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一面數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析師

發(fā)布時(shí)間：2023-04-13 16:08:26 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 136

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于一面數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析師的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析師的主要工作內(nèi)容有哪些?
2、數(shù)據(jù)分析師是做什么的？
3、數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試
4、數(shù)據(jù)分析師是什么崗位

一面數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析師

一、數(shù)據(jù)分析師的主要工作內(nèi)容有哪些?

1、制作報(bào)告

作為一名分析師，需要花了大量時(shí)間來(lái)制作內(nèi)部報(bào)告和對(duì)外客戶報(bào)告。這些報(bào)告為管理層提供趨勢(shì)以及公司需要改進(jìn)見(jiàn)解。

編寫報(bào)告并不是將數(shù)字匯總發(fā)送給領(lǐng)導(dǎo)那么簡(jiǎn)單。數(shù)據(jù)分析師需要了解如何用數(shù)據(jù)創(chuàng)建敘述，為了保持價(jià)值，數(shù)據(jù)分析報(bào)告要一目了然，簡(jiǎn)單易懂的方式展現(xiàn)答案和見(jiàn)解，因?yàn)闆Q策者或者上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)不一定也是數(shù)據(jù)分析師。

2、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)重點(diǎn)

為了生成那些有意義的報(bào)告，數(shù)據(jù)分析師首先必須能夠看到數(shù)據(jù)中的重要部分和模式。定期遞增報(bào)告(例如每周，每月或每季度)很重要，因?yàn)樗兄诜治鰩熥⒁獾街匾牟糠质鞘裁础?/p>

3、收集數(shù)據(jù)并設(shè)置基礎(chǔ)設(shè)施

也許分析師工作中最技術(shù)性的方面是收集數(shù)據(jù)本身。但通常這也意味著數(shù)據(jù)分析師要與網(wǎng)絡(luò)開發(fā)人員合作并優(yōu)化數(shù)據(jù)收集。

二、數(shù)據(jù)分析師是做什么的？

數(shù)據(jù)分析師主要工作是在本行業(yè)內(nèi)將各種數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、整理、分析，然后根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判斷，在分析數(shù)據(jù)后對(duì)行業(yè)發(fā)展、行業(yè)知識(shí)規(guī)則等等進(jìn)行預(yù)測(cè)和挖掘。數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)師其中的一種，另一種是數(shù)據(jù)挖掘工程師，兩者都是專業(yè)型人才。

一面數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析師

擴(kuò)展資料

數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)挖掘工程師的區(qū)別

1、“數(shù)據(jù)分析”的重點(diǎn)是觀察數(shù)據(jù)，而“數(shù)據(jù)挖掘”的重點(diǎn)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“知識(shí)規(guī)則”。

2、“數(shù)據(jù)分析”得出的結(jié)論是人的智能活動(dòng)結(jié)果，而“數(shù)據(jù)挖掘”得出的結(jié)論是機(jī)器從學(xué)習(xí)集（或訓(xùn)練集、樣本集）發(fā)現(xiàn)的知識(shí)規(guī)則。

3、“數(shù)據(jù)分析”得出結(jié)論的運(yùn)用是人的智力活動(dòng)，而“數(shù)據(jù)挖掘”發(fā)現(xiàn)的知識(shí)規(guī)則，可以直接應(yīng)用到預(yù)測(cè)。

4、“數(shù)據(jù)分析”不能建立數(shù)學(xué)模型，需要人工建模，而“數(shù)據(jù)挖掘”直接完成了數(shù)學(xué)建模。

5、相對(duì)而言，數(shù)據(jù)挖掘工程師對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)等技能的要求比數(shù)據(jù)分析師高得多。

6、很多情況下，數(shù)據(jù)挖掘工程師同時(shí)兼任數(shù)據(jù)分析師的角色。

參考資料來(lái)源：百度百科--數(shù)據(jù)分析師

參考資料來(lái)源：百度百科--數(shù)據(jù)師

三、數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試

三月份開始找實(shí)習(xí)，到現(xiàn)在已經(jīng)有半年的時(shí)間了，在這半年的時(shí)間中，該經(jīng)歷的基本上都已經(jīng)經(jīng)歷，春招實(shí)習(xí)時(shí)候，拿到了7個(gè)offer，校招時(shí)候，成功的拿下一份心儀的工作，結(jié)束了我的秋招旅程。對(duì)于面試，技術(shù)層面即算法、軟件等等，業(yè)務(wù)層面就是忽悠（畢竟沒(méi)有做過(guò)完整的項(xiàng)目），但是也要有自己的邏輯和思考方式（這方面我也有很大的欠缺），下面將自己的面試經(jīng)歷梳理為技術(shù)層面和業(yè)務(wù)層面，來(lái)分享給大家。

技術(shù)面試

一、軟件

1. R語(yǔ)言的文件讀?。篶sv文件的讀取方式（read.csv），txt文件的讀取方式（read.table）

2. R語(yǔ)言中一些小函數(shù)的作用

①apply函數(shù)：1代表調(diào)用每一行的函數(shù)，0代表調(diào)用每一列的函數(shù)（注意其用法和Python的區(qū)別）

②runif函數(shù)：生成均勻分布的隨機(jī)數(shù)

③sample（，return = TRUE）：隨機(jī)有放回的抽樣

3. Python中l(wèi)ist列表和元組的最大區(qū)別：元組的值不可以改變，但是列表的值是可以改變的。

4.數(shù)據(jù)庫(kù)中表的連接方式

①內(nèi)部連接：inner join

②外部連接：outer join

③左連接：left join

注：對(duì)于數(shù)據(jù)分析，建議大家無(wú)論是R，Python，sql都有自己一套流程化的體系，這一體系可以很好的幫助你解決實(shí)際中的問(wèn)題。

二、算法

對(duì)于算法（分類，聚類，關(guān)聯(lián)等），更是建議大家有一套流程化的體系，在面試算法的時(shí)候，是一個(gè)依次遞進(jìn)的過(guò)程，不要給自己挖坑，相反，更要將自己的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮的淋漓盡致，把自己會(huì)的東西全部釋放出來(lái)。

下面我將自己的所有面試串聯(lián)起來(lái)，給大家分享一下，僅供參考。

面試官：小張同學(xué)，你好，看了你的簡(jiǎn)歷，對(duì)相關(guān)算法還是略懂一些，下面開始我們的面試，有這么一個(gè)場(chǎng)景，在一個(gè)樣本集中，其中有100個(gè)樣本屬于A，9900個(gè)樣本屬于B，我想用決策樹算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)AB樣本進(jìn)行區(qū)分，這時(shí)會(huì)遇到什么問(wèn)題：

小張：欠擬合現(xiàn)象，因?yàn)樵谶@個(gè)樣本集中，AB樣本屬于嚴(yán)重失衡狀態(tài)，在建立決策樹算法的過(guò)程中，模型會(huì)更多的偏倚到B樣本的性質(zhì)，對(duì)A樣本的性質(zhì)訓(xùn)練較差，不能很好的反映樣本集的特征。

面試官：看你決策樹應(yīng)該掌握的不錯(cuò)，你說(shuō)一下自己對(duì)于決策樹算法的理解？

小張：決策樹算法，無(wú)論是哪種，其目的都是為了讓模型的不確定性降低的越快越好，基于其評(píng)價(jià)指標(biāo)的不同，主要是ID3算法，C4.5算法和CART算法，其中ID3算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)是信息增益，C4.5算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)是信息增益率，CART算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)是基尼系數(shù)。

面試官：信息增益，好的，這里面有一個(gè)信息論的概念，你應(yīng)該知道的吧，敘述一下

小張：香農(nóng)熵，隨機(jī)變量不確定性的度量。利用ID3算法，每一次對(duì)決策樹進(jìn)行分叉選取屬性的時(shí)候，我們會(huì)選取信息增益最高的屬性來(lái)作為分裂屬性，只有這樣，決策樹的不純度才會(huì)降低的越快。

面試官：OK，你也知道，在決策樹無(wú)限分叉的過(guò)程中，會(huì)出現(xiàn)一種現(xiàn)象，叫過(guò)擬合，和上面說(shuō)過(guò)的欠擬合是不一樣的，你說(shuō)一下過(guò)擬合出現(xiàn)的原因以及我們用什么方法來(lái)防止過(guò)擬合的產(chǎn)生？

小張：對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)效果很好，但是測(cè)試數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)效果較差，則稱出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象。對(duì)于過(guò)擬合現(xiàn)象產(chǎn)生的原因，有以下幾個(gè)方面，第一：在決策樹構(gòu)建的過(guò)程中，對(duì)決策樹的生長(zhǎng)沒(méi)有進(jìn)行合理的限制（剪枝）；第二：在建模過(guò)程中使用了較多的輸出變量，變量較多也容易產(chǎn)生過(guò)擬合；第三：樣本中有一些噪聲數(shù)據(jù)，噪聲數(shù)據(jù)對(duì)決策樹的構(gòu)建的干擾很多，沒(méi)有對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的剔除。對(duì)于過(guò)擬合現(xiàn)象的預(yù)防措施，有以下一些方法，第一：選擇合理的參數(shù)進(jìn)行剪枝，可以分為預(yù)剪枝后剪枝，我們一般用后剪枝的方法來(lái)做；第二：K-folds交叉驗(yàn)證，將訓(xùn)練集分為K份，然后進(jìn)行K次的交叉驗(yàn)證，每次使用K-1份作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集，另外的一份作為測(cè)試集合；第三：減少特征，計(jì)算每一個(gè)特征和響應(yīng)變量的相關(guān)性，常見(jiàn)的為皮爾遜相關(guān)系數(shù)，將相關(guān)性較小的變量剔除，當(dāng)然還有一些其他的方法來(lái)進(jìn)行特征篩選，比如基于決策樹的特征篩選，通過(guò)正則化的方式來(lái)進(jìn)行特征選取等。

面試官：你剛剛前面有提到預(yù)剪枝和后剪枝，當(dāng)然預(yù)剪枝就是在決策樹生成初期就已經(jīng)設(shè)置了決策樹的參數(shù)，后剪枝是在決策樹完全建立之后再返回去對(duì)決策樹進(jìn)行剪枝，你能否說(shuō)一下剪枝過(guò)程中可以參考的某些參數(shù)？

小張：剪枝分為預(yù)剪枝和后剪枝，參數(shù)有很多，在R和Python中都有專門的參數(shù)來(lái)進(jìn)行設(shè)置，下面我以Python中的參數(shù)來(lái)進(jìn)行敘述，max_depth（樹的高度），min_samples_split（葉子結(jié)點(diǎn)的數(shù)目），max_leaf_nodes（最大葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)），min_impurity_split（限制不純度），當(dāng)然R語(yǔ)言里面的rpart包也可以很好的處理這個(gè)問(wèn)題。

面試官：對(duì)了，你剛剛還說(shuō)到了用決策樹來(lái)進(jìn)行特征的篩選，現(xiàn)在我們就以ID3算法為例，來(lái)說(shuō)一下決策樹算法對(duì)特征的篩選？

小張：對(duì)于離散變量，計(jì)算每一個(gè)變量的信息增益，選擇信息增益最大的屬性來(lái)作為結(jié)點(diǎn)的分裂屬性；對(duì)于連續(xù)變量，首先將變量的值進(jìn)行升序排列，每對(duì)相鄰值的中點(diǎn)作為可能的分離點(diǎn)，對(duì)于每一個(gè)劃分，選擇具有最小期望信息要求的點(diǎn)作為分裂點(diǎn)，來(lái)進(jìn)行后續(xù)的決策數(shù)的分裂。

面試官：你剛剛還說(shuō)到了正則化，確實(shí)可以對(duì)過(guò)擬合現(xiàn)象來(lái)進(jìn)行很好的調(diào)整，基于你自己的理解，來(lái)說(shuō)一下正則化？

小張：這一塊的知識(shí)掌握的不是很好，我簡(jiǎn)單說(shuō)一下自己對(duì)這一塊的了解。以二維情況為例，在L1正則化中，懲罰項(xiàng)是絕對(duì)值之和，因此在坐標(biāo)軸上會(huì)出現(xiàn)一個(gè)矩形，但是L2正則化的懲罰項(xiàng)是圓形，因此在L1正則化中增大了系數(shù)為0的機(jī)會(huì)，這樣具有稀疏解的特性，在L2正則化中，由于系數(shù)為0的機(jī)率大大減小，因此不具有稀疏解的特性。但是L1沒(méi)有選到的特性不代表不重要，因此L1和L2正則化要結(jié)合起來(lái)使用。

面試官：還可以吧！正則化就是在目標(biāo)函數(shù)后面加上了懲罰項(xiàng)，你也可以將后面的懲罰項(xiàng)理解為范數(shù)。分類算法有很多，邏輯回歸算法也是我們經(jīng)常用到的算法，剛剛主要討論的是決策樹算法，現(xiàn)在我們簡(jiǎn)單聊一下不同分類算法之間的區(qū)別吧！討論一下決策樹算法和邏輯回歸算法之間的區(qū)別？

小張：分為以下幾個(gè)方面：第一，邏輯回歸著眼于對(duì)整體數(shù)據(jù)的擬合，在整體結(jié)構(gòu)上優(yōu)于決策樹；但是決策樹采用分割的方法，深入到數(shù)據(jù)內(nèi)部，對(duì)局部結(jié)構(gòu)的分析是優(yōu)于邏輯回歸；第二，邏輯回歸對(duì)線性問(wèn)題把握較好，因此我們?cè)诮⒎诸愃惴ǖ臅r(shí)候也是優(yōu)先選擇邏輯回歸算法，決策樹對(duì)非線性問(wèn)題的把握較好；第三，從本質(zhì)來(lái)考慮，決策樹算法假設(shè)每一次決策邊界都是和特征相互平行或垂直的，因此會(huì)將特征空間劃分為矩形，因而決策樹會(huì)產(chǎn)生復(fù)雜的方程式，這樣會(huì)造成過(guò)擬合現(xiàn)象；邏輯回歸只是一條平滑的邊界曲線，不容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象。

面試官：下面呢我們來(lái)聊一下模型的評(píng)估，算法進(jìn)行模型評(píng)估的過(guò)程中，常用的一些指標(biāo)都有哪些，精度??？召回率啊？ROC曲線??？這些指標(biāo)的具體含義是什么？

小張：精度（precision），精確性的度量，表示標(biāo)記為正例的元組占實(shí)際為正例的比例；召回率（recall），完全性的度量，表示為實(shí)際為正例的元組被正確標(biāo)記的比例；ROC 曲線的橫坐標(biāo)為假陽(yáng)性，縱坐標(biāo)為真陽(yáng)性，值越大，表示分類效果越好。

（to be honest，這個(gè)問(wèn)題第一次我跪了，雖然說(shuō)是記憶一下肯定沒(méi)問(wèn)題，但是當(dāng)時(shí)面試的那個(gè)時(shí)候大腦是一片空白）

面試官：聚類分析你懂得的吧！在我們一些分析中，它也是我們經(jīng)常用到的一類算法，下面你介紹一下K-means算法吧！

小張：對(duì)于K-means算法，可以分為以下幾個(gè)步驟：第一，從數(shù)據(jù)點(diǎn)中隨機(jī)抽取K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始的聚類中心；第二：計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到這K個(gè)中心點(diǎn)的距離，并把每個(gè)點(diǎn)分到距離其最近的中心中去；第三：求取各個(gè)類的均值，將這些均值作為新的類中心；第四：重復(fù)進(jìn)行步驟二三過(guò)程，直至算法結(jié)束，算法結(jié)束有兩種，一種是迭代的次數(shù)達(dá)到要求，一種是達(dá)到了某種精度。

后記

面試的水很深，在數(shù)據(jù)分析技術(shù)面的時(shí)候問(wèn)到的東西當(dāng)然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些，因此在我們的腦子里面一定要形成一個(gè)完整的體系，無(wú)論是對(duì)某一門編程語(yǔ)言，還是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法，在工作中都需要形成你的閉環(huán)，在面試中更是需要你形成閉環(huán)，如何更完美的包裝自己，自己好好總結(jié)吧！

附錄

R語(yǔ)言數(shù)據(jù)處理體系：數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單預(yù)處理個(gè)人總結(jié)

1、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單查看

⑴查看數(shù)據(jù)的維度：dim

⑵查看數(shù)據(jù)的屬性：colnames

⑶查看數(shù)據(jù)類型：str

注：有一些算法，比如說(shuō)組合算法，要求分類變量為因子型變量；層次聚類，要求是一個(gè)距離矩陣，可以通過(guò)str函數(shù)進(jìn)行查看

⑷查看前幾行數(shù)據(jù)：head

注：可以初步觀察數(shù)據(jù)是不是有量綱的差異，會(huì)后續(xù)的分析做準(zhǔn)備

⑸查看因子型變量的占比情況：table/prop.table

注：可以為后續(xù)數(shù)據(jù)抽樣做準(zhǔn)備，看是否產(chǎn)生類不平衡的問(wèn)題

2、數(shù)據(jù)缺失值處理

⑴summary函數(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查看

⑵利用mice和VIM包查看數(shù)據(jù)缺失值情況，代表性函數(shù)： md.pattern、aggr

⑶caret包中的preProcess函數(shù)，可以進(jìn)行缺失值的插補(bǔ)工作，有knn、袋裝、中位數(shù)方法

⑷missForest包中的missForest函數(shù)，可以用隨機(jī)森林的方法進(jìn)行插補(bǔ)

⑸可以用回歸分析的方法完成缺失值插補(bǔ)工作

⑹如果樣本量很多，缺失的數(shù)據(jù)很少，可以選擇直接剔除的方法

3、數(shù)據(jù)異常值處理

⑴summary函數(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查看，比如：最大值、最小值等

⑵boxplot函數(shù)繪制箱線圖

4、數(shù)據(jù)抽樣

⑴sample函數(shù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣

⑵caret包中的createDataPartition()函數(shù)對(duì)訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本進(jìn)行等比例抽樣

⑶caret包中的createFold函數(shù)根據(jù)某一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行等比例抽樣

⑷DMwR包中SMOTE函數(shù)可以解決處理不平衡分類問(wèn)題

注：比如決策樹算法中，如果樣本嚴(yán)重不平衡，那么模型會(huì)出現(xiàn)欠擬合現(xiàn)象

5、變量的多重共線性處理

⑴結(jié)合業(yè)務(wù)，先刪除那些和分析無(wú)關(guān)的指標(biāo)

⑵corrgram包的corrgram函數(shù)查看相關(guān)系數(shù)矩陣

⑶caret包中的findCorrelation函數(shù)查看多重共線性

⑷如果相關(guān)性太大，可以考慮刪除變量；如果變量比較重要，可以考慮主成分/因子分析進(jìn)行降維處理

四、數(shù)據(jù)分析師是什么崗位

數(shù)據(jù)分析師指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。數(shù)據(jù)分析師在企業(yè)中的主要作用是支持與指導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)展。

與業(yè)務(wù)部門一起工作，以確定改進(jìn)業(yè)務(wù)操作和流程的機(jī)會(huì)。

參與業(yè)務(wù)系統(tǒng)或IT系統(tǒng)的設(shè)計(jì)或修改。

與業(yè)務(wù)涉眾和主題專家進(jìn)行交互，以了解他們的問(wèn)題和需求。

收集、記錄和分析業(yè)務(wù)需求。

解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，并根據(jù)需要設(shè)計(jì)技術(shù)解決方案。

與系統(tǒng)架構(gòu)師和開發(fā)人員進(jìn)行交互，以確保系統(tǒng)得到正確實(shí)現(xiàn)。

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)決策逐漸由盲目的“經(jīng)驗(yàn)決策”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)決策”，項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析成為戰(zhàn)略決策、投資決策必備的科學(xué)方法，以數(shù)據(jù)科學(xué)為依據(jù)，做正確的理性決策。越來(lái)越多的政府機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位將選擇擁有數(shù)據(jù)分析師資質(zhì)的專業(yè)人士為他們的項(xiàng)目做出科學(xué)、合理的分析、以便正確決策；越來(lái)越多的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)把數(shù)據(jù)分析師所出具的數(shù)據(jù)分析報(bào)告作為其判斷項(xiàng)目是否可行及是否值得投資的重要依據(jù)；越來(lái)越多的高等院校和教育機(jī)構(gòu)把數(shù)據(jù)分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓(xùn)計(jì)劃的重要內(nèi)容；越來(lái)越多的有志之士把數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)內(nèi)容作為其職業(yè)生涯發(fā)展中必備的知識(shí)體系。

以上就是關(guān)于一面數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析師相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。