大家好，關(guān)于數(shù)據(jù)庫面試題百度云很多朋友都還不太明白，不過沒關(guān)系，因為今天小編就來為大家分享關(guān)于關(guān)于數(shù)據(jù)庫的面試題的知識點，相信應(yīng)該可以解決大家的一些困惑和問題，如果碰巧可以解決您的問題，還望關(guān)注下本站哦，希望對各位有所幫助！
數(shù)據(jù)分析面試被問，拼多多成交訂單量比上周下滑5％，如何分析
這是一道經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析師面試題，考察的重點不在于從哪些指標(biāo)去分析，而是面對這樣的問題時的分析框架與邏輯思維，這是一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師必須具備的能力。
針對數(shù)據(jù)異常類問題，可參考如下分析框架：
1.對數(shù)據(jù)異常原因做出假設(shè)，利用數(shù)據(jù)驗證影響因素較多，對所有維度直接拆解耗時耗力。所以需要結(jié)合以往經(jīng)驗及各種信息，對數(shù)據(jù)異常的原因做出假設(shè)，然后對數(shù)據(jù)從不同維度拆分來驗證假設(shè)。可能隨著之前的假設(shè)的驗證不斷進行新的假設(shè)，直到定位原因。
2.確認(rèn)數(shù)據(jù)真實性將時間軸拉長(3個月)，做同比和環(huán)比，看近期異常還是歷史異常；查看與該指標(biāo)關(guān)聯(lián)的其他指標(biāo)是否異常；找數(shù)據(jù)流相關(guān)產(chǎn)品和研發(fā)確實數(shù)據(jù)真實性。3.常見拆分維度根據(jù)以上維度拆分之后，每項數(shù)據(jù)都需要和歷史數(shù)據(jù)做對比，計算影響系數(shù)。
影響系數(shù)越大，說明此處為主要原因所在。
通過上述維度進行初步拆分，可以大致定位數(shù)據(jù)異常范圍。
4.外部原因分析外部：外部原因分析可以根據(jù)PEST（政治、經(jīng)濟、社會、技術(shù)）模型進行分析。
5.內(nèi)部原因分析通過初步分析定位范圍之后，需要進行進一步的排查，一般從三個維度來分析：產(chǎn)品、技術(shù)、運營；可以和這幾個人一起拉一個會討論一下。同時應(yīng)注意數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑是否發(fā)生變化。
6.總結(jié)所以我們整個的分析流程大致為：
先結(jié)合以往數(shù)據(jù)異常進行假設(shè)——在一個假設(shè)得到驗證之后——從不同維度進行拆解，確定異常范圍——從產(chǎn)品、運營、技術(shù)側(cè)逐一排查，最終找到原因。
以上分析框架不僅局限于DAU波動，對于數(shù)據(jù)異常類問題即可根據(jù)以上模型進行分析。
數(shù)據(jù)庫運維面試題
以下是一些可能涉及的數(shù)據(jù)庫運維面試題：
1.你如何備份和恢復(fù)數(shù)據(jù)庫？
2.如何監(jiān)控數(shù)據(jù)庫性能？如何優(yōu)化性能？
3.如何診斷數(shù)據(jù)庫問題（例如崩潰、連接問題、存儲問題等）？
4.如何設(shè)計一個高可用性（HA）數(shù)據(jù)庫架構(gòu)？
5.如何設(shè)置數(shù)據(jù)庫安全性和訪問權(quán)限？
6.如何遷移數(shù)據(jù)庫到另一個服務(wù)器或云平臺？
7.你對基于云的數(shù)據(jù)庫解決方案有了解嗎？例如AmazonRDS、AzureDatabase等。
8.如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)需求？例如數(shù)據(jù)倉庫或大數(shù)據(jù)/分析系統(tǒng)。
9.如何計劃和執(zhí)行數(shù)據(jù)庫版本升級？
10.如何處理數(shù)據(jù)庫故障轉(zhuǎn)移和故障恢復(fù)？
11.你怎么保持對新技術(shù)和趨勢的關(guān)注，如何學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)庫技術(shù)？
12.你從事數(shù)據(jù)庫運維工作的時間和經(jīng)驗？
13.對于某些特定的數(shù)據(jù)庫，如Oracle、MySQL、PostgreSQL、MongoDB等，你是否有專業(yè)經(jīng)驗？
14.如何自動化數(shù)據(jù)庫任務(wù)，如備份、恢復(fù)、維護等？
15.SQL技能和命令經(jīng)驗的問題，如如何優(yōu)化復(fù)雜的查詢？如何編寫關(guān)鍵性能指標(biāo)查詢？
以上僅是一些可能涉及的問題，具體面試問題可能因公司和職務(wù)而異。
數(shù)據(jù)運營面試問題及回答技巧
介紹一下數(shù)據(jù)運營的職責(zé)和所需技能。
回答技巧：數(shù)據(jù)運營主要負(fù)責(zé)分析用戶行為、市場趨勢和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并提供決策支持。需要具備數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計學(xué)、市場、業(yè)務(wù)理解等相關(guān)知識。
為什么想從事數(shù)據(jù)運營這個領(lǐng)域？
回答技巧：對數(shù)據(jù)分析和決策支持感興趣，同時希望掌握市場和用戶行為的分析方法。
如何分析用戶行為？
回答技巧：從用戶調(diào)研、數(shù)據(jù)分析和可視化等方面入手，結(jié)合業(yè)務(wù)場景和產(chǎn)品特點，分析用戶行為特點和趨勢，并提供決策支持。
如何進行市場分析？
回答技巧：通過市場調(diào)研、競品分析和行業(yè)動態(tài)等方式，了解市場趨勢和競爭格局，同時結(jié)合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行分析，為決策提供支持。
如何進行數(shù)據(jù)分析？
回答技巧：需要掌握數(shù)據(jù)分析工具和統(tǒng)計學(xué)知識，同時需要對數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析，提煉出有價值的信息和結(jié)論。
如何進行數(shù)據(jù)可視化？
回答技巧：需要掌握數(shù)據(jù)可視化工具和技巧，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表、報告等形式進行展示，使決策者更容易理解和接受。
如何與團隊協(xié)作？
回答技巧：需要與產(chǎn)品、設(shè)計、技術(shù)等部門緊密合作，同時需要與團隊成員進行有效的溝通和協(xié)調(diào)，共同完成項目。
數(shù)據(jù)庫面試常問的幾個問題
1．事務(wù)四大特性（ACID）原子性、一致性、隔離性、持久性？
2.事務(wù)的并發(fā)？事務(wù)隔離級別，每個級別會引發(fā)什么問題，mysql默認(rèn)是哪個級別？
3.MySQL常見的三種存儲引擎
(InnoDB、MyISAM、MEMORY)的區(qū)別？
4.MySQL的MyISAM與InnoDB兩種存儲引擎在，事務(wù)、鎖級別，各自的適用場景？
5．查詢語句不同元素（where、jion、limit、groupby、having等等）執(zhí)行先后順序？
6．什么是臨時表，臨時表什么時候刪除？7.MySQLB+Tree索引和Hash索引的區(qū)別？
8.聚集索引和非聚集索引區(qū)別？
9．有哪些鎖（樂觀鎖悲觀鎖）,select時怎么加排它鎖？
10.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫區(qū)
阿里數(shù)據(jù)分析師面試題庫
一、異常值是指什么？請列舉1種識別連續(xù)型變量異常值的方法？
異常值（Outlier）是指樣本中的個別值，其數(shù)值明顯偏離所屬樣本的其余觀測值。在數(shù)理統(tǒng)計里一般是指一組觀測值中與平均值的偏差超過兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的測定值。
Grubbs’test（是以FrankE.Grubbs命名的），又叫maximumnormedresidualtest，是一種用于單變量數(shù)據(jù)集異常值識別的統(tǒng)計檢測，它假定數(shù)據(jù)集來自正態(tài)分布的總體。
未知總體標(biāo)準(zhǔn)差σ，在五種檢驗法中，優(yōu)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(nèi)容是統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)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(xì)描述其計算原理和步驟。
聚類分析(clusteranalysis)是一組將研究對象分為相對同質(zhì)的群組(clusters)的統(tǒng)計分析技術(shù)。聚類分析也叫分類分析(classificationanalysis)或數(shù)值分類(numericaltaxonomy)。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（hierarchicalmethod）、劃分方法（partitioningmethod）、基于密度的方法（density-basedmethod）、基于網(wǎng)格的方法（grid-basedmethod）、基于模型的方法（model-basedmethod）等。其中，前兩種算法是利用統(tǒng)計學(xué)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(shù)據(jù)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(jù)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(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù).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(shù)據(jù)對象任意選擇k個對象作為初始聚類中心；
（2）根據(jù)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(jù)最小距離重新對相應(yīng)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(huán)（2）、（3）直到每個聚類不再發(fā)生變化為止（標(biāo)準(zhǔn)測量函數(shù)收斂）。
優(yōu)點：本算法確定的K個劃分到達平方誤差最小。當(dāng)聚類是密集的，且類與類之間區(qū)別明顯時，效果較好。對于處理大數(shù)據(jù)集，這個算法是相對可伸縮和高效的，計算的復(fù)雜度為O(NKt)，其中N是數(shù)據(jù)對象的數(shù)目，t是迭代的次數(shù)。一般來說，K<<N，t<<N。
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(jié)果有較大的影響。
點評：考察的內(nèi)容是常用數(shù)據(jù)分析方法，做數(shù)據(jù)分析一定要理解數(shù)據(jù)分析算法、應(yīng)用場景、使用過程、以及優(yōu)缺點。
三、根據(jù)要求寫出SQL
表A結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)））
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(jié)構(gòu)和表A一致）
createtableBasselectMember_ID,min(Log_time),URLfromAgroupbyMember_ID;
點評：SQL語句，簡單的數(shù)據(jù)獲取能力，包括表查詢、關(guān)聯(lián)、匯總、函數(shù)等。
另外，這個答案其實是不對的，實現(xiàn)有很多方法，任由大家去發(fā)揮吧。
四、銷售數(shù)據(jù)分析
以下是一家B2C電子商務(wù)網(wǎng)站的一周銷售數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站主要用戶群是辦公室女性，銷售額主要集中在5種產(chǎn)品上，如果你是這家公司的分析師，
a)從數(shù)據(jù)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(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)
a)從這一周的數(shù)據(jù)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(chǎn)品的欲望；站在產(chǎn)品的角度來看，該產(chǎn)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(dǎo)提醒消費者周末就應(yīng)該準(zhǔn)備好該產(chǎn)品；二是，通過該產(chǎn)品的一些類似于打折促銷等活動來提升該產(chǎn)品在周末的人氣和購買力。
點評：數(shù)據(jù)解讀能力，獲取數(shù)據(jù)是基本功，僅僅有數(shù)據(jù)獲取能力是不夠的，其次是對數(shù)據(jù)的解讀能力。
五、用戶調(diào)研
某公司針對A、B、C三類客戶，提出了一種統(tǒng)一的改進計劃，用于提升客戶的周消費次數(shù)，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(shù)據(jù)抽樣方法、需要采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)項，以及你選擇的統(tǒng)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(shù)。
b)根據(jù)三類客戶的數(shù)量，采用分層比例抽樣；
需要采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)項有：客戶類別，改進計劃前周消費次數(shù)，改進計劃后周消費次數(shù)；
選用統(tǒng)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(shù)的，兩獨立樣本T-檢驗（two-samplet-test）。
點評：業(yè)務(wù)理解能力和數(shù)據(jù)分析思路，這是數(shù)據(jù)分析的核心競爭力。
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面試網(wǎng)絡(luò)推廣時應(yīng)該問對方哪些問題
需要主要考慮以下幾點：應(yīng)該問對方關(guān)于其經(jīng)驗、技能和觀點的問題。首先，詢問經(jīng)驗問題可以幫助招聘人員了解候選人在推廣領(lǐng)域中所做的工作以及其成果。其次，關(guān)于技能的問題可以幫助了解候選人的熟練程度并且如果有某些技能不足就可以進行相關(guān)培訓(xùn)。最后，詢問觀點問題可以讓面試官了解候選人對于推廣的理解和看法，判斷是否符合公司的整體文化、價值觀和目標(biāo)。例如，可以問求職者有哪些靠譜的推廣渠道和方法，對于新媒體的推廣有什么看法，如何分析競爭對手的推廣策略，怎樣提高營銷轉(zhuǎn)化率等等。這些問題將全面評估候選人的綜合能力，使得公司能夠找到合適的人才來推廣網(wǎng)絡(luò)平臺和產(chǎn)品。
OK，本文到此結(jié)束，希望對大家有所幫助。
