数据分析师常见的十道面试题目及解答 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注 意到IP是32位的，最多有个2^32 ...
2016-04-28
大数据也需要冷处理 在大数据热潮的背后，企业需要持冷静的态度，在应用大数据的时候，也要对业务基础以及技术基础进行研究，保证大数据在企业中可以持续的发展下去，大数据的应用必须要持续化，才能产生持续的 ...
2016-04-28
Airbnb 数据基础设施与其背后的哲学 在 Airbnb 我们提倡数据文化并使用数据作为关键输入去决策。跟踪指标，通过实验验证假设，建立机器学习模型和深入挖掘商业洞察是我们快速聪明前进的关键。经 ...
2016-04-28【上海适汝需网络科技有限公司】招聘数据分析师 上海适汝需网络科技有限公司简介比菜价，成立于2014年11月，隶属于上海适汝需网络科技有限公司，致力于搭建服务餐饮采购商和食材配送商之间B2B交易的供应链平台。从粮 ...
2016-04-28【英属维尔京群岛乐伯市场管理有限公司上海代表处】招聘数据分析师 Global Market Index（以下简称“GMI”）是一家总部位于英国伦敦的国际知名经纪商，毕力为全球机构客户及投资者提供外汇、贵金属、CFD差价和约等金 ...
2016-04-28【上海恩琵熙贸易有限公司】招聘数据分析师 NPC是由主持人李晨和歌手潘玮柏合开的潮流店，为年轻人提供最新鲜最有趣的潮流服饰，为国内原创潮流品牌提供最好的潮流平台，迅速成为当地潮流地标，目前在上海、北京、杭 ...
2016-04-28【万库标杆科技有限公司】招聘数据分析师 万库标杆是从事于大数据开发应用的公司。我们的产品：万库标杆利用大数据语义词典和应用算法 体系,基于对963个行业的全领域分析,构建了目前全球第一个中文跨行业大数据应用 ...
2016-04-28
MySQL连接到 R Excel 或SPSS 数据文件数量多，格式种类多，会给管理这些数据文件带来难度。 1.通过专门的文件夹来保存 建立一个专门保存数据的文件夹，然后再建立不同的子目录来分门别类的保存文件，这是 ...
2016-04-27大数据环境下的互联网生态 大数据的发展不是突然爆发的现象，而是由量变到质变的过程。移动互联网、物联网的发展促进了数据量的激增;存储设备的价格正随着技术的发展逐步下降;未来，收集、处理与存储大量数据的 ...
2016-04-277个数据分析的习惯助你高效的工作 1.相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但 ...
2016-04-27
大数据时代互联网移动营销的趋势 随着社交网络和智能手机的普及，可穿戴设备的崛起，我们已经进入了自我创造数据的时代，一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构 ...
2016-04-27
K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均 ...
2016-04-27
最适合实时数据分析的9大应用领域 如今整个商业世界都面临着新的难题，即如何处理来自各客户接触点、交易以及互动对象的大量数据。但与此同时，我们也看到了解决问题的曙光——实时数据流技术，其能够存储大量 ...
2016-04-27
大数据自动分析法的崛起 十多年来，我谈论过的只有三类分析法：描述（descriptive）和预测（predictive）以及规范（prescriptive）分析。这个分析法三元组在我这里工作得非常好，很多其他人也在使用。 ...
2016-04-27
机器学习在电商文本挖掘中的应用浅析 电商平台中有海量的非结构化文本数据，如商品描述、用户评论、用户搜索词、用户咨询等。这些文本数据不仅反映了产品特性，也蕴含了用户的需求以及使用反馈。通过深度 ...
2016-04-27
数据分析师:为什么说大数据与客户分析之间有所差异 大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预 ...
2016-04-27
数据分析师告诉你：大数据时代如何识别虚假数据 好的决策应该是“数据驱动”的，但是如果数据有效性不好，就不可能据此做出好的决定。我的整个职业生涯几乎都在做市场调研和调查数据分析方面的工作，根据我的经 ...
2016-04-27
传统媒体人应有的数据思维和方法论 可能是因为媒体人长期需要保持对新闻的敏感性，对社会热点的持续关注，有时候也需要间中制造一些社会热点，或许这就是媒体人的职业病，也正式因为这种职业特性，使得传 ...
2016-04-27
大数据营销不能自作聪明，别小瞧你的消费者 借助大数据，企业获得了很好的营销手段，可以精准的定位消费者，也可以根据消费者的喜好设计与生产适销对路的产品，还可以对消费趋势进行预测。于是，很多人认为，大 ...
2016-04-27【上海鲲驰贸易发展有限公司】招聘数据分析师 上海鲲驰贸易发展有限公司是一家专业的电子商务运营企业，核心业务是帮助国际著名的化妆品品牌建立中国地区电子商务的业务系统，设置官方旗舰店和电子商务方面的市场营 ...
2016-04-27在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29
