【面试相关】数据分析面试Q&A
作者：互联网
机器学习部分：
Q：逻辑回归
Q：SVM
Q：决策树
Q：随机森林
Q：特征工程
Q：建模具体过程
Q：Python常用的包
Q：线性回归中多重共线性是什么？如果发生多重共线性，R2会怎么变？
Q：Auc
Q：模型评估指标的选择
Q：PCA
高维（上万）能不能用pca我也不太清楚，感觉不能，运算应该不会太友好，而且pca主要是消除变量之间的线性相关性，高维数据降维后可能会忽略掉一些重要特征的信息，用lasso应该更好一些。onehot不能用pca，因为onehot生成的特征肯定是线性无关的
统计学部分：
Q：假设检验
Q：置信区间&置信度&置信性
【统计】某调查公司接受委托满意度调查，满意度分数在0～20之间，随机抽取36名消费者，平均满意分12，标准差3，在大样本的假设下，根据调查结果对总体平均满意情况的95%的置信区间，结果是：
Q：显著性水平
Q：辛普森悖论
Q：概率和似然是什么
Q：相关系数和协方差
Q：F检验，z统计量，t统计量
Q：切比雪夫不等式
Q：皮尔逊和斯皮尔曼系数
Q：偏态分布怎么处理
Q：数据倾斜
sql部分：
Q：Union和Join的区别
Q：Sql执行顺序
Q：sql行转列
Q：除了distinct 还有什么方法去重
Q：什么情况下索引不命中
Q：试一下连接数据库
Excel部分：
Q：讲一下Vlookup的用法和每个字段含义
业务方面：
Q：介绍一个数据分析项目
Q：次留，七留
Q：留存率下降怎么办
Q：DAU下降怎么办
Q：怎么衡量短视频生态
Q：Abtest实际经验
Q：APP指标拆解
Q：抖音优缺点，对比快手
Q：第一类错误，第二类错误，怎么降低第一类错误
大数据部分：
Q：Hive,hadoop原理
标签：数据分析,置信区间,面试,onehot,sql,线性,相关,pca,高维 来源： https://blog.csdn.net/Mr_charm/article/details/111308590