数据分析面经

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一、SQL
基本概念:

  1. join, left join, right join, outer join
  2. union union all
  3. 数据库索引
  4. 求新增用户数、次日留存率、30日留存率。

题目:
找出每门课成绩前5的学生姓名
找出每门课都在90分以上的所有学生姓名
行转列(case … when …)
sql题,数用户最大连续购买天数
表table 字段qq号、age,得到年龄第n大的所有qq号
表table,字段qqx,qqy,均为qq号,表示的是左边的关注右边的。求互相关注的qq号
给了表格,让写出left join操作之后的结果
一道sql问题,求出全部成绩>80的学生,可以用min(score)over(partition by sname)>80,就可以满足所有成绩>80,也可以用row_number()但是没有上面的简洁.
QL 实现,一定要熟练窗口函数,lead,leg,row_number, partition by 这种。我的2题具体是啥忘了,但是 类似于 SQL,表user_time中字段是user_id , time(用户访问时间),求每个用户相邻两次浏览时间之差小于三分钟的次数。

二、算法

快排
二分查找
平衡二叉树
DFS

写算法题:链表、快排、递归、动态规划选一个,选了链表,如何判断两个链表是交叉链表,写出代码。

三、统计

假设检验的含义
假设检验在回归模型中的应用
t分布与正态分布的区别

四、AB test

ABtest 思想
如何求解样本量

五、机器学习

逻辑回归、随机森林、xgboost、lgb原理
数据预处理、特征工程
变量选择、变量选择的传统方法
LR的原理
LightGBM的原理
经网络 如何防止过拟合?dropout测试

<think> 首先,用户的问题是基于之前的引用,但引用是关于小米2025 IoT数据分析试经验、数据分析试准备,以及大模型+数据分析应用趋势的。用户明确说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需”,并提醒我参考用户上一次的问题和我的回答。 现在,用户的上一次问题是什么?在系统提示中,用户的查询是:“我想获取2025年SQL数据分析岗位的试经验分享 请问2025年SQL数据分析试经验”。这应该是用户的上一次查询。 在我的回应中,我需要根据之前的对话结构来构建回答。系统指令指定了格式:使用$...$用于行内数学达式,$$...$$用于独立公式,LaTeX语法正确,中文回答,生成相关问题,并在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 回顾之前的示例:示例是关于快速排序的,包括一个代码块、相关问题等。 用户当前的问题是关于SQL数据分析岗位的试经验分享,特别针对2025年。 关键点: - 用户想要SQL数据分析岗位的试经验。 - 引用提供了相关背景:引用[1]是关于小米IoT数据分析试经验的,引用[2]是关于数据分析试准备的,引用[3]是关于大模型+数据分析趋势。 - 我需要参考上一次的用户问题:即获取2025年SQL数据分析试经验。 所以,我的回答应该聚焦在SQL数据分析试经验上,而不是IoT或大模型,除非相关。 结构我的回答: 1. **引言**:简要介绍SQL数据分析试的重要性或趋势。 2. **主要内容**:基于引用和一般知识,提供试经验分享。 - 试准备:包括SQL技能复习、项目经验梳理等。 - 试流程:常见试阶段,如技术试、行为试等。 - 案例分析:SQL相关案例问题示例。 3. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题,以鼓励深入学习。 4. **引用**:自然地添加引用标识,参考提供的引用。 具体内容: - 从引用[2]:提到多鹅工具帮助准备工作经验阐述,我可以建议使用类似工具准备SQL相关问题。 - 从引用[3]:大模型+数据分析趋势,可能在试中涉及,如SQL与大模型的结合。 - 确保以SQL为核心:SQL是数据分析师的关键技能,试中常见SQL查询、窗口函数、JOIN操作等。 回答结构: - 清晰分段。 - 使用中文。 - 如果有数学达式,用$...$或$$...$$格式,但SQL试经验可能不需要数学,除非涉及统计或优化问题。 - 末尾添加相关问题。 例如: - 相关问题: 1. 如何在试中展示SQL技能? 2. 2025年SQL数据分析试的最新趋势? 3. 常见SQL试题有哪些? 添加引用: - 在相关内容末尾添加[^1], [^2], [^3],但要根据上下文自然添加。引用[1]是关于IoT试,可能不直接相关;引用[2]是关于试准备;引用[3]是关于大模型趋势。我可以在讨论新技术时引用[^3]。 最终回答大纲: 1. **概述**:SQL数据分析试的重要性和2025年趋势。 2. **试准备**:SQL技能复习、项目经验、行为问题准备。 3. **试流程**:典型阶段,如SQL技术测试。 4. **案例分析**:模拟SQL问题示例。 5. **相关问题**:生成3-4个相关问题。 </think> ### 2025年SQL数据分析岗位试经验分享 SQL作为数据分析师的核心技能,在2025年试中愈发重要。随着企业对数据驱动决策需的提升,SQL数据分析岗位的试不仅考察技术功底,还注重实战经验和问题解决能力[^3]。以下基于行业标准和专家经验,分享2025年SQL数据分析试的准备策略、常见流程和案例分析,帮助职者高效应对挑战。 #### 1. **试准备:夯实基础与优化述** 试准备是成功的关键。首先,系统复习SQL核心知识点,包括基础查询(如`SELECT`, `WHERE`)、聚合函数(如`SUM`, `AVG`)、JOIN操作(如`INNER JOIN`, `LEFT JOIN`)和高级窗口函数(如`ROW_NUMBER()`, `RANK()`)。例如,试官可能要编写查询计算销售数据的累积和: ```sql SELECT date, sales, SUM(sales) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sales FROM sales_data; ``` 其次,梳理项目经验至关重要。使用工具(如多鹅)优化述,突出SQL在数据清洗、建模或可视化中的应用[^2]。例如,描述一个电商用户行为分析项目时,强调SQL如何帮助识别高价值用户: > "在项目中,我使用SQL窗口函数分析用户购买频次和金额,结合JOIN操作关联用户和订单,得出RFM模型,提升营销转化率15%。" 最后,准备行为问题,如"如何处理大数据量下的SQL性能瓶颈?"。建议结合实例回答:"通过索引优化和查询重构,例如将子查询改为CTE(Common Table Expressions),减少执行时间30%。" #### 2. **试流程:典型阶段与应对技巧** 2025年SQL数据分析试通常分三个阶段: - **初筛阶段(在线测试)**:包含SQL编码题,时长30-60分钟。常见题型包括数据过滤、分组统计或时间序列分析。例如,给定一个订单,计算每月销售额增长率: $$ \text{增长率} = \frac{\text{本月销售额} - \text{上月销售额}}{\text{上月销售额}} \times 100\% $$ 引用工具练习如LeetCode或HackerRank提升速度。 - **技术试(现场/视频)**:试官重点考察复杂SQL能力,如窗口函数、子查询优化或数据倾斜处理。可能涉及实际场景:"如何用SQL分析用户留存率?" 回答时需逻辑清晰: > "使用自连接或LAG函数计算不同时间点的活跃用户占比,例如: ```sql SELECT cohort_month, COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users, LAG(COUNT(DISTINCT user_id), 1) OVER (ORDER BY cohort_month) AS prev_users FROM user_activity GROUP BY cohort_month; ``` " - **综合试(行为与案例分析)**:结合业务场景提问,如"SQL在大模型数据分析中的作用?" 强调SQL在数据预处理和特征工程中的价值,呼应大模型应用趋势[^3]。全程保持自信,用STAR原则(情境、任务、行动、结果)结构化回答。 #### 3. **案例分析:模拟试问题与解答** 以下是一个典型SQL试案例,基于电商数据集: - **问题**:给定订单(order_id, user_id, order_date, amount)和用户(user_id, signup_date),计算新用户的第一个月平购买金额。 - **解决方法**: ```sql WITH first_orders AS ( SELECT o.user_id, MIN(o.order_date) AS first_order_date FROM orders o GROUP BY o.user_id ) SELECT AVG(o.amount) AS avg_first_month_spend FROM orders o JOIN first_orders fo ON o.user_id = fo.user_id WHERE o.order_date BETWEEN fo.first_order_date AND DATE_ADD(fo.first_order_date, INTERVAL 1 MONTH); ``` 解释:先识别新用户的首次订单日期(CTE),再JOIN计算首月金额值。试官会考察代码效率(如避免Nested JOIN)和业务洞察力。 这个案例反映2025年趋势:试更强调实时数据处理和SQL与Python/R的集成能力[^3]。建议多练习公共数据集(如Kaggle),并参考小米等公司经验,提前模拟压力测试[^1]。
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