
從阿里巴巴筆試試題看數據分析師的職業要求
以下試題是來自阿里巴巴2011年招募實習生的一次筆試題,從筆試題的幾個要求我們一起來看看數據分析的職業要求。
一、異常值是指什么?請列舉1種識別連續型變量異常值的方法?
異常值(Outlier) 是指樣本中的個別值,其數值明顯偏離所屬樣本的其余觀測值。在數理統計里一般是指一組觀測值中與平均值的偏差超過兩倍標準差的測定值。
Grubbs’ test(是以Frank E. Grubbs命名的),又叫maximum normed residual test,是一種用于單變量數據集異常值識別的統計檢測,它假定數據集來自正態分布的總體。
未知總體標準差σ,在五種檢驗法中,優劣次序為:t檢驗法、格拉布斯檢驗法、峰度檢驗法、狄克遜檢驗法、偏度檢驗法。
點評:考察的內容是統計學基礎功底。
二、什么是聚類分析?聚類算法有哪幾種?請選擇一種詳細描述其計算原理和步驟。
聚類分析(cluster analysis)是一組將研究對象分為相對同質的群組(clusters)的統計分析技術。 聚類分析也叫分類分析(classification analysis)或數值分類(numerical taxonomy)。聚類與分類的不同在于,聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類分析計算方法主要有: 層次的方法(hierarchical method)、劃分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于網格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中,前兩種算法是利用統計學定義的距離進行度量。
k-means 算法的工作過程說明如下:首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對于所剩下其它對象,則根據它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然 后再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點:各聚類本身盡可能的緊湊,而各聚類之間盡可能的分開。
其流程如下:
(1)從 n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;
(2)根據每個聚類對象的均值(中心對象),計算每個對象與這些中心對象的距離;并根據最小距離重新對相應對象進行劃分;
(3)重新計算每個(有變化)聚類的均值(中心對象);
(4)循環(2)、(3)直到每個聚類不再發生變化為止(標準測量函數收斂)。
優點:本算法確定的K 個劃分到達平方誤差最小。當聚類是密集的,且類與類之間區別明顯時,效果較好。對于處理大數據集,這個算法是相對可伸縮和高效的,計算的復雜度為O(NKt),其中N是數據對象的數目,t是迭代的次數。一般來說,K<
缺點:1. K 是事先給定的,但非常難以選定;2. 初始聚類中心的選擇對聚類結果有較大的影響。
點評:考察的內容是常用數據分析方法,做數據分析一定要理解數據分析算法、應用場景、使用過程、以及優缺點。
三、根據要求寫出SQL
表A結構如下:
Member_ID(用戶的ID,字符型)
Log_time(用戶訪問頁面時間,日期型(只有一天的數據))
URL(訪問的頁面地址,字符型)
要求:提取出每個用戶訪問的第一個URL(按時間最早),形成一個新表(新表名為B,表結構和表A一致)
createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;
點評:SQL語句,簡單的數據獲取能力,包括表查詢、關聯、匯總、函數等。
另外,這個答案其實是不對的,實現有很多方法,任由大家去發揮吧。
四、銷售數據分析
以下是一家B2C電子商務網站的一周銷售數據,該網站主要用戶群是辦公室女性,銷售額主要集中在5種產品上,如果你是這家公司的分析師,
a) 從數據中,你看到了什么問題?你覺得背后的原因是什么?
b) 如果你的老板要求你提出一個運營改進計劃,你會怎么做?
表如下:一組每天某網站的銷售數據
a) 從這一周的數據可以看出,周末的銷售額明顯偏低。這其中的原因,可以從兩個角度來看:站在消費者的角度,周末可能不用上班,因而也沒有購買該產品的欲望;站在產品的角度來看,該產品不能在周末的時候引起消費者足夠的注意力。
b) 針對該問題背后的兩方面原因,我的運營改進計劃也分兩方面:一是,針對消費者周末沒有購買欲望的心理,進行引導提醒消費者周末就應該準備好該產品;二是,通過該產品的一些類似于打折促銷等活動來提升該產品在周末的人氣和購買力。
點評:數據解讀能力,獲取數據是基本功,僅僅有數據獲取能力是不夠的,其次是對數據的解讀能力。
五、用戶調研
某公司針對A、B、C三類客戶,提出了一種統一的改進計劃,用于提升客戶的周消費次數,需要你來制定一個事前試驗方案,來支持決策,請你思考下列問題:
a) 試驗需要為決策提供什么樣的信息?
c) 按照上述目的,請寫出你的數據抽樣方法、需要采集的數據指標項,以及你選擇的統計方法。
a) 試驗要能證明該改進計劃能顯著提升A、B、C三類客戶的周消費次數。
b) 根據三類客戶的數量,采用分層比例抽樣;
需要采集的數據指標項有:客戶類別,改進計劃前周消費次數,改進計劃后周消費次數;
選用統計方法為:分別針對A、B、C三類客戶,進行改進前和后的周消費次數的,兩獨立樣本T-檢驗(two-sample t-test)。
點評:業務理解能力和數據分析思路,這是數據分析的核心競爭力。
綜上所述:一個合格的數據分析應該具備統計學基礎知識、數據分析方法、數據獲取、數據解讀和業務理解、數據分析思想幾個方面能力,即將成為數據分析師的親們,你們準備好了嗎?
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解碼數據基因:從數字敏感度到邏輯思維 每當看到超市貨架上商品的排列變化,你是否會聯想到背后的銷售數據波動?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我們將探討 AI 為何能夠加速數據分析、如何在每個步驟中實現數據分析自動化以及使用哪些工具。 數據分析中的AI是什么 ...
2025-05-20當數據遇見人生:我的第一個分析項目 記得三年前接手第一個數據分析項目時,我面對Excel里密密麻麻的銷售數據手足無措。那些跳動 ...
2025-05-20在數字化運營的時代,企業每天都在產生海量數據:用戶點擊行為、商品銷售記錄、廣告投放反饋…… 這些數據就像散落的拼圖,而相 ...
2025-05-19在當今數字化營銷時代,小紅書作為國內領先的社交電商平臺,其銷售數據蘊含著巨大的商業價值。通過對小紅書銷售數據的深入分析, ...
2025-05-16Excel作為最常用的數據分析工具,有沒有什么工具可以幫助我們快速地使用excel表格,只要輕松幾步甚至輸入幾項指令就能搞定呢? ...
2025-05-15數據,如同無形的燃料,驅動著現代社會的運轉。從全球互聯網用戶每天產生的2.5億TB數據,到制造業的傳感器、金融交易 ...
2025-05-15大數據是什么_數據分析師培訓 其實,現在的大數據指的并不僅僅是海量數據,更準確而言是對大數據分析的方法。傳統的數 ...
2025-05-14CDA持證人簡介: 萬木,CDA L1持證人,某電商中廠BI工程師 ,5年數據經驗1年BI內訓師,高級數據分析師,擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-05-13CDA持證人簡介: 王明月 ,CDA 數據分析師二級持證人,2年數據產品工作經驗,管理學博士在讀。 學習入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持證人簡介: 楊貞璽 ,CDA一級持證人,鄭州大學情報學碩士研究生,某上市公司數據分析師。 學習入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持證人簡介 程靖 CDA會員大咖,暢銷書《小白學產品》作者,13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗,曾在百度、美團、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做數據分析的小伙伴,都接到過一些高階的數據分析需求,實現的過程需要用到一些數據獲取,數據清洗轉換,建模方法等,這 ...
2025-05-06以下的文章內容來源于劉靜老師的專欄,如果您想閱讀專欄《10大業務分析模型突破業務瓶頸》,點擊下方鏈接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持證人簡介: 邱立峰 CDA 數據分析師二級持證人,數字化轉型專家,數據治理專家,高級數據分析師,擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-04-29CDA持證人簡介: 程靖 CDA會員大咖,暢銷書《小白學產品》作者,13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗,曾在百度,美團,阿里等 ...
2025-04-28CDA持證人簡介: 居瑜 ,CDA一級持證人國企財務經理,13年財務管理運營經驗,在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-27數據分析在當今信息時代發揮著重要作用。單因素方差分析(One-Way ANOVA)是一種關鍵的統計方法,用于比較三個或更多獨立樣本組 ...
2025-04-25CDA持證人簡介: 居瑜 ,CDA一級持證人國企財務經理,13年財務管理運營經驗,在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-25