精华内容
下载资源
问答
  • 奇虎360 2017校园招聘 数据分析师笔试题.pdf
  • 上次,我们给大家讲述了一些数据分析师面试的必备技巧,本期我们主要给大家盘点数据分析师笔试题(当然,即便是笔试用不到,面试也可以用得到哈),希望当遇到这类典型题目时,大家可以轻松应对。 盘点数据分析师...

    上次,我们给大家讲述了一些数据分析师面试的必备技巧,本期我们主要给大家盘点数据分析师笔试题(当然,即便是笔试用不到,面试也可以用得到哈),希望当遇到这类典型题目时,大家可以轻松应对。

    盘点数据分析师笔试题 你会做几道?

    1、不用任何公开参考资料,估算今年新生儿出生数量。

    关于类题目,在作答前,我们应该去分解思考会涉及到哪些内容,并通过总结性思维,将你联想到的内容加以描述。

    首先,我们应该知道这是在考查费米估计问题,所以我们可以采用两层模型(人群画像x人群转化):新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量*各年龄层生育比率。来作为回答的主线。

    然后,先从数字到数字:如果有前几年新生儿出生数量数据,建立时间序列模型进行预测(PS:这里还需要考虑到二胎放开的突变事件)。

    接着,找出先兆指标。如:婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率,如X2007/新生儿2007为2007年新生儿家庭用户的转化率。当然,该转化率会随平台发展而发展,我们可以根据往年数量,推出今年的大致转化率。

    最后,我们可以通过今年大致的转化率,并根据今年新增新生儿家庭用户数量,推出今年估计的新生儿数量。

    2、什么是PCA?PCA为什么要中心化?它的主成分是什么?
    在统计学中,主成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。

    主成分分析的原理,是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量,同时根据实际需要,从中可以取出几个较少的综合变量,尽可能多地反映原来变量信息。这种统计方法叫做主成分分析,或称主分量分析。它也是数学上处理降维的一种方法。

    主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的、互相无关的、综合的指标,来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标。

    最经典的做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Va(rF1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现再F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1,F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。

    另外,主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是,这也不是一定的,要视具体应用而定。

    3、如何计算出头条广告的广告收益?(无需计算,给出作答思路即可。)

    首先,我们要知道:收益 = 出价x流量x点击率x有效转化率。

    那么,显而易见,广告投放的数量,会在一定程度上拉升流量,同时也会造成匹配程度的降低,从而影响因点击率。

    由此观之,最大收益是找到这个乘积的最大值,同时,还需考虑有约束条件下的最优化问题。另外,我们还可以参考价格歧视方案,对不同的用户,投放不同数量的广告。

    4、关于次日用户留存率降低,我们应该怎么分析?

    首先,我们要采用“两层模型”分析法来作答。通过对用户进行新老、渠道、活动、画像等多个维度的细分,然后分别计算出每个维度下不同用户的次日留存率。通过数据,定位到导致留存率下降的,是哪个群体。

    当然,对于用户留存率下降问题,我们还应具体情况具体分析。你还可以通过“内部-外部”因素,来分析这个问题。

    1)内部因素:包括获客(渠道质量低、活动获取非目标用户)、满足需求(新功能改动引发某类用户不满)、提活手段(签到等提活手段没达成目标、产品自然使用周期低导致上次获得的大量用户短期内不需要再使用等);

    2)外部因素:包括宏观经济环境(可采用PEST分析法)、政治(政策影响)、经济(短期内主要是竞争环境,如对竞争对手的活动)、社会(舆论压力、用户生活方式变化、消费心理变化、价值观变化等偏好变化)、技术(创新解决方案的出现、分销渠道变化等)。

    5、在销售大豆时,如何做可以提升收益?价格提升至什么水平,收益最大?

    我们都知道,收益 = 单价*销售量。因此,在回答这道题目时,我们应该从提高单位溢价,或者提高销售规模这两个方向着手。

    >>提高单位溢价:
    1)如果前期营销资金充足,我们可以通过打造品牌,从而获得长期溢价能力;

    2)如果前期资金不足,我们还可以通过增加产品的附加值来提高溢价。比如,增加商品加工环节,将大豆做成豆奶粉、豆浆、豆干、大豆蛋白粉等;或者重新定位商品,将商品礼品化,打造有机大豆等产品形象。

    >>提高销售规模:
    我们都知道,销售量=流量x转化率。如果我们通过上述提高单位溢价的方法,从而增加商品的收益,在对流量产生影响的同时,也会对转化率产生影响。

    因此,在销售过程中,我们还可以通过价格歧视,根据客户对商品的敏感度,采用不同定价的方法,来提升销售规模,以达到增加收益的目的。

    当然,为了促销,我们还应该控制价格歧视的时间、投放的数量、价格定档策略等。比如,不同时间段、不同商圈的大豆价格不同,采取高定价,然后对价格敏感的用户提供优惠券等方式,充分发挥价格歧视的优势,从而达到收益最大化。

    写在最后

    小编盘点的这些数据分析师笔试题也许你在面试中,不一定能碰到这些题目,但一定会有运用相同思路,去分析其他问题的可能。因此,希望大家能够提前做好准备,将笔试部分稳稳拿下,为后续面试做好铺垫。

    展开全文
  • 真真正正20届秋招,第一场笔试献给了「拼多多」。 「数据分析真题日刷」第11篇 —— 拼多多20届学霸批数据分析师笔试题。

    真真正正20届秋招,第一场笔试献给了「拼多多」。

    • 套题
      20届学霸批数据分析师笔试题
    • 题型简单粗暴
      5道问答题:3 * SQL + 1 * 概率计算 + 1 * 业务分析题
    • 完成时间
      90分钟

    会写的不会写的,大概1个小时我就做完了。剩下半个钟,把题目记了下来~ (数据记不起来的,就自己生成的~)

    ❤️ 「更多数据分析真题」

    《数据分析真题日刷 | 目录索引》

    ❤️ 「更多我的秋招经验贴」
    2020我的秋招总结帖 [数据分析岗] | 目录索引


    第1题 —— 数据库操作

    表ord(用户订单表)

    user_idord_idord_amtcreate_time(预定时间)
    10018882019-05-01
    10023672019-05-03
    10035002019-05-04
    10049872019-05-11
    10057692019-05-12
    2050092092019-05-07
    2050107802019-05-08
    2050209982019-05-12

    表act_usr(活动参与用户表)

    act_iduser_idcreate_time(报名时间)
    Act_112019-05-03
    Act_2802019-05-06
    Act_32052019-05-07

    (1)创建表act_output,保存以下信息:

    区分不同活动,统计每个活动对应所有用户在报名参与活动之后产生的总订单金额、总订单数(一个用户只能参加一个活动)。

    (2)加入活动开始后每天都会产生订单,计算每个活动截止当前(测评当天)平均每天产生的订单数,活动开始时间假设为用户最早报名时间。


    第2题 —— 数据库操作

    某网络用户访问操作流水表 tracking_log,

    user_idopr_type(操作类型)log_time(操作时间)
    1A2019-05-01
    1B2019-05-01
    1C2019-05-01
    1B2019-05-07
    1E2019-05-08
    2A2019-05-06
    2B2019-05-06

    (1)计算网站每天的访客数以及他们的平均操作次数;

    (2)统计每天符合A操作后B操作的操作模式的用户数,即要求AB相邻。


    第3题 —— 数据库操作

    根据第2题的用户访问操作流水表 tracking_log,

    (1)计算网络每日新增访客表(在这次访问之前没有访问过该网站);

    (2)新增访客的第2日、第30日回访比例。


    第4题 —— 概率计算(全概率公式 + 贝叶斯公式)

    简化题目:

    已知P(A次品)=0.6,P(B次品)=0.4,P(次品|A)=0.01,P(次品|B)=0.02;

    求 P(B|次品)

    「我的答案」

    P(B|次品) = P(次品|B) * P(B) / P(次品)

    = 0.02 * 0.4 / (0.02 * 0.4 + 0.01 * 0.6) = 0.5714


    第5题 —— 业务分析题

    网站对商品详情页改版,正在灰度中(新页面cover10%的用户,老页面cover90%的页面)。希望提升用户从商详页进入支付页的比例。

    (1)需要为决策提供哪些信息?

    (2)需要采集哪些数据指标,选择什么统计方法以及统计过程?


    暂且只分享了 第4题 的个人解析,因为统计是我最擅长的了?

    SQL待我实操验证后,再补充代码~ 但是第3题,考试的时候觉得特别有难度。

    欢迎「智慧的你」在评论区分享你的答案~?我们一起互帮互助 ?


    「2019-08-13补充」

    《拼多多2020学霸批数据分析师笔试 —— SQL整理(2019.7.28)》

    展开全文
  • 京东2019校招数据分析工程师笔试
  • 输出描述 一个整数,表示可取的最大的子集大小 样例输入 5 4 1 2 0 8 1 9 0 5 0 样例输出 3 答案 京东笔试:有人的题目是中庸的数吗?_技术交流_牛客网 (nowcoder.com) 二、 题目描述 分竹子 小熊猫分竹子,竹子长n...

    一、

    题目描述

    有若干个数形成一个可重集合,它们中很多都想做一个中庸的数,即既不是集合中最大的(或之一),也不是集合中最小的(或之一)。显然,不可能满足所有数。好在还是有一些数并不介意这一点。你需要从这些数中选出一个可重的子集,该子集中介意成为最值的数都得到满足(指不能成为子集中的最值)。请计算可以取的最大可重子集的大小。

    输入描述

    第一行一个整数 n,1 <= n <= 100000
    后面 n 行,每行两个整数 x, y,x <= 1000000000,y 为 0 或 1。x 表示该数的值,y 为 1 表示该数不介意成为最值,为 0 则表示介意。

    输出描述

    一个整数,表示可取的最大的子集大小

    样例输入

    5

    4 1

    2 0

    8 1

    9 0

    5 0

    样例输出

    3

    答案

     京东笔试:有人的题目是中庸的数吗?_技术交流_牛客网 (nowcoder.com)


    二、

    题目描述

    分竹子

    小熊猫分竹子,竹子长n,分成k段,每段的长度可以为a,b,c

    要求k尽可能大。

    样例输入

    6 2 3 4 

    样例输出

    3

    解释

    长6 的竹子,分成3段,每段为2.

    答案

    我用python写的,通过36%。找到一个大神的答案

    京东 算法校招笔试满分代码_johsnows的博客-CSDN博客

    #include <bits/stdc++.h>
     
    using namespace std;
    int dp[10005];
    int main()
    {
        int n, a, b, c;
        cin>>n>>a>>b>>c;
        for(int i=0; i<=n; i++){
            if(i==0 || dp[i]){
            dp[i+a]=max(dp[i+a], dp[i]+1);
            dp[i+b]=max(dp[i+b], dp[i]+1);
            dp[i+c]=max(dp[i+c], dp[i]+1);
            }
        }
        printf("%d\n", max(dp[n], 1));
        return 0;
    }

    最后

    我能说我还在挣扎怎么输入输出吗?(捂脸)暑期的时候京东的笔试倒是都做对了,现在又忘了Python在赛马里面怎么输入输出了。

    展开全文
  • 数据分析师笔试面试知识点总结

    千次阅读 2018-10-07 23:38:54
    ②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果,根据评分函数进行选择,产生最终的插补值。 假设一组数据,包括三个变量Y1,Y2,Y3,它们的联合分布为正态分布,将这...

    知识点1:贝叶斯公式
    贝叶斯公式:P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A)
    其中P(A)可以展开为
    P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+…+P(A|Bn)*P(Bn)
    (这在很多问答题或者选择题中都有用到)

    知识点2:分类
    有监督就是给的样本都有标签,分类的训练样本必须有标签,所以分类算法都是有监督算法。监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据,提高泛化能力。

    1.朴素贝叶斯
    1)基础思想:
    对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此分类项属于哪个类别。
    2)优点:
    可以和决策树、神经网络分类算法相媲美,能运用于大型数据库中。
    方法简单,分类准确率高,速度快,所需估计的参数少,对于缺失数据不敏感。
    3)缺点:
    假设一个属性对定类的影响独立于其他的属性值,这往往并不成立。(喜欢吃番茄、鸡蛋,却不喜欢吃番茄炒蛋)。
    需要知道先验概率。
    4)常见应用场景:
    垃圾邮件识别、文章分类、文本分析、人脸识别

    2.决策树
    1)基础思想:
    决策树是一种简单但广泛使用的分类器,它通过训练数据构建决策树,对未知的数据进行分类。决策树的每个内部节点表示在一个属性上的测试,每个分枝代表该测试的一个输出,而每个叶结点存放着一个类标号。
    在决策树算法中,ID3基于信息增益作为属性选择的度量,C4.5基于信息增益比作为属性选择的度量,CART基于基尼指数作为属性选择的度量。
    2)优点 :
    不需要任何领域知识或参数假设。
    适合高维数据。
    简单易于理解。
    短时间内处理大量数据,得到可行且效果较好的结果。
    3)缺点:
    对于各类别样本数量不一致数据,信息增益偏向于那些具有更多数值的特征。
    易于过拟合。
    忽略属性之间的相关性。

    3.支持向量机
    1)基础思想:
    支持向量机把分类问题转化为寻找分类平面的问题,并通过最大化分类边界点距离分类平面的距离来实现分类。(适用于数值型和标称型数据)
    2)优点 :
    可以解决小样本下机器学习的问题。
    提高泛化性能。
    可以解决文本分类、文字识别、图像分类等方面仍受欢迎。
    避免神经网络结构选择和局部极小的问题。
    3)缺点:
    缺失数据敏感。
    对参数调节和核函数对选择敏感,原始分类器不加修改仅适用于处理二分类问题。
    内存消耗大,难以解释。

    4.K近邻
    1)基础思想:
    通过计算每个训练样例到待分类样品的距离,取和待分类样品距离最近的K个训练样例,K个样品中哪个类别的训练样例占多数,则待分类样品就属于哪个类别。
    2)优点 :
    适用于样本容量比较大的分类问题
    3)缺点:
    计算量太大
    对于样本量较小的分类问题,会产生误分。

    5.逻辑回归(LR)
    1)基础思想:
    回归模型中,y是一个定型变量,比如y=0或1,logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率。
    2)优点 :
    速度快,适合二分类问题。
    简单易于理解,直接看到各个特征的权重。
    能容易地更新模型吸收新的数据。
    3)缺点:
    对数据和场景的适应能力有局限,不如决策树算法适应性那么强
    4)常见应用场景:
    信用评估、计算营销的成功率、预测产品收益、预测特定的某天是否会发生地震

    6.随即森林
    1)基础思想:
    随机森林里的每一棵决策树的建立,不仅对样本进行有放回(bootstrap)的随机抽样,还对特征进行随机抽样;即从原始输入的N个样本中每次抽取k个样本作为特征子集,建立m棵分类决策树;特征的随机抽样是指,在建每棵树进行每个节点分裂的时候,都随机抽一部分特征,然后在这随机抽的部分特征里面,用决策树的特征选择的方法(比如信息增益,或信息增益率)来决定使用最优的特征来作为分裂节点。
    2)优点:
    分类结果准确性高:使用多棵决策树的投票结果来决定随机森林分类器最终的分类判定结果。
    自带特征筛选机制:“随机化”增加了RF算法的包容性,它可以更方便地处理高维特征而不需要预先进行特征筛选;因此,它也可以是特征筛选、异常点检测的一种手段。
    训练出的模型的方差小,泛化能力强。
    对部分特征缺失不敏感(对错误和离群点更加鲁棒性)。
    3)缺点:
    在某些噪音比较大的样本集上,RF模型容易陷入过拟合。
    取值划分比较多的特征容易对RF的决策产生更大的影响,从而影响拟合的模型的效果。
    RF的特征筛选并没有对特征进行组合加工或者其他变换(这点不如逻辑回归),同时没有加入近义词的考虑;因此在特征工程上面,这里还有很多优化的空间。
    4)常见应用场景:
    大数据情况下速度快(分布式)、性能好;图像处理。

    知识点3:分类的评判指标
    准确率和召回率广泛用于信息检索和统计分类领域
    1)准确率(precision rate):提取出的正确信息条数/提取出的信息条数
    2)召回率(recall rate):提取出的正确信息条数/样本中的信息条数
    ROC和AUC是评价分类器的指标
    3)ROC曲线
    ROC关注两个指标
    True Positive Rate ( TPR,真正率 ) = TP / [ TP + FN] ,TPR代表预测为正实际也为正占总正实例的比例
    False Positive Rate( FPR,假正率 ) = FP / [ FP + TN] ,FPR代表预测为正但实际为负占总负实例的比例
    在ROC 空间中,每个点的横坐标是FPR,纵坐标是TPR
    4)AUC:AUC(Area Under Curve)
    被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而AUC作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好。
    5)如何避免过拟合?
    过拟合表现在训练数据上的误差非常小,而在测试数据上误差反而增大。其原因一般是模型过于复杂,过分得去拟合数据的噪声和outliers。
    检查方法:learning curve对比是否发生过拟合,修改gamma参数来修正过拟合问题。

    常见的解决办法是正则化是:增大数据集、正则化
    正则化方法是指在进行目标函数或代价函数优化时,在目标函数或代价函数后面加上一个正则项,一般有L1正则与L2正则等。规则化项的引入,在训练(最小化cost)的过程中,当某一维的特征所对应的权重过大时,而此时模型的预测和真实数据之间距离很小,通过规则化项就可以使整体的cost取较大的值,从而在训练的过程中避免了去选择那些某一维(或几维)特征的权重过大的情况,即过分依赖某一维(或几维)的特征。

    L1正则与L2正则区别:
    L1:计算绝对值之和,用以产生稀疏性(使参数矩阵中大部分元素变为0),因为它是L0范式的一个最优凸近似,容易优化求解;
    L2:计算平方和再开根号,L2范数更多是防止过拟合,并且让优化求解变得稳定很快速;所以优先使用L2 norm是比较好的选择。

    知识点4:二叉树(前、中、后遍历)
    (这里的前中后是指的根节点的遍历次序)
    1)前序遍历(DLR),首先访问根结点,然后遍历左子树,最后遍历右子树;
    2)中序遍历(LDR),首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树;
    3)后序遍历(LRD),首先遍历左子树,然后访问遍历右子树,最后访问根结点。

    知识点5:几种基本排序算法
    1)冒泡排序(Bubble Sort)
    冒泡排序方法是最简单的排序方法。这种方法的基本思想是,将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮。
    冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度是O(n^2)。
    2)插入排序(Insertion Sort)
    插入排序的基本思想是,经过i-1遍处理后,L[1…i-1]己排好序。第i遍处理仅将L[i]插入L[1…i-1]的适当位置,使得L[1…i]又是排好序的序列。
    直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度是O(n^2)。
    3)堆排序
    堆排序是一种树形选择排序,在排序过程中,将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。
    堆排序是不稳定的。算法时间复杂度O(nlog n)。
    4)快速排序
    快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。快速排序通过一趟扫描,就能确保某个数(以它为基准点吧)的左边各数都比它小,右边各数都比它大。
    快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n),最坏O(n ^2)。

    知识点6:SQL知识
    1)左连接、右连接、inner连接,full连接
    2)修改表:
    alter table 教师 add 奖金 in
    alter table 教师 drop 奖金
    alter table 教师 rename 奖金 to 津贴
    3)怎样清空表数据,但不删除表结构
    delete from tablename或者delete * from table_name
    truncate table tablename
    4)外键能不能为空
    外键可以为空,为空表示其值还没有确定;
    如果不为空,刚必须为主键相同。

    知识点7:统计学基础知识
    1)方差分析:
    用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验,基本思想是:通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定控制变量对研究结果影响力的大小。
    2)主成分分析:
    是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分(注:不适用于噪音多的数据,所有成分的方差要很高才行)。
    3)幸存者偏差:
    意思是指,当取得资讯的渠道,仅来自于幸存者时(因为死人不会说话),此资讯可能会存在与实际情况不同的偏差。

    知识点8:缺失值处理
    对于主观数据(如用户属性)一般不推荐插补的方法,插补主要是针对客观数据。
    1)均值插补:
    数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的,就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值;如果缺失值是非定距型的,就根据统计学中的众数原理,用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。
    2)利用同类均值插补:
    同均值插补的方法都属于单值插补,不同的是,它用层次聚类模型预测缺失变量的类型,再以该类型的均值插补。假设X=(X1,X2…Xp)为信息完全的变量,Y为存在缺失值的变量,那么首先对X或其子集行聚类,然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。(如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析,那么这种插补方法将在模型中引入自相关,给分析造成障碍。)
    3)极大似然估计:
    在缺失类型为随机缺失的条件下,假设模型对于完整的样本是正确的,那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计。对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化。它一个重要前提:适用于大样本。有效样本的数量足够以保证估计值是渐近无偏的并服从正态分布。(但是这种方法可能会陷入局部极值,收敛速度也不是很快,并且计算很复杂。
    4)多重插补:
    多值插补的思想来源于贝叶斯估计,认为待插补的值是随机的,它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值,然后再加上不同的噪声,形成多组可选插补值。根据某种选择依据,选取最合适的插补值。
    该方法分为三个步骤:①为每个空值产生一套可能的插补值,这些值反映了无响应模型的不确定性;每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值,产生若干个完整数据集合。②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果,根据评分函数进行选择,产生最终的插补值。
    假设一组数据,包括三个变量Y1,Y2,Y3,它们的联合分布为正态分布,将这组数据处理成三组,A组保持原始数据,B组仅缺失Y3,C组缺失Y1和Y2。在多值插补时,对A组将不进行任何处理,对B组产生Y3的一组估计值(作Y3关于Y1,Y2的回归),对C组作产生Y1和Y2的一组成对估计值(作Y1,Y2关于Y3的回归)。(通过Graham和Schafer验证(于1999),非正态联合分布的变量,在这个假定下仍然可以估计到很接近真实值的结果。)
    5)对比贝叶斯极大似然估计和多重插补:
    (1)贝叶斯估计以极大似然的方法估计,极大似然的方法要求模型的形式必须准确,如果参数形式不正确,将得到错误得结论,即先验分布将影响后验分布的准确性。而多重插补所依据的是大样本渐近完整的数据的理论,在数据挖掘中的数据量都很大,先验分布将极小的影响结果,所以先验分布的对结果的影响不大。
    (2)贝叶斯估计仅要求知道未知参数的先验分布,没有利用与参数的关系。而多重插补对参数的联合分布作出了估计,利用了参数间的相互关系。

    知识点9:模型优化
    如何优化当前的机器学习模型,首先你要知道当前的模型是处于高方差状态还是高偏差状态,高方差需要增加训练数据或降低模型的复杂度,高偏差则需要优化当前模型,如增加迭代次数或提高模型的复杂度等。

    展开全文
  • 题海战“数”——数据分析求职、备考、笔试免费刷题神器! 三大题库 数据分析专项练习题库 内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,...数据分析师认证考试模拟题,你的最佳CDA备考
  • 【牛客】网易2018校招数据分析师笔试解析 * 选择题根据牛客网下方讨论整理,三道大题均为自己答案,欢迎大家讨论并给予指正。 (https://www.nowcoder.com/test/10778804/summary) 一、选择题 1、有2堆宝石,A...
  • 京东2019校招数据分析工程师笔试
  • 数据分析师笔试题.doc

    2020-11-19 10:09:57
    数据分析师面试题 数据区域如下图所示请根据得分等级参照表写出B2单元格公式确保公式适用于下拖 公式 数据区域如下图所示请写出B2单元格公式确保公式适用于下拖 公式 请简要说明 SQL中内连接左连接右连接外连接的...
  • 网易2018校招数据分析师笔试卷(来源:牛客网) 题型 客观题:单选20道 主观题:问答1道,编程2道 完成时间 120分钟 牛客网评估难度系数 3颗星 已知存在以下表 S 表保存着学生关系,有两列,其中SNO 为学号,SNAME ...
  • 拼多多2020学霸批数据分析师笔试题 (2019.7.28) 一、第一题 表ord(用户订单表) 表act_usr(活动参与用户表) (1)创建表act_output,保存以下信息: 区分不同活动,统计每个活动对应...
  • 阿里校招 数据分析师 笔试

    万次阅读 2015-08-19 21:35:03
    2015年8月19日,阿里校招数据分析师笔试题。共计21题(貌似统计漏了一题,应该是单选少了一题,凑合看吧),选择题每个人的都不一样,问答题是一样的。暂时没有答案,希望对大家有用。 单选题: 1观测宇宙中单位...
  • 最近在准备数据分析岗位的笔试,整理了牛客网上的一些试题与答案方便查看。 试卷信息: 客观题:单选20道 主观题:问答1道,编程2道 完成时间:120分钟 难度系数: 三颗星 总分:100分 注:省略了编程题 ...
  • 步骤是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序...
  • 有幸去某大型商业银行信用卡中心面试数据分析师一职,题目涉及oracle数据库,shell,机器学习相关知识,现将资源分享,请忽略题中答案
  • 1 题目描述 给出一个正整数N和长度L,找出一段长度大于等于L的连续非负整数,他们的和恰好为N。答案可能有多个,我我们需要找出长度最小的...输入数据包括一行: 两个正整数N(1 ≤ N ≤ 1000000000),L(2 ≤ L ≤ ...
  • 以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题,从笔试题的几个要求可见数据分析职业要求。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值,其数值...
  • 问答题有两题,第一题是SQL,第二题是一个分析为什么某门课程得销售量下降。 【一面】 一面是电话面试,主要聊了自己得项目经历,然后问了两个简单得SQL问题。 【二面】 二面是视频面试,部门负责人面得,感觉.....
  • 数据分析师常见的7道笔试题目及答案 导读探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪以下是由小编J.L为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验欢迎参考阅读 1海量日志...
  • 数据分析师历年企业笔试真题汇总

    千次阅读 2019-10-11 09:38:05
    https://www.nowcoder.com/test/10778804/summary网易2018校招数据分析师笔试卷 https://www.nowcoder.com/test/10780714/summary网易2018实习生招聘笔试题-数据分析实习生...
  • 笔试后记,仅供参考 因为公司说不能泄露笔试题,所以我就加了点润色,但是不影响内容 限时免费:1天 前言 笔试时间:2020年6月 笔试方式:在线笔试 笔试内容:sql语言、R语言/python、统计学相关知识 笔试时间:2...
  • 字节跳动数据分析笔试分享

    千次阅读 2020-08-24 09:18:23
    @字节跳动数据分析笔试 笔试形式和内容 由于关于字节跳动数据分析笔试分享经验较少,参加了字节的笔试后,想做一个记录,就写下了这篇文章。不知道自己笔试过了没有,希望能收到面试邀请吧,同时也希望可以帮助...
  • 笔者在求职数据分析师岗位时,在知乎上看到了一道非常经典的SQL题,问题来源: link。笔者认为彻底的搞懂这道题以及涉及的知识点,能够通过绝大部分数据分析岗位的SQL笔试。下面是这道题的问题及解答,答案为笔者原创...
  • @字节跳动数据分析笔试 笔试形式和内容 由于关于字节跳动数据分析笔试分享经验较少,参加了字节的笔试后,想做一个记录,就写下了这篇文章。不知道自己笔试过了没有,希望能收到面试邀请吧,同时也希望可以帮助...
  • 用户分析是电商数据分析中重要的模块,在对用户特征深度理解和用户需求充分挖掘基础上,进行全生命周期的运营管理(拉新—>活跃—>留存—>价值提升—>忠诚),请尝试回答以下3个问题: ① 现在数据库中...
  • 数据分析笔试经典sql题解

    千次阅读 2020-03-05 19:57:34
    前言:sql是数据分析师笔试必考的考点之一,常考的题型有行列转换、联表查询,这些都比较简单,一般考的最难的就是hivesql窗口函数联表查询,普通的聚合函数每组(Group by)只返回一个值,而窗口函数则可为窗口中的每...
  • 58招聘商家后台APP上线了一个新的模块,目的是提升商家购买率,请设计一套分析方案,衡量模块上线后对购买率是否有提升(购买率=支付陈工次数/PV) 二. 某电商平台针对合作商家提供了一个广告产品,商家购买广告位后...
  • 【字节跳动】数据分析师面经

    万次阅读 多人点赞 2019-12-10 18:35:08
    字节跳动数据分析师面经感想自我介绍&过往经历面试正题 感想 首先要感慨一下字节跳动分析师的面试是我遇到过的相当专业的面试经历,因为也只经历了一面,考察的偏业务,不知道经历二面三面的同学是不是考了更多...
  • 特斯拉-数据分析师-SQL笔试

    千次阅读 2021-01-14 16:34:55
    1. 特斯拉售后数据分析师 Q1: 计算每个城市的男性,女性和总人口;Count male, female and total people of each city CREATE TABLE test1 ([city] varchar(10), [gender] char(1)) INSERT INTO test1 ([city], ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 5,721
精华内容 2,288
关键字:

数据分析师笔试