2023年數(shù)據(jù)分析師筆試題目

網(wǎng)易數(shù)據(jù)分析專員筆試題目一、基礎(chǔ)題1、中國(guó)現(xiàn)在有多少億網(wǎng)民?2、百度花多少億美元收購(gòu)了9１無(wú)線?３、appstorｅ排名的規(guī)則和影響因素４、豆瓣fｍ推薦算法5、列舉5個(gè)數(shù)據(jù)分析的博客或網(wǎng)站二、計(jì)算題1、關(guān)于簡(jiǎn)樸移動(dòng)平均和加權(quán)移動(dòng)平均計(jì)算２、兩行數(shù)計(jì)算相關(guān)系數(shù)。(2位小數(shù)，還不讓用計(jì)算器,反正我沒(méi)算）3、計(jì)算三個(gè)距離,歐幾里德，曼哈頓,閔可夫斯基距離三、簡(jiǎn)答題1、離散的指標(biāo)，優(yōu)缺陷2、插補(bǔ)缺失值方法,優(yōu)缺陷及合用環(huán)境3、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，優(yōu)缺陷4、分類算法,優(yōu)缺陷5、協(xié)同推薦系統(tǒng)和基于聚類系統(tǒng)的區(qū)別四、分析題關(guān)于網(wǎng)易郵箱用戶流失的定義,挑選指標(biāo)。然后要構(gòu)建一個(gè)預(yù)警模型。五、算法題記不得了,沒(méi)做。。。反正是決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)。1、你解決過(guò)的最大的數(shù)據(jù)量？你是如何解決他們的？解決的結(jié)果。２、告訴我二個(gè)分析或者計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)項(xiàng)目?你是如何對(duì)其結(jié)果進(jìn)行衡量的？３、什么是：提高值、關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)、強(qiáng)壯性、模型按合度、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、2／８原則？4、什么是:協(xié)同過(guò)濾、ｎ-gｒaｍs，mapreduce、余弦距離?5、如何讓一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)速度更快、抽取更好的信息以及更好總結(jié)數(shù)據(jù)從而得到一干凈的數(shù)據(jù)庫(kù)？6、如何設(shè)計(jì)一個(gè)解決抄襲的方案？７、如何檢查一個(gè)個(gè)人支付賬戶都多個(gè)人使用?8、點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是實(shí)時(shí)解決?為什么?哪部分應(yīng)當(dāng)實(shí)時(shí)解決?9、你認(rèn)為哪個(gè)更好:是好的數(shù)據(jù)還是好模型？同時(shí)你是如何定義“好”？存在所有情況下通用的模型嗎?有你沒(méi)有知道一些模型的定義并不是那么好？1０、什么是概率合并(AＫＡ模糊融合）？使用SQL解決還是其它語(yǔ)言方便？對(duì)于解決半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)你會(huì)選擇使用哪種語(yǔ)言?１１、你是如何解決缺少數(shù)據(jù)的？你推薦使用什么樣的解決技術(shù)?１2、你最喜歡的編程語(yǔ)言是什么?為什么？13、對(duì)于你喜歡的記錄軟件告訴你喜歡的與不喜歡的3個(gè)理由。14、SＡＳ，R,Pｙthon,Pｅrl語(yǔ)言的區(qū)別是?15、什么是大數(shù)據(jù)的詛咒?16、你參與過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)嗎？17、你是否參與過(guò)儀表盤(pán)的設(shè)計(jì)及指標(biāo)選擇？你對(duì)于商業(yè)智能和報(bào)表工具有什么想法？１8、你喜歡TＤ數(shù)據(jù)庫(kù)的什么特性?19、如何你打算發(fā)１00萬(wàn)的營(yíng)銷活動(dòng)郵件。你怎么去優(yōu)化發(fā)送?你怎么優(yōu)化反映率？能把這二個(gè)優(yōu)化份開(kāi)嗎？２０、假如有幾個(gè)客戶查詢ORAＣＬE數(shù)據(jù)庫(kù)的效率很低。為什么?你做什么可以提高速度10倍以上，同時(shí)可以更好解決大數(shù)量輸出?21、如何把非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)?這是否真的有必要做這樣的轉(zhuǎn)換？把數(shù)據(jù)存成平面文本文獻(xiàn)是否比存成關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)更好？22、什么是哈希表碰撞襲擊？怎么避免？發(fā)生的頻率是多少?2３、如何判別maprｅduce過(guò)程有好的負(fù)載均衡？什么是負(fù)載均衡?2４、請(qǐng)舉例說(shuō)明mａpｒedｕcｅ是如何工作的?在什么應(yīng)用場(chǎng)景下工作的很好?云的安全問(wèn)題有哪些?２５、(在內(nèi)存滿足的情況下)你認(rèn)為是100個(gè)小的哈希表好還是一個(gè)大的哈希表,對(duì)于內(nèi)在或者運(yùn)營(yíng)速度來(lái)說(shuō)?對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)分析的評(píng)價(jià)？26、為什么樸素貝葉斯差?你如何使用樸素貝葉斯來(lái)改善爬蟲(chóng)檢查算法？27、你解決過(guò)白名單嗎？重要的規(guī)則?(在欺詐或者爬行檢查的情況下)28、什么是星型模型?什么是查詢表？29、你可以使用excｅl建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說(shuō)明一下建立過(guò)程?30、在ＳQＬ,Perｌ,C+＋,Pｙthon等編程過(guò)程上,待為了提高速度優(yōu)化過(guò)相關(guān)代碼或者算法嗎?如何及提高多少？3１、使用5天完畢９0%的精度的解決方案還是花10天完畢10０%的精度的解決方案?取決于什么內(nèi)容？32、定義：QA（質(zhì)量保障)、六西格瑪、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。好的與壞的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)能否舉個(gè)案例？33、普通線性回歸模型的缺陷是什么?你知道的其它回歸模型嗎?3４、你認(rèn)為葉數(shù)小于5０的決策樹(shù)是否比大的好?為什么?35、保險(xiǎn)精算是否是記錄學(xué)的一個(gè)分支?假如不是,為什么如何？36、給出一個(gè)不符合高斯分布與不符合對(duì)數(shù)正態(tài)分布的數(shù)據(jù)案例。給出一個(gè)分布非?；靵y的數(shù)案例。３7、為什么說(shuō)均方誤差不是一個(gè)衡量模型的好指標(biāo)？你建議用哪個(gè)指標(biāo)替代?3８、你如何證明你帶來(lái)的算法改善是真的有效的與不做任何改變相比?你對(duì)A/B測(cè)試熟嗎？3９、什么是敏感性分析？擁有更低的敏感性（也就是說(shuō)更好的強(qiáng)壯性)和低的預(yù)測(cè)能力還是正好相反好?你如何使用交叉驗(yàn)證？你對(duì)于在數(shù)據(jù)集中插入噪聲數(shù)據(jù)從而來(lái)檢查模型的敏感性的想法如何看？40、對(duì)于一下邏輯回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在過(guò)去２023中這些技術(shù)做了哪些大的改善?4１、除了主成分分析外你還使用其它數(shù)據(jù)降維技術(shù)嗎？你怎么想逐步回歸？你熟悉的逐步回歸技術(shù)有哪些？什么時(shí)候完整的數(shù)據(jù)要比降維的數(shù)據(jù)或者樣本好?42、你如何建議一個(gè)非參數(shù)置信區(qū)間？43、你熟悉極值理論、蒙特卡羅邏輯或者其它數(shù)理記錄方法以對(duì)的的評(píng)估一個(gè)稀疏事件的發(fā)生概率？44、什么是歸因分析?如何辨認(rèn)歸因與相關(guān)系數(shù)？舉例。４５、如何定義與衡量一個(gè)指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力?4６、如何為欺詐檢查得分技術(shù)發(fā)現(xiàn)最佳的規(guī)則集？你如何解決規(guī)則冗余、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和兩者的本質(zhì)問(wèn)題？一個(gè)規(guī)則集的近似解決方案是否可行？如何尋找一個(gè)可行的近似方案?你如何決定這個(gè)解決方案足夠好從而可以停止尋找另一個(gè)更好的？47、如何創(chuàng)建一個(gè)關(guān)鍵字分類?48、什么是僵尸網(wǎng)絡(luò)？如何進(jìn)行檢測(cè)？49、你有使用過(guò)AＰＩ接口的經(jīng)驗(yàn)嗎？什么樣的API?是谷歌還是亞馬遜還是軟件即時(shí)服務(wù)？５0、什么時(shí)候自己編號(hào)代碼比使用數(shù)據(jù)科學(xué)者開(kāi)發(fā)好的軟件包更好?51、可視化使用什么工具？在作圖方面,你如何評(píng)價(jià)Tａbleau?Ｒ?ＳAS?在一個(gè)圖中有效展現(xiàn)五個(gè)維度？52、什么是概念驗(yàn)證?５3、你重要與什么樣的客戶共事:內(nèi)部、外部、銷售部門/財(cái)務(wù)部門/市場(chǎng)部門/ＩT部門的人?有征詢經(jīng)驗(yàn)嗎？與供應(yīng)商打過(guò)交道,涉及供應(yīng)商選擇與測(cè)試。５4、你熟悉軟件生命周期嗎?及IT項(xiàng)目的生命周期，從收入需求到項(xiàng)目維護(hù)?5５、什么是croｎ任務(wù)？56、你是一個(gè)獨(dú)身的編碼人員？還是一個(gè)開(kāi)發(fā)人員？或者是一個(gè)設(shè)計(jì)人員?5７、是假陽(yáng)性好還是假陰性好？５8、你熟悉價(jià)格優(yōu)化、價(jià)格彈性、存貨管理、競(jìng)爭(zhēng)智能嗎?分別給案例。5９、Zillｏw’s算法是如何工作的？60、如何檢查為了不好的目的還進(jìn)行的虛假評(píng)論或者虛假的FＢ帳戶?６1、你如何創(chuàng)建一個(gè)新的匿名數(shù)字帳戶？62、你有沒(méi)有想過(guò)自己創(chuàng)業(yè)?是什么樣的想法?6３、你認(rèn)為帳號(hào)與密碼輸入的登錄框會(huì)消失嗎?它將會(huì)被什么替代?6４、你用過(guò)時(shí)間序列模型嗎?時(shí)滯的相關(guān)性？相關(guān)圖？光譜分析?信號(hào)解決與過(guò)濾技術(shù)?在什么樣的場(chǎng)景下?65、哪位數(shù)據(jù)科學(xué)有你最佩服?從哪開(kāi)始?66、你是怎么開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)感愛(ài)好的?6７、什么是效率曲線？他們的缺陷是什么，你如何克服這些缺陷？68、什么是推薦引擎？它是如何工作的?6９、什么是精密測(cè)試？如何及什么時(shí)候模擬可以幫忙我們不使用精密測(cè)試？70、你認(rèn)為怎么才干成為一個(gè)好的數(shù)據(jù)科學(xué)家?71、你認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)藝術(shù)家還是科學(xué)家？7２、什么是一個(gè)好的、快速的聚類算法的的計(jì)算復(fù)雜度？什么好的聚類算法？你怎么決定一個(gè)聚類的聚數(shù)?73、給出一些在數(shù)據(jù)科學(xué)中“最佳實(shí)踐的案例”。74、什么讓一個(gè)圖形使人產(chǎn)生誤解、很難去讀懂或者解釋?一個(gè)有用的圖形的特性?7５、你知道使用在記錄或者計(jì)算科學(xué)中的“經(jīng)驗(yàn)法則”嗎？或者在商業(yè)分析中。76、你覺(jué)得下一個(gè)2023最佳的5個(gè)預(yù)測(cè)方法是？77、你怎么立即就知道在一篇文章中(比如報(bào)紙)發(fā)表的記錄數(shù)字是錯(cuò)誤,或者是用作支撐作者的論點(diǎn)，而不是僅僅在羅列某個(gè)事物的信息？例如,對(duì)于每月官方定期在媒體公開(kāi)發(fā)布的失業(yè)記錄數(shù)據(jù),你有什么感想？如何可以讓這些數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確？從阿里數(shù)據(jù)分析師筆試看職業(yè)規(guī)定以下試題是來(lái)自阿里巴巴招募實(shí)習(xí)生的一次筆試題，從筆試題的幾個(gè)規(guī)定我們一起來(lái)看看數(shù)據(jù)分析的職業(yè)規(guī)定。一、異常值是指什么？請(qǐng)列舉1種辨認(rèn)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)理記錄里一般是指一組觀測(cè)值中與平均值的偏差超過(guò)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的測(cè)定值。Gｒubbs’tesｔ（是以FｒankＥ.Ｇrubbs命名的)，又叫maximｕmｎoｒmｅdreｓidualtest，是一種用于單變量數(shù)據(jù)集異常值辨認(rèn)的記錄檢測(cè)，它假定數(shù)據(jù)集來(lái)自正態(tài)分布的總體。未知總體標(biāo)準(zhǔn)差σ,在五種檢查法中,優(yōu)劣順序?yàn)?t檢查法、格拉布斯檢查法、峰度檢查法、狄克遜檢查法、偏度檢查法。點(diǎn)評(píng):考察的內(nèi)容是記錄學(xué)基礎(chǔ)功底。二、什么是聚類分析?聚類算法有哪幾種?請(qǐng)選擇一種具體描述其計(jì)算原理和環(huán)節(jié)。聚類分析(cｌusｔeｒanaｌysis)是一組將研究對(duì)象分為相對(duì)同質(zhì)的群組(clusterｓ)的記錄分析技術(shù)。聚類分析也叫分類分析（claｓsiｆｉcaｔioｎａnalyｓis)或數(shù)值分類(nｕmｅricaltaxｏnoｍｙ)。聚類與分類的不同在于，聚類所規(guī)定劃分的類是未知的。聚類分析計(jì)算方法重要有:層次的方法(hｉeｒarchicalｍeｔhｏd)、劃分方法(ｐａrtitionｉｎgmethod）、基于密度的方法(ｄｅnsity－bａseｄmethod)、基于網(wǎng)格的方法(gｒid－ｂasedmeｔｈｏd）、基于模型的方法(mｏdeｌ－ｂasｅdmethod)等。其中,前兩種算法是運(yùn)用記錄學(xué)定義的距離進(jìn)行度量。ｋ-ｍｅanｓ算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：一方面從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)，分別將它們分派給與其最相似的(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);不斷反復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)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):各聚類自身盡也許的緊湊，而各聚類之間盡也許的分開(kāi)。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):本算法擬定的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)于解決大數(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(lái)說(shuō)，K<<Ｎ,t<<N。缺陷: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(guò)程、以及優(yōu)缺陷。三、根據(jù)規(guī)定寫(xiě)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(wèn)頁(yè)面時(shí)間，日期型(只有一天的數(shù)據(jù)))URL(訪問(wèn)的頁(yè)面地址，字符型)規(guī)定：提取出每個(gè)用戶訪問(wèn)的第一個(gè)ＵＲL(準(zhǔn)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）creaｔetableBaｓsｅｌｅctＭembeｒ_ID,miｎ（Loｇ_time),UＲLfｒomAgroupbｙMemｂｅr＿ID;點(diǎn)評(píng)：SＱL語(yǔ)句,簡(jiǎn)樸的數(shù)據(jù)獲取能力,涉及表查詢、關(guān)聯(lián)、匯總、函數(shù)等。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)站重要用戶群是辦公室女性,銷售額重要集中在5種產(chǎn)品上，假如你是這家公司的分析師，a)從數(shù)據(jù)中,你看到了什么問(wèn)題？你覺(jué)得背后的因素是什么?b)假如你的老板規(guī)定你提出一個(gè)運(yùn)營(yíng)改善計(jì)劃,你會(huì)怎么做？表如下:一組天天某網(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。這其中的因素，可以從兩個(gè)角度來(lái)看:站在消費(fèi)者的角度，周末也許不用上班,因而也沒(méi)有購(gòu)買該產(chǎn)品的欲望；站在產(chǎn)品的角度來(lái)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(wèn)題背后的兩方面因素,我的運(yùn)營(yíng)改善計(jì)劃也分兩方面:一是,針對(duì)消費(fèi)者周末沒(méi)有購(gòu)買欲望的心理，進(jìn)行引導(dǎo)提醒消費(fèi)者周末就應(yīng)當(dāng)準(zhǔn)備好該產(chǎn)品;二是,通過(guò)該產(chǎn)品的一些類似于打折促銷等活動(dòng)來(lái)提高該產(chǎn)品在周末的人氣和購(gòu)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，另一方面是對(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)一的改善計(jì)劃,用于提高客戶的周消費(fèi)次數(shù),需要你來(lái)制定一個(gè)事前實(shí)驗(yàn)方案,來(lái)支持決策，請(qǐng)你思考下列問(wèn)題：a)實(shí)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(xiě)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)，以及你選擇的記錄方法。a）實(shí)驗(yàn)要能證明該改善計(jì)劃能顯著提高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,改善計(jì)劃前周消費(fèi)次數(shù)，改善計(jì)劃后周消費(fèi)次數(shù);選用記錄方法為：分別針對(duì)A、B、Ｃ三類客戶,進(jìn)行改善前和后的周消費(fèi)次數(shù)的,兩獨(dú)立樣本Ｔ-檢查(ｔｗo-saｍpｌｅt－test）。點(diǎn)評(píng):業(yè)務(wù)理解能力和數(shù)據(jù)分析思緒，這是數(shù)據(jù)分析的核心競(jìng)爭(zhēng)力。綜上所述：一個(gè)合格的數(shù)據(jù)分析應(yīng)當(dāng)具有記錄學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)解讀和業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)分析思想幾個(gè)方面能力，即將成為數(shù)據(jù)分析師的親們,你們準(zhǔn)備好了嗎？2、從騰訊(數(shù)據(jù)挖掘方向）筆試題目看技術(shù)儲(chǔ)備筆試內(nèi)容:1.二叉樹(shù)遍歷:已知中序遍歷順序以及前序遍歷順序，求后序遍歷順序２.ＳQL語(yǔ)句：找出QQｓeｔ中最小的QQ號(hào)碼3.eｎcodeＵＲＩ&URL傳播的轉(zhuǎn)義結(jié)果4．３６輛車，6條跑道，無(wú)計(jì)時(shí)器,最少幾次比賽可以選出前三５．Wｉｎdowｓ/Linux下判斷遠(yuǎn)程地址為某主機(jī)監(jiān)聽(tīng)的某端口是都開(kāi)放的命令是?6.hｔｍl網(wǎng)站ｃookie7.cookie功能8．哈希沖突9.哪些http方法對(duì)于服務(wù)端和用戶是安全的10.二維數(shù)組內(nèi)存地址計(jì)算11.附加題：推導(dǎo)線性最小二乘法過(guò)程１2．附加題：概率計(jì)算(這個(gè)相稱簡(jiǎn)樸啦）13．模型過(guò)擬合與哪些因素有關(guān),寫(xiě)出理由３、從百度（數(shù)據(jù)挖掘工程師)筆試題目看技術(shù)儲(chǔ)備一.簡(jiǎn)答題1.neｗ和mａlloc的區(qū)別。2．hａｓh沖突是指什么?怎么解決?給兩種方法，寫(xiě)出過(guò)程和優(yōu)缺陷。3．命中的概率是０．25,若要至少命中一次的概率不小于0．75,則至少需要幾次?二.算法設(shè)計(jì)題1.用C/C＋＋寫(xiě)一個(gè)歸并排序。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為struｃtNode{intｖ;Nodｅ*ｎexｔ｝；接口為Node*merge_sｏrt(Node*);2．設(shè)計(jì)Ｓ型層次遍歷樹(shù)的算法，比如根節(jié)點(diǎn)是第一層,第二層從左至右遍歷，第三層從右至左遍歷，第四層再?gòu)淖笾劣冶闅v,以此類推。舉例:應(yīng)依次輸出123６54789。３.一個(gè)url文獻(xiàn)，每行是一個(gè)url地址,也許有反復(fù)。(1)記錄每個(gè)urｌ的頻次,設(shè)計(jì)函數(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)。(2)設(shè)有10億ｕｒl，平均長(zhǎng)度是２0，現(xiàn)在機(jī)器有8G內(nèi)存，怎么解決,寫(xiě)出思緒。三.系統(tǒng)設(shè)計(jì)題自然語(yǔ)言解決中的中文分詞問(wèn)題，前向最大匹配算法（ＦMM)。注:題目舉例說(shuō)明了ＦMM的基本思想。(1)設(shè)計(jì)字典的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)sｔructdｉctnｏte。(2）用Ｃ/C++實(shí)現(xiàn)FMM,可選接口為inｔFMM(vecｔｏrｉL(zhǎng)etteｒs，dictnode*iRooｔ,veｃtoｒ＊oReｓuｌts);其中ｉＬetteｒs為待分詞的句子，比如{“小”,“明”，“今”,“天”,“買”,“了”,“i”,“p”,“o”,“n”,“e”,“６”},ｉRoｏt是字典,oRｅｓulｔs保存輸出結(jié)果,即分詞的位置。也可以自己設(shè)計(jì)接口。(３)收集了一些手機(jī)品牌的字典,如{ｉpｈonｅ,諾基亞}。現(xiàn)在規(guī)定查找包含這些手機(jī)品牌的網(wǎng)頁(yè)，比如包含iphone6,諾基亞997３等。怎么修改FMM實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能,可以寫(xiě)偽代碼。4、從搜狐(數(shù)據(jù)挖掘算法工程師）筆試題目看技術(shù)儲(chǔ)備筆試１,類的繼承2，資源互斥下的死鎖3,一維數(shù)組,元素為指針，指針指向一個(gè)參數(shù)為Int,返回值為iｎt的函數(shù)４,進(jìn)程間的通信方式５,Conｓt標(biāo)志符常量一定要？6,Sｔring的普通構(gòu)造函數(shù)，拷貝構(gòu)造函數(shù),賦值函數(shù)，析構(gòu)函數(shù)7，Strcpy函數(shù)8,Ｎ個(gè)不同數(shù)的全排列,打印所有全排列９，Ｓizｅof（cｈaｒname[]=”ｈeｌｌo”)１0，繼承的轉(zhuǎn)換(子類可以轉(zhuǎn)換成基類，基類不能轉(zhuǎn)換成子類,多繼承下同一子類的基類間不能互相轉(zhuǎn)換）5、從網(wǎng)易(數(shù)據(jù)挖掘研究員）筆試題目看技術(shù)儲(chǔ)備筆試１,字符串匹配的算法復(fù)雜度(主串N,字串M）N＋M２,排序算法的穩(wěn)定性(快速排序?yàn)榉欠€(wěn)定）３,平衡二叉樹(shù)的插入4,２0個(gè)億整數(shù)的兩個(gè)集合ａ與b,求a與b的交集，內(nèi)存為4Gｂ5,在Ｎ個(gè)無(wú)序數(shù)中找K個(gè)最小值6，頁(yè)面文獻(xiàn)的邏輯地址位(8個(gè)1０24字放內(nèi)32幀內(nèi)存里）7,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)各層應(yīng)用連接8，哪一種模式不關(guān)心算法AbstｒactFacｔoｒy:提供一個(gè)創(chuàng)建一系列相關(guān)或互相依賴對(duì)象的接口,而無(wú)需指定它們具體的類。（使用得非常頻繁。)Adapter:將一個(gè)類的接口轉(zhuǎn)換成客戶希望的此外一個(gè)接口。Adａｐter模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些類可以一起工作。Ｂriｄge:將抽象部分與它的實(shí)現(xiàn)部分分離,使它們都可以獨(dú)立地變化。Buｉｌdｅr：將一個(gè)復(fù)雜對(duì)象的構(gòu)建與它的表達(dá)分離，使得同樣的構(gòu)建過(guò)程可以創(chuàng)建不同的表達(dá)。ChainofＲeｓpｏnsibｉlitｙ:為解除請(qǐng)求的發(fā)送者和接受者之間耦合，而使多個(gè)對(duì)象都有機(jī)會(huì)解決這個(gè)請(qǐng)求。將這些對(duì)象連成一條鏈,并沿著這條鏈傳遞該請(qǐng)求,直到有一個(gè)對(duì)象解決它。Ｃomｍanｄ:將一個(gè)請(qǐng)求封裝為一個(gè)對(duì)象，從而使你可用不同的請(qǐng)求對(duì)客戶進(jìn)行參數(shù)化;對(duì)請(qǐng)求排隊(duì)或記錄請(qǐng)求日記，以及支持可取消的操作。Ｃompｏsiｔe：將對(duì)象組合成樹(shù)形結(jié)構(gòu)以表達(dá)“部分－整體”的層次結(jié)構(gòu)。它使得客戶對(duì)單個(gè)對(duì)象和復(fù)合對(duì)象的使用品有一致性。Decoratｏr:動(dòng)態(tài)地給一個(gè)對(duì)象添加一些額外的職責(zé)。就擴(kuò)展功能而言，它比生成子類方式更為靈活。Facａde：為子系統(tǒng)中的一組接口提供一個(gè)一致的界面，Ｆａcadｅ模式定義了一個(gè)高層接口,這個(gè)接口使得這一子系統(tǒng)更加容易使用。ＦaｃｔｏryMethod:定義一個(gè)用于創(chuàng)建對(duì)象的接口,讓子類決定將哪一個(gè)類實(shí)例化。ＦactｏryMethｏd使一個(gè)類的實(shí)例化延遲到其子類。Ｆlyｗｅight：運(yùn)用共享技術(shù)有效地支持大量細(xì)粒度的對(duì)象。Inｔeｒpｒetｅｒ：給定一個(gè)語(yǔ)言，定義它的文法的一種表達(dá)，并定義一個(gè)解釋器，該解釋器使用該表達(dá)來(lái)解釋語(yǔ)言中的句子。Iｔｅrator:提供一種方法順序訪問(wèn)一個(gè)聚合對(duì)象中各個(gè)元素,而又不需暴露該對(duì)象的內(nèi)部表達(dá)。Medｉａt(yī)or:用一個(gè)中介對(duì)象來(lái)封裝一系列的對(duì)象交互。中介者使各對(duì)象不需要顯式地互相引用，從而使其耦合松散，并且可以獨(dú)立地改變它們之間的交互。Memento:在不破壞封裝性的前提下,捕獲一個(gè)對(duì)象的內(nèi)部狀態(tài)，并在該對(duì)象之外保存這個(gè)狀態(tài)。這樣以后就可將該對(duì)象恢復(fù)到保存的狀態(tài)。Oｂsｅｒvｅr:定義對(duì)象間的一種一對(duì)多的依賴關(guān)系,以便當(dāng)一個(gè)對(duì)象的狀態(tài)發(fā)生改變時(shí),所有依賴于它的對(duì)象都得到告知并自動(dòng)刷新。Pｒotｏtyｐe：用原型實(shí)例指定創(chuàng)建對(duì)象的種類，并且通過(guò)拷貝這個(gè)原型來(lái)創(chuàng)建新的對(duì)象。Proxy：為其他對(duì)象提供一個(gè)代理以控制對(duì)這個(gè)對(duì)象的訪問(wèn)。Ｓingｌeton:保證一個(gè)類僅有一個(gè)實(shí)例，并提供一個(gè)訪問(wèn)它的全局訪問(wèn)點(diǎn)。Staｔｅ:允許一個(gè)對(duì)象在其內(nèi)部狀態(tài)改變時(shí)改變它的行為。對(duì)象看起來(lái)似乎修改了它所屬的類。Ｓｔｒategｙ:定義一系列的算法，把它們一個(gè)個(gè)封裝起來(lái),并且使它們可互相替換。本模式使得算法的變化可獨(dú)立于使用它的客戶。TｅｍpｌateMethod:定義一個(gè)操作中的算法的骨架,而將一些環(huán)節(jié)延遲到子類中。TｅmplａｔeＭｅtｈod使得子類可以不改變一個(gè)算法的結(jié)構(gòu)即可重定義該算法的某些特定環(huán)節(jié)。Visitoｒ:表達(dá)一個(gè)作用于某對(duì)象結(jié)構(gòu)中的各元素的操作。它使你可以在不改變各元素的類的前提下定義作用于這些元素的新操作9,數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的兩種語(yǔ)言(一種用于定義數(shù)據(jù)庫(kù)模式;另一種用于表達(dá)數(shù)據(jù)的查詢和更新)10，數(shù)據(jù)庫(kù)的連接運(yùn)算11，建立索引的原則在經(jīng)常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;在作為主鍵的列上，強(qiáng)制該列的唯一性和組織表中數(shù)據(jù)的排列結(jié)構(gòu);在經(jīng)常用在連接的列上，這些列重要是一些外鍵,可以加快連接的速度；在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進(jìn)行搜索的列上創(chuàng)建索引，由于索引已經(jīng)排序,其指定的范圍是連續(xù)的;在經(jīng)常需要排序的列上創(chuàng)建索引，由于索引已經(jīng)排序,這樣查詢可以運(yùn)用索引的排序,加快排序查詢時(shí)間;在經(jīng)常使用在WHERE子句中的列上面創(chuàng)建索引,加快條件的判斷速度。不應(yīng)當(dāng)創(chuàng)建索引的的這些列具有下列特點(diǎn)：第一,對(duì)于那些在查詢中很少使用或者參考的列不應(yīng)當(dāng)創(chuàng)建索引。這是由于,既然這些列很少使用到，因此有索引或者無(wú)索引,并不能提高查詢速度。相反,由于增長(zhǎng)了索引，反而減少了系統(tǒng)的維護(hù)速度和增大了空間需求。第二,對(duì)于那些只有很少數(shù)據(jù)值的列也不應(yīng)當(dāng)增長(zhǎng)索引。這是由于,由于這些列的取值很少,例如人事表的性別列，在查詢的結(jié)果中，結(jié)果集的數(shù)據(jù)行占了表中數(shù)據(jù)行的很大比例,即需要在表中搜索的數(shù)據(jù)行的比例很大。增長(zhǎng)索引，并不能明顯加快檢索速度。第三，對(duì)于那些定義為tｅxt,imaｇe和biｔ數(shù)據(jù)類型的列不應(yīng)當(dāng)增長(zhǎng)索引。這是由于,這些列的數(shù)據(jù)量要么相稱大，要么取值很少。第四,當(dāng)修改性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于檢索性能時(shí)，不應(yīng)當(dāng)創(chuàng)建索引。這是由于，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當(dāng)增長(zhǎng)索引時(shí)，會(huì)提高檢索性能,但是會(huì)減少修改性能。當(dāng)減少索引時(shí),會(huì)提高修改性能，減少檢索性能。因此，當(dāng)修改性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于檢索性能時(shí),不應(yīng)當(dāng)創(chuàng)建索引。１2，事務(wù)的定義與特點(diǎn),事務(wù)隔離的級(jí)別事務(wù)（Tｒａnsactioｎ）是并發(fā)控制的單位,是用戶定義的一個(gè)操作序列。這些操作要么都做,要么都不做，是一個(gè)不可分割的工作單位。通過(guò)事務(wù),SQＬServer能將邏輯相關(guān)的一組操作綁定在一起，以便服務(wù)器保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性。事務(wù)的特性(ＡCID特性)A:原子性(Ａｔｏｍicitｙ）,事務(wù)是數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯工作單位，事務(wù)中涉及的諸操作要么全做，要么全不做。B:一致性（Conｓistency),事務(wù)執(zhí)行的結(jié)果必須是使數(shù)據(jù)庫(kù)從一個(gè)一致性狀態(tài)變到另一個(gè)一致性狀態(tài)。一致性與原子性是密切相關(guān)的。Ｃ：隔離性（Isｏlatｉｏn),一個(gè)事務(wù)的執(zhí)行不能被其他事務(wù)干擾。D：連續(xù)性/永久性（Durabilｉｔｙ)，一個(gè)事務(wù)一旦提交,它對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的改變就應(yīng)當(dāng)是永久性的。未授權(quán)讀?。ㄔ试S臟讀取,但不允許更新丟失),授權(quán)讀取(允許不可反復(fù)讀取,但不允許臟讀?。?，可反復(fù)讀取(嚴(yán)禁不可反復(fù)讀取和臟讀取,但是有時(shí)也許出現(xiàn)幻影數(shù)據(jù))和序列化(事務(wù)序列化執(zhí)行，不能并發(fā)執(zhí)行）13,專業(yè)題一數(shù)據(jù)挖掘的環(huán)節(jié)14，Pｃa的概念和解決過(guò)程(主成分分析）１５,K中心點(diǎn)聚類算法簡(jiǎn)介一方面為每個(gè)簇隨意選擇一下代表對(duì)象,將剩余的對(duì)象根據(jù)其與代表對(duì)象的距離分派給最近的一個(gè)簇。然后反復(fù)地用非代表對(duì)象來(lái)替代代表對(duì)象,以改善聚類的質(zhì)量。鑒定一個(gè)非代表對(duì)象O是否是當(dāng)前一個(gè)代表對(duì)象的Ｏ1的好的替代,對(duì)于每一個(gè)非代表對(duì)象p，下面的四種情況考慮。１，p當(dāng)前屬于代表Ｏj，假如Oj被O代替，p離Ｏi最近,那么p被重新分派給Oi２，p當(dāng)前屬于代表Oj，假如Oｊ被O代替，p離Ｏ最近，那么p被重新分派給Ｏ3,p當(dāng)前屬于代表Oi,假如Oj被O代替,p離Oi最近，那么p不變4，p當(dāng)前屬于代表Oi,假如Ｏj被Ｏ代替，p離Ｏi最近，那么p被重新分派給O1６,中文分詞技術(shù)簡(jiǎn)介,常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法17，分類器的主流評(píng)測(cè)指標(biāo)：準(zhǔn)確率,速率，魯棒性，可規(guī)模性和可解釋性１8，如何建立一個(gè)智能問(wèn)答系統(tǒng)，思緒1９，如何建立一個(gè)智能商品推薦系統(tǒng),思緒網(wǎng)易面試歸來(lái),還不知道結(jié)果。對(duì)于數(shù)據(jù)分析師這個(gè)職位，網(wǎng)上的面經(jīng)很少，之前自己在網(wǎng)上找面經(jīng)時(shí)深感無(wú)經(jīng)可取,不知道技術(shù)面什么流程，面試官重要問(wèn)什么，所以這里特地留個(gè)爪,供后生參考,作為拋磚引玉，歡迎童鞋多發(fā)帖多交流，最最最重要的是攢rｐ求祝福~攢ｒp求祝福~攢rp求祝福~：一面：女面試官，人和藹可親,經(jīng)常笑著肯定你的說(shuō)法,讓人也不會(huì)太緊張。先自我介紹，然后她就針對(duì)我的實(shí)習(xí)經(jīng)歷問(wèn)了一些問(wèn)題，問(wèn)的比較具體，所以簡(jiǎn)歷上做過(guò)的實(shí)習(xí)、項(xiàng)目一定要把流程理順、細(xì)節(jié)想清楚。簡(jiǎn)歷問(wèn)了大約二十分鐘，就開(kāi)始問(wèn)她準(zhǔn)備的問(wèn)題，有:1.假如一個(gè)APＰ某一天的日活量異常,你怎么分析?2．如何建立預(yù)測(cè)一個(gè)APP的用戶流失模型？可以創(chuàng)建哪些特性?跟面試官聊得很開(kāi)心,沒(méi)什么壓力,感覺(jué)時(shí)間過(guò)的不久。二面：等到下午才有二面，一個(gè)不茍言笑的男面試官。照例先自我介紹，然后問(wèn)了簡(jiǎn)歷，也比較具體，跟一面差不多。技術(shù)問(wèn)題有:1．?dāng)⑹鲞壿嫽貧w原理２.有哪些分類、聚類算法,分類我說(shuō)到SVM，他就讓我敘述SVM原理,假如數(shù)據(jù)有異常值怎么辦？（其實(shí)我不太懂ＳVM,只講了一點(diǎn)，異常值那里也不清楚，他提醒了可以用正則化，這個(gè)我剛好熟悉他就又問(wèn)了為什么要有正則化)３.數(shù)據(jù)分析有哪些環(huán)節(jié)?你想做所有這些流程但不進(jìn)一步，還是專攻某一流程成為專家?我最擅長(zhǎng)的是哪一個(gè)環(huán)節(jié)？4.選擇網(wǎng)易的一款產(chǎn)品，說(shuō)說(shuō)你怎么運(yùn)用數(shù)據(jù)分析提高產(chǎn)品的熱度?(我回答的有道詞典，可以通過(guò)度析客戶流失挽回流失客戶,他說(shuō)有道詞典不需要登陸，問(wèn)我怎么得到用戶信息,這一點(diǎn)我沒(méi)答上來(lái)）5．假如要選擇一個(gè)產(chǎn)品部門做分析，你會(huì)選擇哪一個(gè)產(chǎn)品，為什么三面:等了很久才等到三面，是總監(jiān)技術(shù)面，應(yīng)當(dāng)是一個(gè)做了很久的老員工,除了簡(jiǎn)歷，重要問(wèn)我數(shù)據(jù)庫(kù)的建立、維護(hù)問(wèn)題，他應(yīng)當(dāng)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)很了解，他問(wèn)了:你覺(jué)得數(shù)據(jù)分析師最重要的特質(zhì)是什么。四周:三面到四周的時(shí)間就很短了,是HR面，然而并不像ＨR面試,像上一輪技術(shù)面的延續(xù),問(wèn)了我簡(jiǎn)歷上的實(shí)習(xí)經(jīng)歷以及一些職場(chǎng)情景的對(duì)策:1.假如產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)要你完畢某項(xiàng)分析工作，又不采用你的建議怎么辦2．產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的人也懂?dāng)?shù)據(jù)分析，你覺(jué)得數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)存在的價(jià)值是什么?會(huì)不會(huì)被取代總結(jié)：1．面試整體不難，對(duì)自己要有信心２.做好充足的準(zhǔn)備（涉及簡(jiǎn)歷上的項(xiàng)目、實(shí)習(xí)以及里面也許會(huì)問(wèn)到的一些業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)、技術(shù)點(diǎn)，如ＡPＰ分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法,面試公司的一些產(chǎn)品)，不打無(wú)準(zhǔn)備之仗3.保持清楚的思緒和靈敏的反映,在面試官解釋問(wèn)題時(shí)快速思考，有條理的回答,并且故意識(shí)地突出自己的優(yōu)勢(shì)4.在結(jié)束時(shí)一定要向面試官提一些有針對(duì)性的問(wèn)題以表達(dá)感愛(ài)好，假如怕想不出來(lái)可以事先準(zhǔn)備一些常規(guī)的問(wèn)題網(wǎng)易的員工都很nｉce,很樂(lè)意了解你,不會(huì)刻意刁難,以真誠(chéng)、實(shí)事求是的態(tài)度對(duì)待每一個(gè)問(wèn)題,呈現(xiàn)最真實(shí)、最優(yōu)秀的自己。2023年8月1９日，阿里校招數(shù)據(jù)分析師筆試題。共計(jì)21題(貌似記錄漏了一題,應(yīng)當(dāng)是單選少了一題,湊合看吧）,選擇題每個(gè)人的都不同樣,問(wèn)答題是同樣的。暫時(shí)沒(méi)有答案，希望對(duì)大家有用。單選題：1觀測(cè)宇宙中單位體積內(nèi)星球的個(gè)數(shù)，屬于什么分布：A學(xué)生分布B泊松分布C正態(tài)分布D二項(xiàng)分布

2一些關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘說(shuō)法是對(duì)的的A數(shù)據(jù)挖掘是萬(wàn)能的B假如你建立了一個(gè)dａt(yī)abase,那就意味著你已有足夠的數(shù)據(jù)可以做數(shù)據(jù)挖掘了Ｃ數(shù)據(jù)挖掘=數(shù)據(jù)＋算法,數(shù)據(jù)挖掘人員大部分的時(shí)間用來(lái)解決復(fù)雜的挖掘算法DAＢＣ均有錯(cuò)

3已知隨機(jī)變量X，Y分別服從泊松分布P(Ｓ），卡方分布X2（t),Ｅ（Ｘ）＝４,Ｄ(Ｙ)=9，則參數(shù)s,t分別:Ａ2,９;B4,９Ｃ4,4.5;Ｄ2,４．5

4下面算法中哪一種不屬于廣義線性回歸算法A生存模型算法Ｂｂeta回歸算法Cloｇit回歸算法Ｄ判別分析算法

5有一列1０00萬(wàn)淘寶買家的淘寶運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)保費(fèi)數(shù)據(jù),要計(jì)算該列數(shù)據(jù)的P１-P100分位數(shù),可使用哪個(gè)ＳAS語(yǔ)句?AprocｓｏrtBproｃrａnkCｐroｃuｎｉvaｒiaｔeDｐｒocｆrｅq

6X服從區(qū)間（2，6)上的均勻分布,求對(duì)Ｘ進(jìn)行3次獨(dú)立觀測(cè)中，至少有2次的觀測(cè)值大于3的概率。A0.84３75Ｂ0.75２75C０.6５275D0.８０３7０

7下面對(duì)于“預(yù)測(cè)變量間也許存在較嚴(yán)重的多重共線性”的論述中錯(cuò)誤的是?A回歸系數(shù)的符號(hào)與專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)不符Ｂ方差膨脹因子（VＩF）<５C其中兩個(gè)預(yù)測(cè)變量的相關(guān)系數(shù)>=0.8５Ｄ變量重要性與專家經(jīng)驗(yàn)嚴(yán)重違反

8由于淘寶買家消費(fèi)數(shù)據(jù)是億級(jí)別,假設(shè)為了快速計(jì)算買家每月的平均消費(fèi)額,采用抽樣1Ｗ個(gè)買家來(lái)計(jì)算A采用分層抽樣方法把全量淘寶買家按照星級(jí),每層抽取相同的數(shù)量，計(jì)算平均值B采用系統(tǒng)抽樣方法,把全量買家隨機(jī)排序，每隔一定數(shù)量抽一個(gè),計(jì)算平均值C采用無(wú)放回隨機(jī)方法,從全量買家中隨機(jī)挑選一個(gè)買家，不放回，如此循環(huán)D采用有放回隨機(jī)方法,從全量買家中隨機(jī)挑選一個(gè)買家，然后再放回,如此循環(huán)

9請(qǐng)找出數(shù)列４，9,23，60，157的下一項(xiàng)()A411B314Ｃ425DAＢＣ均錯(cuò)10(應(yīng)當(dāng)是沒(méi)記錄上)

多選題1１以下哪個(gè)語(yǔ)法不是Ｒ的基礎(chǔ)語(yǔ)言ApｒｏｃglotBｓeｌｅct＊fromtableＣｋc<－kmeans(data，3)Dpｒint”helloworld”Eｓd＜-ｓuｍmａry(data）Fimport

12分析師在工作中的良好習(xí)慣是A將工作空間的密碼共享給別人B將數(shù)據(jù)下載到私人電腦進(jìn)行分析解決C在解決資源高峰期提交大任務(wù)運(yùn)算D不定期地將分析報(bào)告分享給團(tuán)隊(duì)E定期清理存儲(chǔ)空間Ｆ固話平常需要分析的數(shù)據(jù)表方便計(jì)算

131４15１6請(qǐng)分析淘寶消費(fèi)者的流失情況１7淘寶和天貓上天天都有大量的用戶在線上購(gòu)買,作為分析師可以從哪些角度對(duì)用戶進(jìn)行分析，說(shuō)明理由

１81９２０已知A商家近五年每月的成交數(shù)據(jù),請(qǐng)列出兩種不同的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型可以用來(lái)預(yù)測(cè)商家接下來(lái)三個(gè)月的成交,并具體闡述在使用每一種方法前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行什么預(yù)解決以及具體方法21你理解中的分析師是什么樣的?你覺(jué)得自己目前應(yīng)聘分析師職位的優(yōu)勢(shì)是什么？并說(shuō)明理由。一輩子時(shí)光在匆忙中流逝，誰(shuí)都無(wú)法挽留。多少人前半生忙忙碌碌，奔波追逐,后半生回望過(guò)去，難免感慨一生的碌碌無(wú)為,恨時(shí)光短暫,荒廢了最佳的光陰。人過(guò)中年，不斷跟時(shí)間妥協(xié),之所以不爭(zhēng)搶,處世淡然,完全是通過(guò)世故的淬煉,達(dá)成心智的成熟。有朋友問(wèn)我，如何寫(xiě)出滋潤(rùn)心靈的文字?是要查字典,引用名言，還是有什么規(guī)律?我笑著回，隨心隨意,不為難自己。你為難自己,就要刻意去效仿，你不隨心隨意就要被名利世俗困擾，自然心態(tài)會(huì)有偏差，文字也染上了俗氣?，F(xiàn)實(shí)生活中,不乏完美主義者,終日在不食人間煙火的意境中活著，虛擬不切合實(shí)際。如此,唯有活在當(dāng)下，才是真正的人生箋言。經(jīng)常想,不想活在過(guò)去的人,是經(jīng)歷了太多的大起大落,不想被束縛在心靈蝸居里的人,是失去的太多,一番大徹大悟后,對(duì)視的眼神定會(huì)愈發(fā)清澈，坦然笑對(duì)人生的雨雪冰霜。對(duì)于隨波逐流的人們,難免要被世俗困擾,不問(wèn)過(guò)去，不畏將來(lái)又將是怎么樣的一種糾葛,無(wú)從知曉。不得不說(shuō)，人是活在矛盾中的。既要簡(jiǎn)樸,又難淡然，掙扎在名利世俗中，一切身不由己，又有那樣的生活是我們自己想要的呢？人前,你笑臉相迎,帶著偽裝的面具，不敢容易得罪人;人后，黯然傷懷，總感慨命運(yùn)的不公平,人生的不如意；經(jīng)常仰望別人的幸福，而忽視了自己,卻不知你與他所想要的幸福，都只得一二，十之八九只有在希冀中追求,不是嗎?人活一輩子,心懷夢(mèng)想，蒼涼追夢(mèng)，難能可貴的是執(zhí)著向前，義無(wú)反顧，最懼怕瞻前顧后,退縮不前。一生短暫如光影交錯(cuò),有幾個(gè)人能放下?tīng)拷O，有幾個(gè)人能不難為自己,活的精彩呢!我們的一生，是匆忙的行走,誰(shuí)的人生，不是時(shí)刻在被命運(yùn)捉弄中前行。我想,我是無(wú)法和命運(yùn)抗衡的，卻又時(shí)刻想做真實(shí)的自己。眼下的生活是一面鏡子，對(duì)照著卑微的自己，心有萬(wàn)千光芒,無(wú)法放棄的卻總是太多太多。中年，人生的分水嶺，不再有小女孩的浪漫情懷,撒嬌賣萌,穿著也越發(fā)簡(jiǎn)樸,舒適即可。年輕時(shí)可以穿緊身裙,牛仔褲，甚至小一碼的高跟鞋,不惜磨破了腳板,夾痛了腳趾,依舊笑魘如花,人前賣弄。年少時(shí)，青春做砝碼,別人的一句贊美能心頭飄飄然，走在馬路上,陌生男子的回頭率,成了青春的資本，忘乎所以。年齡越大，對(duì)身邊的一切似乎沒(méi)了熱情，爭(zhēng)吵,攀比，打扮，都沒(méi)了愛(ài)好。有人說(shuō),女人要愛(ài)自己,打扮的漂美麗亮的才行，而我卻恰恰相反，正如有一天涂了口紅出門,兒子嚇了一跳，一句太庸俗,再昂貴品牌的口紅你都不適合，讓我啞然失笑。本來(lái),他寧愿喜歡素面朝天的媽媽，也不想要矯揉造作的中年婦女，我必須保持最初的簡(jiǎn)潔，亦或簡(jiǎn)樸。居家女人雖平庸，卻總想活出真我。不喜歡的東西,學(xué)會(huì)舍棄,生活趨于安靜。天天打理家務(wù),照顧子女,空閑的時(shí)間看看書(shū),散散步，陪婆婆去買菜，少一些功利心,多一些平常心,生活便達(dá)成了想要的簡(jiǎn)樸。人過(guò)中年天過(guò)午,流逝的時(shí)間不會(huì)等我的。不想為難自己了,幾十年光陰里,不斷做著事與愿違的選擇，極力說(shuō)服自己，多替別人想想,多顧及別人的感受,卻忽視了委屈的自己。我認(rèn)可，給自己承擔(dān),就是難為自己。不樂(lè)意放下,就是心態(tài)使然。其實(shí),你大可不必為了別人改變自己,為自己活著,才