiempo limitado.

7. Valores

Depende principalmente de la ilusión por el trabajo, la actitud, el nivel moral, etc. , y las preguntas en esta área son todas aleatorias.