对策：数据分析应形成闭环，确定分析目标——采集数据——列举可能原因(金字塔/公式化思维，后面介绍)–验证猜想–得出分析结论–后续优化对策。3.无规划：分析时，却发现数据缺失...

1、岗位晋花板低，一般公司的数据分析师多为支撑岗，根据需要嵌入业务、财企部门，工作业绩很难量化体现。2、可替代性高，数据分析师的岗位职责普遍包括：响应数据需求，数据口径定义及可视化报表建设，报告撰写。很容易被数...

39、什么是敏感性分析?拥有更低的敏感性(也就是说更好的强壮性)和低的预测能力还是正好相反好?你如何使用交叉验证?你对于在数据集中插入噪声数据从而来检验模型的.敏感性的想法如何看?40、对于一下逻辑回归、决策树、神经...

首先，这两个算法解决的是数据挖掘中的两类问题。K-Means是聚类算法，KNN是分类算法。其次，这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而KNN是有监督学习，需要我...

1、如何做好数据分析？分析师成长是通过“干”、”思”、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你的...

最容易碰到的问题就是自己分析的数据不准确，导致辛苦了半天，分析出来的结果不具备参考价值，甚至都是错误的。我有一个同事就是做数据分析师的。当然，我们公司目前这方面的工作刚刚起步，还很不成熟，所有相关的数据库还没...

初级数据分析师很容易看到一部分数据就下结论，资深分析师往往会再往下多问几个问题，来探索是否还有其它更深层次的数据原因，所以，避免被表面现象蒙蔽最好的方法就是数据下钻把数据拆分到更加精细的颗粒度。利用前人经验避免...

常见的数据分析师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。以下是由我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,提取出某日...

动手题1.我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做?实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。你可能看到这个数据存在2个问题：典韦出现了2次，...

这个看起来非常低级的错误，却是数据分析师永远无法摆脱的痛。数据错误无法避免数据错误的问题可能来自分析师主观的操作失误，也可能来自各种客观因素。比如，不同统计工具间的统计逻辑差异，业务方对同一个指标不同的定义和...