春招进行时，送你一份数据分析面经！
春招正如火如荼地进行中，今天我们就来聊聊有关数据分析的一些面试技巧！
TIPS
针对不同业务的数据分析岗位，面试官考察的问题和方向会有所不同。但无论如何，都需要应聘者具备扎实的数据分析能力，并能够将数据分析应用于实际问题~
大体来说，在数据分析面试中，面试官通常会考察以下几个方面的能力:
01数据基础知识
对数据基础知识的考察包括了对数据类型、数据结构等数据基础知识的掌握程度。
不同专业领域涉及的问题各有差异，举个栗子：如果你面试的是与算法相关的工作，那么面试官可能会考察数据挖掘算法的问题，例如:
数据挖掘算法都有哪些？
决策树、随机森林和朴素贝叶斯算法的基本原理和优缺点是什么？
什么是协同过滤算法，如何实现协同过滤算法？
这就就需要你掌握相对应算法的基本原理、应用场景等知识。同时，你还需要理解各算法之间的区别和联系，以及如何应用算法解决实际问题。
02分析能力
分析能力包括了能否通过数据分析解决实际问题，以及对常见数据分析方法和工具的掌握程度。
数据分析的本质是帮助业务，因此需要将数据进行标签化。这就涉及到了一个重要的知识点——用户画像，它的建立为数据分析提供了更加具体和有用的数据，使分析结果更加精准和可靠。
如果面试官考察用户画像的建立，你应该知道这三个重要的维度:“都是谁”、“从哪来”和“要去哪”。对于用户画像建模的过程，通常会涉及到多个阶段，其中每个阶段都需要打上不同的标签。一般来说，可以按照数据流处理的阶段来划分，包括数据收集、数据清洗、数据挖掘和数据应用等阶段。
03工具运用
能熟练掌握某一样或几样工具是数据分析必不可少的能力。
假如你希望从事数据可视化的工作，那你就需要掌握相应的可视化工具，比如FineBI、Tableau；如果你从事数据采集相关的工作，那就需要掌握数据采集工具，比如Hadoop、Python爬虫；如果是数据挖掘工作，那就要掌握SAS、Python的Scikit-learn等等~
除了专业技能以外，一些职场中的通用能力也是面试官考察的重点，例如：
01团队协作
是否能够和团队成员协作，在规定时间内完成数据分析任务。
02沟通能力
能否清晰表达自己的想法和分析结果，并与他人进行有效沟通。
当面试时被提问到这类问题时，我们可以举一到两个具体学习中或过往工作中的实例来向面试官说明能力程度，在该项目进展中与团队成员、老师或上级产生沟通问题或者团队摩擦，通过什么样的方式得到了有效解决。毕竟，在职场中能够与他人互通互融，对于个人和企业的成长都是有益的~
除了理论上的问题，数据分析面试中还常遇到需要实际操作的题目，这里举三个简单的栗子：
一 提供一组数据，要求做数据清洗
这一道题考察的是数据清洗的基本准则，通过该表，我们能够得知数据存在的2个问题：“小草”出现了2次，以及“小明”的数学成绩缺失。那么针对重复行，你需要删掉其中的一行。针对数据缺失，你可以将“小明”的数学成绩补足。
总的来说，在进行数据清洗时，我们需要遵循以下规则：
完整性:数据必须完整，不能包含空值。
全面性: 对于某一个字段，需要检查所有的数值，确保该字段的所有值都被收集完整。
唯一性: 数据必须是唯一的，不能重复。
一致性: 例如，如果数据来自不同的渠道，其格式、单位等应该一致、数据在不同处理方法之间的数值应该一致。
数据格式:数据应该按照数据挖掘和分析的要求进行格式化。例如，数据应该按照时间序列或矩阵的格式进行存储。
二 数据集关联规则挖掘
关联规则挖掘可以帮助企业发现有价值的关联数据项，因此，很多企业会针对这一能力进行考察，以了解求职者在数据分析方面的技能和经验。例如经典的“啤酒+尿布”案例，展示的就是关联规则挖掘的重要性和实用性。
在往期的推送【购物篮分析】中就详细展示了如何利用购物篮模型进行商品关联的分析。
三 数据集特征生成
假设你正在开发一个文本分类器，用于识别给定新闻文章的情感极性。你已经收集了一个包含数百万篇文章的数据集，其中包含文章的标题、作者、内容和标签。你知道每篇文章都是由人工标注的情感极性，但是你需要使用一些特征来帮助机器学习算法更好地理解文章。请设计一个特征工程步骤，以便使用这些特征进行文本分类。
针对此题步骤，你可以这样作答：
1 分析数据集：
确定哪些特征对于文本分类器最重要。你需要检查数据集中每个特征的频率、数量和相关性等方面，以确定哪些特征最有用。
2 文本处理：
使用一些文本处理技术，例如词干提取、停用词过滤和词形还原，来减少数据集中的噪声和无关信息。
3 特征选择：
通过使用一些特征选择技术，例如相关性分析、互信息和卡方检验，来确定哪些特征最相关。
4 特征提取：
使用一些特征提取技术，例如词袋模型、TF-IDF和N-gram，来提取有用的特征。
5 特征变换：
使用一些特征变换技术，例如独热编码和词嵌入，来将特征转换为机器学习算法可以处理的形式。
6 评估模型：
使用一些模型评估技术，例如交叉验证和混淆矩阵，来评估你的特征工程对模型性能的影响。
最终，你需要选择最适合你的数据集和任务的特征，并对这些特征进行适当的处理和转换，以提高模型的准确性。
当然啦，数据分析是一个日新月异的职业，曾经的能力再强，也需要对当下的行业热点多加关注，保证不与新潮的营销方式、创意的业务模式有所脱节，即便你已经满足了以上提到的所有的基本能力，也依然要记得时刻保持学习哦~
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