求職界如今競爭日益激烈，本領不到家，連職場的門都摸不到，就算進入職場也是被秒殺的命......

但是，隨著大數據概念的火熱，有一個職位應時而出，平均年薪10w美元，有90%以上的機會能夠得到H1B，這樣的天之驕子就是——Data Analyst！！！

什麼是Data Analyst？

這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

Data Analyst是數據師Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據蒐集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。作為Data Analyst，要懂業務，懂管理，懂分析，懂工具，懂設計，成為全能型的「五懂」人才。

那麼成為Data Analyst要滿足什麼條件？小夥伴們又應該怎樣去應付面試問題呢？不急不急，「HiOffers求職諮詢」已經從大牛企業的題庫中凝結精華，匯總了70個關於Data Analyst的問題，供小夥伴們參考！這份題單有點重，小夥伴們要hold住啊！

1、你處理過的最大的數據量？你是如何處理他們的？

2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目？你是如何對其結果進行衡量的？

3、什麼是：強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則？ 4、什麼是：協同過濾、n-grams,map reduce、餘弦距離？ 5、如何讓網路爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好總結數據從而得到一乾淨的資料庫？ 6、如何設計一個解決抄襲的方案？

7、如何檢驗個人支付賬戶都多個人使用？

8、點擊流數據應該是實時處理？9、你認為哪個更好：是好的數據還是好模型？同時你是如何定義「好」？存在所有情況下通用的模型嗎？ 10、什麼是概率合併（AKA模糊融合）？使用SQL處理還是其它語言方便？對於處理半結構化的數據你會選擇使用哪種語言？ 11、你是如何處理缺少數據的？你推薦使用什麼樣的處理技術？

12、你最喜歡的編程語言是什麼？ 13、對於你喜歡的統計軟體告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。 14、SAS, R, Python,Perl語言的區別是？

15、什麼是大數據的詛咒？

16、你參與過資料庫與數據模型的設計嗎？

17、你是否參與過儀錶盤的設計及指標選擇？你對於商業智能和報表工具有什麼想法？ 18、你喜歡TD資料庫的什麼特徵？ 19、如何你打算髮100萬的營銷活動郵件。你怎麼去優化發送？能把這二個優化份開嗎？ 20、如果有幾個客戶查詢ORACLE資料庫的效率很低。為什麼？你做什麼可以提高速度10倍以上，同時可以更好處理大數量輸出？

21、如何把非結構化的數據轉換成結構化的數據？把數據存成平面文本文件是否比存成關係資料庫更好？

22、什麼是哈希表碰撞攻擊？23、如何判別mapreduce過程有好的負載均衡？ 24、請舉例說明mapreduce是如何工作的？在什麼應用場景下工作的很好？雲的安全問題有哪些？ 25、（在內存滿足的情況下）你認為是100個小的哈希表好還是一個大的哈希表，對於內在或者運行速度來說？

26、為什麼樸素貝葉斯差？你如何使用樸素貝葉斯來改進爬蟲檢驗演算法？ 27、你處理過白名單嗎？主要的規則？（在欺詐或者爬行檢驗的情況下） 28、什麼是星型模型？什麼是查詢表？

29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說明一下建立過程？

30、在SQL, Perl, C++,Python等編程過程上，待為了提升速度優化過相關代碼或者演算法嗎？如何及提升多少？

31、使用5天完成90%的精度的解決方案還是花10天完成100%的精度的解決方案？取決於什麼內容？ 32、定義：QA（質量保障）、六西格瑪、實驗設計。好的與壞的實驗設計能否舉個案例？ 33、普通線性回歸模型的缺陷是什麼？ 34、你認為葉數小於50的決策樹是否比大的好？

35、保險精算是否是統計學的一個分支？

36、給出一個不符合高斯分佈與不符合對數正態分佈的數據案例。給出一個分佈非常混亂的數案例。37、為什麼說均方誤差不是一個衡量模型的好指標？ 38、你如何證明你帶來的演算法改進是真的有效的與不做任何改變相比？ 39、什麼是敏感性分析？擁有更低的敏感性（也就是說更好的強壯性）和低的預測能力還是正好相反好？ 40、對於一下邏輯回歸、決策樹、神經網路。在過去15年中這些技術做了哪些大的改進？ 41、除了主成分分析外你還使用其它數據降維技術嗎？你怎麼想逐步回歸？你熟悉的逐步回歸技術有哪些？ 42、你如何建議一個非參數置信區間？

43、你熟悉極值理論、蒙特卡羅邏輯或者其它數理統計方法以正確的評估一個稀疏事件的發生概率？44、什麼是歸因分析？如何識別歸因與相關係數？ 45、如何定義與衡量一個指標的預測能力？ 46、如何為欺詐檢驗得分技術發現最好的規則集？你如何處理規則冗餘、規則發現和二者的本質問題？一個規則集的近似解決方案是否可行？如何尋找一個可行的近似方案？ 47、如何創建一個關鍵字分類？ 48、什麼是殭屍網路？如何進行檢測？ 49、你有使用過API介面的經驗嗎？是谷歌還是亞馬遜還是軟體即時服務？

50、什麼時候自己編號代碼比使用數據科學者開發好的軟體包更好？51、可視化使用什麼工具？在作圖方面，你如何評價Tableau?R?SAS?在一個圖中有效展現五個維度？ 52、什麼是概念驗證？ 53、你主要與什麼樣的客戶共事：內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/IT部門的人？有諮詢經驗嗎？與供應商打過交道，包括供應商選擇與測試。 54、你熟悉軟體生命週期嗎？及IT項目的生命週期，從收入需求到項目維護？ 55、什麼是cron任務？ 56、你是一個獨身的編碼人員？還是一個開發人員？

57、是假陽性好還是假陰性好？58、你熟悉價格優化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎？ 59、Zillow』s演算法是如何工作的？ 60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的FB帳戶？ 61、你如何創建一個新的匿名數字帳戶？ 62、你有沒有想過自己創業？ 63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎？

64、你用過時間序列模型嗎？時滯的相關性？相關圖？光譜分析？信號處理與過濾技術？在什麼樣的場景下？ 65、哪位數據科學有你最佩服？從哪開始？ 66、你是怎麼開始對數據科學感興趣的？ 67、什麼是效率曲線？ 68、什麼是推薦引擎？它是如何工作的？ 69、什麼是精密測試？如何及什麼時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試？ 70、你認為怎麼才能成為一個好的數據科學家？
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