数据分析师面试100题

技能类
1. 统计学
描述性统计量（平均值、中位数、标准差）
概率分布（正态分布、二项分布）
假设检验（t 检验、方差分析）
相关与回归分析
2. 机器学习
监督学习算法（线性回归、逻辑回归、决策树）
非监督学习算法（聚类、降维）
机器学习模型评估和调优
3. 数据管理与操作
数据库管理系统（关系型、非关系型）
数据提取、转换和加载（ETL）过程
数据清洗和准备
数据可视化工具（Tableau、Power BI）
4. 编程语言
Python 或 R
熟悉数据分析库（NumPy、Pandas、Scikit-learn）
数据处理、建模和可视化脚本
5. 云计算
云平台（AWS、Azure、GCP）
云数据服务（S3、Redshift、BigQuery）
分布式计算（MapReduce、Spark）
业务技能
6. 商业理解
行业知识和市场趋势
业务目标和关键绩效指标（KPI）
利益相关者的沟通和协作
7. 数据分析能力
数据探索和洞察提取
数据驱动决策制定
数据故事讲述和可视化
8. 问题解决
识别数据相关问题
开发和评估解决方案
提出经验证的见解和建议
9. 沟通技巧
清晰有效地传达技术信息
使用数据可视化工具展示见解
与利益相关者进行协作和谈判
10. 道德考虑
数据隐私和保密
算法偏见和公平性
数据分析的伦理影响
软技能
11. 团队合作
协作式工作环境中的有效贡献
团队项目中的积极参与和领导
12. 适应力
应对不断变化的数据环境
掌握新技术和工具
13. 好奇心
对数据和分析技术的热情
不断学习和探索新方法的主动性
14. 关注细节
准确的数据处理和分析
识别数据中的异常值和趋势
15. 职业素养
专业和道德的行为
对持续专业发展的承诺