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數據分析師典型面試題精講 版權信息
- ISBN：9787115598318
- 條形碼：9787115598318 ; 978-7-115-59831-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據分析師典型面試題精講 本書特色
適讀人群 ：想轉行做數據分析的職場人士想畢業后從事數據分析及相關工作的在校學生對數據分析感興趣的讀者聚焦數據分析師面試題精講所有題目均來自實際面試環節與實際工作場景注重講解出題套路、解題思路和原理作者均為來自大公司的數據分析師或商業分析師
數據分析師典型面試題精講 內容簡介
本書主要講解了應對數據分析師面試所需的基礎知識與典型面試題的解答方法，內容以讀者的閱讀需求進行架構，力求使該者對面試題涉及的原理與解題思路有清晰的認知，以幫助讀者在面試時舉一反三，從容作答。 本書共分為7章。第1章介紹了正確認識數據分析的一些必要知識，以及用人單位對數據分析師的要求，第2~5 章，分別介紹了概率論與數理統計基礎、分析工具的使用、面試時常見的數據思維、數據挖掘等 4個部分的知識，其中分析工具包括 Python、Pandas、SQL 和Excel，第6章講解了知名公司近年來典型面試題的解題思路：第7章講解面試中除了答題之外的其他方面的知識，并基于真實的面試流程，從面試技巧角度給出了建議。 本書適合想從事數據分析及相關崗位工作的讀者閱讀。
數據分析師典型面試題精講 目錄
第 1 章 當我們談論數據分析時，我們在談論什么 001
1．1 關于數據分析，你需要知道的 002
1．1．1 什么是數據分析 002
1．1．2 為什么很多人學習數據分析 003
1．1．3 數據分析在各個行業的應用 003
1．2 用人單位需要什么樣的數據分析師 009
1．2．1 數據分析師的分類 009
1．2．2 對偏業務的數據分析師的要求 009
1．2．3 對偏技術的數據分析師的要求 010
1．2．4 總結 010
第 2 章 簡單回顧概率論與數理統計 012
2．1 描述統計 013
2．1．1 四分位數 015
2．1．2 方差與標準差 019
2．2 概率計算 022
2．2．1 排列組合 024
2．2．2 概率 027
2．3 概率分布 031
2．3．1 常見的數據類型 032
2．3．2 正態分布 033
2．3．3 冪律分布 035
2．4 統計推斷 036
2．4．1 點估計與區間估計 036
2．4．2 假設檢驗 037
第3 章 面試必考的分析工具及相關知識點 046
3．1 Python 047
3．1．1 變量 047
3．1．2 條件語句 049
3．1．3 循環語句 051
3．1．4 數據結構 058
3．1．5 函數的定義與使用 069
3．1．6 面試題集合 075
3．2 Pandas 085
3．2．1 Pandas 的引用 085
3．2．2 文件讀取與儲存 088
3．2．3 數據查詢 090
3．2．4 對數據分組 098
3．2．5 對數據排序 100
3．2．6 表格的合并 103
3．2．7 索引的使用 108
3．2．8 時間格式處理 109
3．3 SQL 114
3．3．1 查詢 115
3．3．2 去掉重復值 117
3．3．3 條件查詢 118
3．3．4 運算符 120
3．3．5 對查詢結果排序 121
3．3．6 新增數據 124
3．3．7 修改數據 126
3．3．8 刪除數據 127
3．3．9 模糊查詢 128
3．3．10 在指定范圍查詢 131
3．3．11 聚合函數 132
3．3．12 對數據分組 134
3．3．13 分組后按條件查詢 135
3．3．14 提取數據 136
3．3．15 對數據排名 136
3．3．16 連接查詢 141
3．3．17 子查詢 145
3．3．18 CASE 函數 150
3．3．19 時間的處理 153
3．4 Excel 157
3．4．1 典型函數的應用 158
3．4．2 常用的圖表制作 163
第4 章 面試時常見的數據思維能力考查 172
4．1 戰略類場景 173
4．1．1 進入新市場 173
4．1．2 產業分析 174
4．1．3 兼并收購分析 175
4．1．4 開發新產品 177
4．1．5 定價策略 179
4．1．6 增長型戰略 181
4．1．7 開展新業務 182
4．1．8 應對競爭 184
4．2 經營類場景 186
4．2．1 提升銷量 186
4．2．2 降低成本 192
4．2．3 提高盈虧底線 195
4．2．4 危機問題 198
第5 章 不可不知的數據挖掘知識 202
5．1 數據挖掘步驟 204
5．1．1 探索性數據分析 204
5．1．2 預處理 204
5．1．3 特征工程 206
5．1．4 數學建模 207
5．1．5 模型評估 208
5．1．6 模型部署 210
5．2 常見的幾種算法題目 210
5．2．1 線性回歸 210
5．2．2 邏輯回歸 212
5．2．3 決策樹 216
5．2．4 隨機森林 219
第6 章 知名公司的典型面試題講解 222
6．1 單選題 223
6．2 多選題 246
6．3 填空題 250
6．4 問答題 251
6．5 編程題 266
第7 章 關于面試的那些事兒 285
7．1 求職前準備 286
7．1．1 求職前自我認知和定位 286
7．1．2 校園招聘和社會招聘，要求有啥不同 288
7．2 面試流程 290
7．2．1 如何制作和投遞簡歷 291
7．2．2 筆試 292
7．2．3 面試，要做好充分準備 293
7．3 真實的面試經歷 295
7．3．1 國內某大型母嬰用品電商公司面試經歷 295
7．3．2 某知名互聯網公司面試經歷 295
7．3．3 阿里旗下某全資子公司面試經歷 296
7．4 面試技巧 297
7．4．1 做好減法和加法 297
7．4．2 做好自我介紹 297
7．4．3 積極平和的面試心態 298
7．4．4 面試前研究職位描述 298
7．4．5 談薪技巧 300
1．1 關于數據分析，你需要知道的 002
1．1．1 什么是數據分析 002
1．1．2 為什么很多人學習數據分析 003
1．1．3 數據分析在各個行業的應用 003
1．2 用人單位需要什么樣的數據分析師 009
1．2．1 數據分析師的分類 009
1．2．2 對偏業務的數據分析師的要求 009
1．2．3 對偏技術的數據分析師的要求 010
1．2．4 總結 010
第 2 章 簡單回顧概率論與數理統計 012
2．1 描述統計 013
2．1．1 四分位數 015
2．1．2 方差與標準差 019
2．2 概率計算 022
2．2．1 排列組合 024
2．2．2 概率 027
2．3 概率分布 031
2．3．1 常見的數據類型 032
2．3．2 正態分布 033
2．3．3 冪律分布 035
2．4 統計推斷 036
2．4．1 點估計與區間估計 036
2．4．2 假設檢驗 037
第3 章 面試必考的分析工具及相關知識點 046
3．1 Python 047
3．1．1 變量 047
3．1．2 條件語句 049
3．1．3 循環語句 051
3．1．4 數據結構 058
3．1．5 函數的定義與使用 069
3．1．6 面試題集合 075
3．2 Pandas 085
3．2．1 Pandas 的引用 085
3．2．2 文件讀取與儲存 088
3．2．3 數據查詢 090
3．2．4 對數據分組 098
3．2．5 對數據排序 100
3．2．6 表格的合并 103
3．2．7 索引的使用 108
3．2．8 時間格式處理 109
3．3 SQL 114
3．3．1 查詢 115
3．3．2 去掉重復值 117
3．3．3 條件查詢 118
3．3．4 運算符 120
3．3．5 對查詢結果排序 121
3．3．6 新增數據 124
3．3．7 修改數據 126
3．3．8 刪除數據 127
3．3．9 模糊查詢 128
3．3．10 在指定范圍查詢 131
3．3．11 聚合函數 132
3．3．12 對數據分組 134
3．3．13 分組后按條件查詢 135
3．3．14 提取數據 136
3．3．15 對數據排名 136
3．3．16 連接查詢 141
3．3．17 子查詢 145
3．3．18 CASE 函數 150
3．3．19 時間的處理 153
3．4 Excel 157
3．4．1 典型函數的應用 158
3．4．2 常用的圖表制作 163
第4 章 面試時常見的數據思維能力考查 172
4．1 戰略類場景 173
4．1．1 進入新市場 173
4．1．2 產業分析 174
4．1．3 兼并收購分析 175
4．1．4 開發新產品 177
4．1．5 定價策略 179
4．1．6 增長型戰略 181
4．1．7 開展新業務 182
4．1．8 應對競爭 184
4．2 經營類場景 186
4．2．1 提升銷量 186
4．2．2 降低成本 192
4．2．3 提高盈虧底線 195
4．2．4 危機問題 198
第5 章 不可不知的數據挖掘知識 202
5．1 數據挖掘步驟 204
5．1．1 探索性數據分析 204
5．1．2 預處理 204
5．1．3 特征工程 206
5．1．4 數學建模 207
5．1．5 模型評估 208
5．1．6 模型部署 210
5．2 常見的幾種算法題目 210
5．2．1 線性回歸 210
5．2．2 邏輯回歸 212
5．2．3 決策樹 216
5．2．4 隨機森林 219
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6．1 單選題 223
6．2 多選題 246
6．3 填空題 250
6．4 問答題 251
6．5 編程題 266
第7 章 關于面試的那些事兒 285
7．1 求職前準備 286
7．1．1 求職前自我認知和定位 286
7．1．2 校園招聘和社會招聘，要求有啥不同 288
7．2 面試流程 290
7．2．1 如何制作和投遞簡歷 291
7．2．2 筆試 292
7．2．3 面試，要做好充分準備 293
7．3 真實的面試經歷 295
7．3．1 國內某大型母嬰用品電商公司面試經歷 295
7．3．2 某知名互聯網公司面試經歷 295
7．3．3 阿里旗下某全資子公司面試經歷 296
7．4 面試技巧 297
7．4．1 做好減法和加法 297
7．4．2 做好自我介紹 297
7．4．3 積極平和的面試心態 298
7．4．4 面試前研究職位描述 298
7．4．5 談薪技巧 300
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數據分析師典型面試題精講 作者簡介
數據蛙，新興的數據分析培訓團隊，主要成員有李凱旋、藍毅等，致力于幫助大家學數據分析并找到相關工作，團隊成員分布在阿里巴巴、騰訊、字節跳動、中國平安等公司，從2019年成立至今，一共幫助了大約7萬名同學學習數據分析知識，其中大部分同學找到了數據分析工作，實現了自己的職業發展夢想。
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