數(shù)據(jù)建模分析師在許多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，如金融、醫(yī)療、電商等。他們通過分析數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，數(shù)據(jù)建模分析師還可以通過數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)，為企業(yè)提供預(yù)警和解決方案。
隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)建模分析師的角色也在不斷演變。他們需要不斷學(xué)習(xí)新技術(shù)，掌握數(shù)據(jù)分析的最新方法，以適應(yīng)行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，他們還需要與其他領(lǐng)域?qū)＜液献?，共同?gòu)建更復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型，為企業(yè)提供更全面的決策支持。
對(duì)于想要成為數(shù)據(jù)建模分析師的人來說，學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí)和技能是非常重要的。他們需要掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)分析工具等基礎(chǔ)知識(shí)，并不斷提升自己的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。此外，良好的溝通和團(tuán)隊(duì)合作能力也是成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)建模分析師所必需的。
總的來說，數(shù)據(jù)建模分析師是一個(gè)充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)的職業(yè)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，這個(gè)職業(yè)將會(huì)越來越受到重視。對(duì)于那些想要在未來的職場(chǎng)中脫穎而出的人來說，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)建模和分析技能將是一個(gè)非常有前途的選擇。
（1）項(xiàng)目的數(shù)據(jù)量多大，多少維，數(shù)據(jù)都是怎么預(yù)處理的。
（2）你應(yīng)用過哪些數(shù)據(jù)挖掘算法，針對(duì)簡(jiǎn)歷上的算法或者模型，你看過源碼或者模型中細(xì)節(jié)你知道多少，還是僅僅調(diào)用API用用而已
(3）項(xiàng)目中，你遇到過的最大的困難時(shí)什么，怎么解決的，從中學(xué)到什么。
（4）項(xiàng)目中hadoop搜索引擎你是怎么設(shè)計(jì)的，其中的分詞是什么。
（5）數(shù)據(jù)是存在HDFS中還是Redis中的。
（6）spark和Hadoop的基本架構(gòu)，盡量說。
一、異常值是指什么？請(qǐng)列舉1種識(shí)別連續(xù)型變量異常值的方法？
異常值（Outlier） 是指樣本中的個(gè)別值，其數(shù)值明顯偏離所屬樣本的其余觀測(cè)值。在數(shù)理統(tǒng)計(jì)里一般是指一組觀測(cè)值中與平均值的偏差超過兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的測(cè)定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一種用于單變量數(shù)據(jù)集異常值識(shí)別的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)，它假定數(shù)據(jù)集來自正態(tài)分布的總體。
未知總體標(biāo)準(zhǔn)差σ，在五種檢驗(yàn)法中，優(yōu)劣次序?yàn)椋簍檢驗(yàn)法、格拉布斯檢驗(yàn)法、峰度檢驗(yàn)法、狄克遜檢驗(yàn)法、偏度檢驗(yàn)法。
點(diǎn)評(píng)：考察的內(nèi)容是統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)功底。
二、什么是聚類分析？聚類算法有哪幾種？請(qǐng)選擇一種詳細(xì)描述其計(jì)算原理和步驟。
聚類分析(cluster analysis)是一組將研究對(duì)象分為相對(duì)同質(zhì)的群組(clusters)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。 聚類分析也叫分類分析(classification analysis)或數(shù)值分類(numerical taxonomy)。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類分析計(jì)算方法主要有： 層次的方法（hierarchical method）、劃分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于網(wǎng)格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前兩種算法是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)定義的距離進(jìn)行度量。
k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然 后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。
其流程如下：
（1）從 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；
（2）根據(jù)每個(gè)聚類對(duì)象的均值（中心對(duì)象），計(jì)算每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的距離；并根據(jù)最小距離重新對(duì)相應(yīng)對(duì)象進(jìn)行劃分；
（3）重新計(jì)算每個(gè)（有變化）聚類的均值（中心對(duì)象）；
（4）循環(huán)（2）、（3）直到每個(gè)聚類不再發(fā)生變化為止（標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量函數(shù)收斂）。
優(yōu)點(diǎn)：本算法確定的K 個(gè)劃分到達(dá)平方誤差最小。當(dāng)聚類是密集的，且類與類之間區(qū)別明顯時(shí)，效果較好。對(duì)于處理大數(shù)據(jù)集，這個(gè)算法是相對(duì)可伸縮和高效的，計(jì)算的復(fù)雜度為 O(NKt)，其中N是數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)目，t是迭代的次數(shù)。一般來說，K<<N，t<<N 。
缺點(diǎn)：1. K 是事先給定的，但非常難以選定；2. 初始聚類中心的選擇對(duì)聚類結(jié)果有較大的影響。
點(diǎn)評(píng)：考察的內(nèi)容是常用數(shù)據(jù)分析方法，做數(shù)據(jù)分析一定要理解數(shù)據(jù)分析算法、應(yīng)用場(chǎng)景、使用過程、以及優(yōu)缺點(diǎn)。
三、根據(jù)要求寫出SQL
表A結(jié)構(gòu)如下：
Member_ID（用戶的ID，字符型）
Log_time（用戶訪問頁面時(shí)間，日期型（只有一天的數(shù)據(jù)））
URL（訪問的頁面地址，字符型）
要求：提取出每個(gè)用戶訪問的第一個(gè)URL（按時(shí)間最早），形成一個(gè)新表（新表名為B，表結(jié)構(gòu)和表A一致）
createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;
點(diǎn)評(píng)：SQL語句，簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)獲取能力，包括表查詢、關(guān)聯(lián)、匯總、函數(shù)等。
另外，這個(gè)答案其實(shí)是不對(duì)的，實(shí)現(xiàn)有很多方法，任由大家去發(fā)揮吧。
四、銷售數(shù)據(jù)分析
以下是一家B2C電子商務(wù)網(wǎng)站的一周銷售數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站主要用戶群是辦公室女性，銷售額主要集中在5種產(chǎn)品上，如果你是這家公司的分析師，
a) 從數(shù)據(jù)中，你看到了什么問題？你覺得背后的原因是什么？
b) 如果你的老板要求你提出一個(gè)運(yùn)營(yíng)改進(jìn)計(jì)劃，你會(huì)怎么做？
表如下：一組每天某網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)
a) 從這一周的數(shù)據(jù)可以看出，周末的銷售額明顯偏低。這其中的原因，可以從兩個(gè)角度來看：站在消費(fèi)者的角度，周末可能不用上班，因而也沒有購買該產(chǎn)品的欲望；站在產(chǎn)品的角度來看，該產(chǎn)品不能在周末的時(shí)候引起消費(fèi)者足夠的注意力。
b) 針對(duì)該問題背后的兩方面原因，我的運(yùn)營(yíng)改進(jìn)計(jì)劃也分兩方面：一是，針對(duì)消費(fèi)者周末沒有購買欲望的心理，進(jìn)行引導(dǎo)提醒消費(fèi)者周末就應(yīng)該準(zhǔn)備好該產(chǎn)品；二是，通過該產(chǎn)品的一些類似于打折促銷等活動(dòng)來提升該產(chǎn)品在周末的人氣和購買力。
點(diǎn)評(píng)：數(shù)據(jù)解讀能力，獲取數(shù)據(jù)是基本功，僅僅有數(shù)據(jù)獲取能力是不夠的，其次是對(duì)數(shù)據(jù)的解讀能力。
五、用戶調(diào)研
某公司針對(duì)A、B、C三類客戶，提出了一種統(tǒng)一的改進(jìn)計(jì)劃，用于提升客戶的周消費(fèi)次數(shù)，需要你來制定一個(gè)事前試驗(yàn)方案，來支持決策，請(qǐng)你思考下列問題：
a) 試驗(yàn)需要為決策提供什么樣的信息？
c) 按照上述目的，請(qǐng)寫出你的數(shù)據(jù)抽樣方法、需要采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)項(xiàng)，以及你選擇的統(tǒng)計(jì)方法。
a) 試驗(yàn)要能證明該改進(jìn)計(jì)劃能顯著提升A、B、C三類客戶的周消費(fèi)次數(shù)。
b) 根據(jù)三類客戶的數(shù)量，采用分層比例抽樣；
需要采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)項(xiàng)有：客戶類別，改進(jìn)計(jì)劃前周消費(fèi)次數(shù)，改進(jìn)計(jì)劃后周消費(fèi)次數(shù)；
選用統(tǒng)計(jì)方法為：分別針對(duì)A、B、C三類客戶，進(jìn)行改進(jìn)前和后的周消費(fèi)次數(shù)的，兩獨(dú)立樣本T-檢驗(yàn)（two-sample t-test）。
點(diǎn)評(píng)：業(yè)務(wù)理解能力和數(shù)據(jù)分析思路，這是數(shù)據(jù)分析的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
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Excel數(shù)據(jù)建模公式是指在Excel中使用特定的函數(shù)和公式來處理和分析數(shù)據(jù)，以便得出結(jié)論或進(jìn)行預(yù)測(cè)。一個(gè)常用的Excel數(shù)據(jù)建模公式是線性回歸模型。線性回歸模型可以用來分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)一個(gè)變量的值。它的數(shù)學(xué)表達(dá)式為y = mx + b，其中y是因變量，x是自變量，m是斜率，b是截距。通過計(jì)算斜率和截距，我們可以得出兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系，并用這個(gè)模型來預(yù)測(cè)未來的值。使用Excel的數(shù)據(jù)建模公式可以幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。通過建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，我們可以從大量的?shù)據(jù)中提取有用的信息，并進(jìn)行預(yù)測(cè)和決策。這有助于我們?cè)诠ぷ骱蜕钪凶龀龈鼫?zhǔn)確的判斷和計(jì)劃。除了線性回歸模型，Excel還提供了許多其他的數(shù)據(jù)建模公式，如指數(shù)平滑模型、移動(dòng)平均模型、邏輯回歸模型等。每種模型都有其適用的場(chǎng)景和用途，我們可以根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和需求選擇合適的公式進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和分析。此外，Excel還提供了數(shù)據(jù)可視化工具，如圖表和圖形，可以幫助我們更直觀地展示和數(shù)據(jù)模型的結(jié)果。
數(shù)倉建模流程：第一步選擇業(yè)務(wù)過程，第二步申明粒度，第三步確認(rèn)維度，第四步確認(rèn)事實(shí)
數(shù)據(jù)建模指的是使用特定的數(shù)據(jù)建模工具和技術(shù)，將現(xiàn)實(shí)世界中的信息和知識(shí)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與關(guān)系。
在數(shù)據(jù)建模的過程中，需要將數(shù)據(jù)按照所需的約定和規(guī)則進(jìn)行分組和分類，建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和約束，以便更好地存儲(chǔ)、查詢和處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)建模可以應(yīng)用于各種場(chǎng)景，包括商業(yè)、科學(xué)、工程等領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)管理和分析。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)建?？梢詭椭髽I(yè)建立信息系統(tǒng)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高數(shù)據(jù)可靠性和安全性，從而實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用。
數(shù)據(jù)建模指的是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界各類數(shù)據(jù)的抽象組織，確定數(shù)據(jù)庫需管轄的范圍、數(shù)據(jù)的組織形式等直至轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)庫。
將經(jīng)過系統(tǒng)分析后抽象出來的概念模型轉(zhuǎn)化為物理模型后，在visio或erwin等工具建立數(shù)據(jù)庫實(shí)體以及各實(shí)體之間關(guān)系的過程·（實(shí)體一般是表）。
大數(shù)據(jù)建模的方法是將具體的數(shù)據(jù)分析模型放在其特定的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景下（如物資采購、產(chǎn)品銷售、生產(chǎn)制造等）對(duì)數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行評(píng)估，評(píng)價(jià)模型質(zhì)量的常用指標(biāo)包括平均誤差率、判定系數(shù)，評(píng)估分類預(yù)測(cè)模型質(zhì)量的常用指標(biāo)包括正確率，對(duì)數(shù)據(jù)分析模型評(píng)估測(cè)量完成后，需要將此模型應(yīng)用于業(yè)務(wù)基礎(chǔ)的實(shí)踐中去，從分布式數(shù)據(jù)倉庫中加載主數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)等，通過數(shù)據(jù)展現(xiàn)等方式將各類結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中隱含的信息顯示出來，用于解決工作中的業(yè)務(wù)問題的，比如預(yù)測(cè)客戶行為、科學(xué)劃分客戶群等。
大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的兩個(gè)熱門領(lǐng)域，它們的結(jié)合為企業(yè)帶來了巨大的發(fā)展機(jī)遇。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策環(huán)境中，大數(shù)據(jù)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。
大數(shù)據(jù)建模是指從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程，通過建立數(shù)學(xué)模型來描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和趨勢(shì)。而機(jī)器學(xué)習(xí)建模則是利用算法和統(tǒng)計(jì)模型來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使之能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并做出預(yù)測(cè)和決策。
隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)無法滿足對(duì)數(shù)據(jù)分析和挖掘的需求。大數(shù)據(jù)建模的出現(xiàn)填補(bǔ)了這一空白，能夠幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)資源，從中獲取商業(yè)洞察，并優(yōu)化決策流程。
通過大數(shù)據(jù)建模，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶行為的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，優(yōu)化營(yíng)銷策略，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度。同時(shí)，大數(shù)據(jù)建模還能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的商機(jī)，開拓新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
機(jī)器學(xué)習(xí)建模作為人工智能的重要分支，在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。在金融領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)建?？梢詭椭y行和保險(xiǎn)公司識(shí)別欺詐行為，評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，提升風(fēng)控能力。在醫(yī)療領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)建?？梢暂o助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，制定個(gè)性化治療方案，提高醫(yī)療效率和精準(zhǔn)度。
除此之外，機(jī)器學(xué)習(xí)建模還被廣泛應(yīng)用于電商推薦系統(tǒng)、智能駕駛、智能物流等領(lǐng)域，為個(gè)人和企業(yè)帶來更便捷、智能的服務(wù)體驗(yàn)。
大數(shù)據(jù)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模本質(zhì)上是相輔相成的，二者的結(jié)合可以發(fā)揮出更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和處理能力。大數(shù)據(jù)提供了豐富的數(shù)據(jù)資源和場(chǎng)景，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供輸入特征；而機(jī)器學(xué)習(xí)算法則能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘。
在實(shí)際應(yīng)用中，大數(shù)據(jù)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模往往是緊密結(jié)合的。企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)建模對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和分析，然后將清洗好的數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到更準(zhǔn)確、更穩(wěn)定的預(yù)測(cè)結(jié)果。
大數(shù)據(jù)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模的發(fā)展已經(jīng)成為企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑，對(duì)于各行各業(yè)都具有極大的戰(zhàn)略意義。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，我們相信大數(shù)據(jù)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模在未來會(huì)有更廣泛、更深入的應(yīng)用場(chǎng)景，為我們帶來更多的驚喜和便利。
1、Excel
在很多人眼里，Excel只是一個(gè)辦公軟件，但實(shí)際上，大部分人對(duì)Excel的認(rèn)知還不到50%。Excel可以稱得上是最全能的數(shù)據(jù)分析工具之一，包括表格制作、數(shù)據(jù)透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進(jìn)行分析。
當(dāng)然也有人認(rèn)為自己非常精通計(jì)算機(jī)編程語言，不屑于使用Excel這種工具，因?yàn)镋xcel不能處理大數(shù)據(jù)。但換個(gè)思維想想，我們?cè)谌粘Ｖ杏玫降臄?shù)據(jù)是否超過了大數(shù)據(jù)這個(gè)極限呢?而且我們國(guó)家中小微型企業(yè)占了大部分，Excel足夠處理絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)分析需求。
2、Python
不可否認(rèn)的是，python在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，確實(shí)稱得上是一個(gè)強(qiáng)大的語言工具。你可以隨心所欲地寫代碼執(zhí)行你想要的東西。盡管入門的學(xué)習(xí)難度要高于Excel和BI，但是作為數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備工具，從職業(yè)高度上講，它肯定是高于Excel、BI工具的。
尤其是在統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)分析等方面，Python等編程語言更有著其他工具無可比擬的優(yōu)勢(shì)。
新人在初入門時(shí)可以先不學(xué)Python，很多初級(jí)崗位甚至用不上Python，但如果想在這條路上長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，它一定是個(gè)逃不開的工具。
3、BI工具
BI也就是商業(yè)智能，這類工具就是為數(shù)據(jù)分析而生的。你會(huì)發(fā)現(xiàn)BI工具的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，幾乎是按照數(shù)據(jù)分析的流程來設(shè)計(jì)的。先是數(shù)據(jù)處理、整理清洗，再到數(shù)據(jù)建模，最后數(shù)據(jù)可視化，全程圍繞數(shù)據(jù)指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)決策的思想。由于功能聚焦，產(chǎn)品操作起來也非常簡(jiǎn)潔，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，沒有編程基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員也能很快上手。
