大数据分析师初级面试题
简述信息一览：
大数据面试题及答案谁能分享一下
答案：MapReduce由Map和Reduce两阶段组成，Map阶段对本地磁盘输出排序数据，Reduce阶段对数据进行归并排序，数据按key分组后交给reduce处理。在Hadoop x中排序无法避免，Hadoop x可通过关闭相关配置避免。
答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算***。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。
大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司***取数据支持的更好的业务决策。
当数据量很大的时候，count（distinct uid）计算失败怎么办？解决方案有二：一是使用数据库函数优化，如使用`APPROX_COUNT_DISTINCT`替代`COUNT（DISTINCT uid）`以减少计算量；二是***用分桶或分批处理策略，将大数据集分割成多个子集进行计算。
数据分析师会遇见的8大经典问题!
问题8：如何证明数据分析与业绩提升相关？解建立合理的绩效评估标准，利用数据分析创造“美好瞬间”，让领导看到价值。注重数据分析与业务实践的结合，创造可量化的业绩提升案例。面对这些问题，数据分析师需具备良好的沟通能力、业务理解力以及创新思维，与业务部门紧密合作，共同推动数据价值的实现。
这通常发生在领导层对大数据概念的理解有误，以为一堆数据就是“大数据”。面对这种情况，应当明确指出数据的质量与结构问题，同时提醒业务部门数据清理与整合的重要性。对于数据团队较小或未与数据团队良好合作的情况，需要谨慎考虑。
下面给你整理了一部分应聘数据分析师会遇到的问题：你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
数据分析师面试经典问题涉及统计理论，例如中心极限定理，它阐述了样本平均值与总体平均值的关系，以及在无全貌数据时，样本如何估计总体。正态分布，作为概率分布的重要概念，被用于描述大量随机变量的规律，如人的身高、成绩等。
想转行做数据分析工作的朋友。之前在比较小的公司做数据分析师，去大公司面试。在校大学生。在回答这些问题之前，先谈我的一个面试经历，记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候，有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。
2020年数据分析面试解答技巧:问答题
1、用一种编程语言，实现 1+2+3+4+5+…+100。这道题考察的就是语言基础，你可以用自己熟悉的语言完成这道题，比如 Python、Java、PHP、C++ 等。
2、现有交易数据表user_goods_table，老板想知道每个用户购买的外卖品类偏好分布，并找出每个用户购买最多的外卖品类是哪个。现有交易数据表user_sales_table，老板想知道支付金额在前20%的用户。现有用户登录表user_login_table，老板想知道连续7天都登录平台的重要用户。
3、【答案】C 【解析】本题考查年均增长量计算。定位图形材料20142019年全国农村网络零售情况，根据年均增长量=（末期量-初期量）/相差年数，选项出现首位相同第二位不同，将数据从左向右截取前三位处理，可得（171-18）/5153/5，直除首两位商30。因此，选择C选项。
4、【解析】先阅读题目，时间为2018年和材料时间一致，为现期，选项中都带倍字，判断本题考查现期倍数。接着我们定位文字材料第二段找数据。常住人口城镇化率=年内城镇常住人口数/年内人口数。当年人口出生率=年内出生人数/年内人口数。
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