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大数据分析师助理面试问题,中国移动数据分析师面试

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面试数据分析师，如何准备数据分析师？面试数据分析师指标异常的答案是20220117如果是在数据分析师面试第一题，数据分析师需求是什么？高德数据 分析师电话面试问了什么问题？其实不管是哪种面试形状 ， 问的问题都是差不多的，都是有规律可寻的 。

1、 面试 数据 分析师中关于指标异常的回答20220117如果我们遇到数据-2面试而官方问:你会怎么做？我们如何回答？首先，我们明确一点:-0/的核心是通过表达来综合呈现我们的思维能力 专业能力 。所以问题没有标准答案，抽象答案就抽象了 。只要符合逻辑 ， 有可能 ， 怎么回答呢？假设:在数据的监控过程中，如果发现缺货率异常，我会围绕指标进行拆解 。数据分析并提供解决方案 。首先，我们需要明确监测缺货的指标 。我们都知道缺货率有两种计算方法 。第一个是:缺货率 。缺货订单/总订单 。这里需要先分析一下缺货订单:这些订单之后有多少SKU缺货？

包装、拣货还是系统？第二个是:缺货率缺货SKU/ [(期初库存SKU 中期库存SKU)/2]这里直接分析缺货SKU 。如果是短缺率短缺订单/总订单的计算维度，我们也会直接监控短缺订单这个指标 。由于总订单基数较大，通过缺货率这个指标很难看出明显的变化 。直接看缺货订单的变化更直观，更有价值 。如果缺货订单增加，我们需要反馈 ， 同时进行分析，找出原因 。

2、大 数据工程师(ETL【大数据分析师助理面试问题,中国移动数据分析师面试】 Me: Hadoop适合离线分析和批量处理；Spark适用于实时分析，即接近实时的流式处理和微批量处理 。我:其实我用的时候并没有过度的把两者分开，因为毕竟我是面向结果的，所以Python缩进格式和Java格式都需要加逗号，最后才能满足我的需求 。补充:现在再来看这个问题 ， 你会发现Python和Java确实有一些使用时需要注意的地方，比如Python的【list】的remove函数和Java的【list】的remove方法 ， 以及同名幂 。

3、 面试大 数据工作要做好哪些准备?Big数据Engineer系统工程 大规模数据处理 /分析 机器学习 商业智能数据工程师一开始是系统工程师，也是软件工程师 。同时，他必须有一些特定的技能，他可以处理大型数据 。比如当你的数据是PB级甚至ZD级的时候，你需要知道杠杆云平台 ， 通过千机并行解决大规模数据处理问题 。大数据工程师也和数据科学家有重叠，两者都要有很强的数据分析能力，比如使用Matlab ， R，Python等等 。

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