数据分析师常见的面试问题
“duanxiaoshu”通过精心收集，向本站投稿了10篇数据分析师常见的面试问题，下面是小编整理后的数据分析师常见的面试问题，欢迎阅读分享，希望对大家有所帮助。
篇1：数据分析师常见的面试问题
数据分析师常见的面试问题
1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?
4、什么是：协同过滤、n-grams， map reduce、余弦距离?
5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?
6、如何设计一个解决抄袭的方案?
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?
8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?
10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?
11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?
12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS， R， Python， Perl语言的区别是?
15、什么是大数据的诅咒?
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗?
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法?
18、你喜欢TD数据库的什么特征?
19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送?你怎么优化反应率?能把这二个优化份开吗?
20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么?你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出?
21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据?这是否真的有必要做这样的转换?把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好?
22、什么是哈希表碰撞攻击?怎么避免?发生的频率是多少?
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡?什么是负载均衡?
24、请举例说明mapreduce是如何工作的?在什么应用场景下工作的很好?云的安全问题有哪些?
25、(在内存满足的情况下)你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说?对于数据库分析的评价?
26、为什么朴素贝叶斯差?你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法?
27、你处理过白名单吗?主要的规则?(在欺诈或者爬行检验的情况下)
28、什么是星型模型?什么是查询表?
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗?如何可以，说明一下建立过程?
30、在SQL， Perl， C++， Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗?如何及提升多少?
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案?取决于什么内容?
32、定义：QA(质量保障)、六西格玛、实验设计，
好的与坏的实验设计能否举个案例?
33、普通线性回归模型的缺陷是什么?你知道的其它回归模型吗?
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好?为什么?
35、保险精算是否是统计学的一个分支?如果不是，为何如何?
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标?你建议用哪个指标替代?
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比?你对A/B测试熟吗?
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、神经网络。在过去中这些技术做了哪些大的改进?
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗?你怎么想逐步回归?你熟悉的逐步回归技术有哪些?什么时候完整的'数据要比降维的数据或者样本好?
42、你如何建议一个非参数置信区间?
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率?
44、什么是归因分析?如何识别归因与相关系数?举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力?
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集?你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题?一个规则集的近似解决方案是否可行?如何寻找一个可行的近似方案?你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的?
47、如何创建一个关键字分类?
48、什么是僵尸网络?如何进行检测?
49、你有使用过API接口的经验吗?什么样的API?是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务?
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好?
51、可视化使用什么工具?在作图方面，你如何评价Tableau?R?SAS?在一个图中有效展现五个维度?
52、什么是概念验证?
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人?有咨询经验吗?与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗?及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护?
55、什么是cron任务?
56、你是一个独身的编码人员?还是一个开发人员?或者是一个设计人员?
57、是假阳性好还是假阴性好?
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗?分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的?
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的FB帐户?
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户?
62、你有没有想过自己创业?是什么样的想法?
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗?它将会被什么替代?
64、你用过时间序列模型吗?时滞的相关性?相关图?光谱分析?信号处理与过滤技术?在什么样的场景下?
65、哪位数据科学有你最佩服?从哪开始?
篇2：数据分析师常见的面试问题
随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。
1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?
4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?
5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?
6、如何设计一个解决抄袭的方案?
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?
8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?
10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?
11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?
12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是?
15、什么是大数据的诅咒?
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗?
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法?
18、你喜欢TD数据库的什么特征?
19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送?你怎么优化反应率?能把这二个优化份开吗?
20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么?你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出?
21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据?这是否真的有必要做这样的转换?把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好?
22、什么是哈希表碰撞攻击?怎么避免?发生的频率是多少?
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡?什么是负载均衡?
24、请举例说明mapreduce是如何工作的?在什么应用场景下工作的很好?云的安全问题有哪些?
25、(在内存满足的情况下)你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说?对于数据库分析的评价?
26、为什么朴素贝叶斯差?你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法?
27、你处理过白名单吗?主要的规则?(在欺诈或者爬行检验的情况下)
28、什么是星型模型?什么是查询表?
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗?如何可以，说明一下建立过程?
30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗?如何及提升多少?
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案?取决于什么内容?
32、定义：QA(质量保障)、六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举个案例?
33、普通线性回归模型的缺陷是什么?你知道的其它回归模型吗?
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好?为什么?
35、保险精算是否是统计学的一个分支?如果不是，为何如何?
篇3：数据分析师常见的面试问题
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标?你建议用哪个指标替代?
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比?你对A/B测试熟吗?
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、神经网络。在过去中这些技术做了哪些大的改进?
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗?你怎么想逐步回归?你熟悉的逐步回归技术有哪些?什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好?
42、你如何建议一个非参数置信区间?
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率?
44、什么是归因分析?如何识别归因与相关系数?举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力?
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集?你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题?一个规则集的近似解决方案是否可行?如何寻找一个可行的近似方案?你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的?
47、如何创建一个关键字分类?
48、什么是僵尸网络?如何进行检测?
49、你有使用过API接口的经验吗?什么样的API?是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务?
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好?
51、可视化使用什么工具?在作图方面，你如何评价Tableau?R?SAS?在一个图中有效展现五个维度?
52、什么是概念验证?
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人?有咨询经验吗?与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗?及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护?
55、什么是cron任务?
56、你是一个独身的编码人员?还是一个开发人员?或者是一个设计人员?
57、是假阳性好还是假阴性好?
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗?分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的?
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的FB帐户?
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户?
62、你有没有想过自己创业?是什么样的想法?
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗?它将会被什么替代?
64、你用过时间序列模型吗?时滞的相关性?相关图?光谱分析?信号处理与过滤技术?在什么样的场景下?
65、哪位数据科学有你最佩服?从哪开始?
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的?
67、什么是效率曲线?他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷?
68、什么是推荐引擎?它是如何工作的?
69、什么是精密测试?如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试?
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家?
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家?
72、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度?什么好的聚类算法?你怎么决定一个聚类的聚数?
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。
74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释?一个有用的图形的特征?
75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗?或者在商业分析中。
76、你觉得下一个最好的5个预测方法是?
77、你怎么马上就知道在一篇文章中(比如报纸)发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息?例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想?怎样可以让这些数据更加准确?
篇4：数据分析师常见的面试问题
数据分析师常见的面试问题集锦
随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考，
1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?
4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?
5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?
6、如何设计一个解决抄袭的方案?
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?
8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?
10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?
11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?
12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的`3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是?
15、什么是大数据的诅咒?
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗?
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法?
18、你喜欢TD数据库的什么特征?
19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送?你怎么优化反应率?能把这二个优化份开吗?
20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么?你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出?
21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据?这是否真的有必要做这样的转换?把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好?
22、什么是哈希表碰撞攻击?怎么避免?发生的频率是多少?
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡?什么是负载均衡?
24、请举例说明mapreduce是如何工作的?在什么应用场景下工作的很好?云的安全问题有哪些?
25、(在内存满足的情况下)你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说?对于数据库分析的评价?
26、为什么朴素贝叶斯差?你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法?
27、你处理过白名单吗?主要的规则?(在欺诈或者爬行检验的情况下)
28、什么是星型模型?什么是查询表?
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗?如何可以，说明一下建立过程?
30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗?如何及提升多少?
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案?取决于什么内容?
32、定义：QA(质量保障)、六西格玛、实验设计，
好的与坏的实验设计能否举个案例?
33、普通线性回归模型的缺陷是什么?你知道的其它回归模型吗?
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好?为什么?
35、保险精算是否是统计学的一个分支?如果不是，为何如何?
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标?你建议用哪个指标替代?
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比?你对A/B测试熟吗?
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、神经网络。在过去15年中这些技术做了哪些大的改进?
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗?你怎么想逐步回归?你熟悉的逐步回归技术有哪些?什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好?
42、你如何建议一个非参数置信区间?
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率?
44、什么是归因分析?如何识别归因与相关系数?举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力?
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集?你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题?一个规则集的近似解决方案是否可行?如何寻找一个可行的近似方案?你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的?
47、如何创建一个关键字分类?
48、什么是僵尸网络?如何进行检测?
49、你有使用过API接口的经验吗?什么样的API?是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务?
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好?
51、可视化使用什么工具?在作图方面，你如何评价Tableau?R?SAS?在一个图中有效展现五个维度?
52、什么是概念验证?
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人?有咨询经验吗?与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗?及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护?
55、什么是cron任务?
56、你是一个独身的编码人员?还是一个开发人员?或者是一个设计人员?
57、是假阳性好还是假阴性好?
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗?分别给案例。
篇5：数据分析师常见的面试问题
随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。
1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?
4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?
5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?
6、如何设计一个解决抄袭的方案?
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?
8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?
10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?
11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?
12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是?
15、什么是大数据的诅咒?
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗?
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法?
18、你喜欢TD数据库的什么特征?
19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送?你怎么优化反应率?能把这二个优化份开吗?
20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么?你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出?
21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据?这是否真的有必要做这样的转换?把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好?
22、什么是哈希表碰撞攻击?怎么避免?发生的频率是多少?
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡?什么是负载均衡?
24、请举例说明mapreduce是如何工作的?在什么应用场景下工作的很好?云的安全问题有哪些?
25、(在内存满足的情况下)你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说?对于数据库分析的评价?
26、为什么朴素贝叶斯差?你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法?
27、你处理过白名单吗?主要的规则?(在欺诈或者爬行检验的情况下)
28、什么是星型模型?什么是查询表?
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗?如何可以，说明一下建立过程?
30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗?如何及提升多少?
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案?取决于什么内容?
32、定义：QA(质量保障)、六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举个案例?
33、普通线性回归模型的缺陷是什么?你知道的其它回归模型吗?
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好?为什么?
35、保险精算是否是统计学的一个分支?如果不是，为何如何?
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标?你建议用哪个指标替代?
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比?你对A/B测试熟吗?
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、神经网络。在过去中这些技术做了哪些大的改进?
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗?你怎么想逐步回归?你熟悉的逐步回归技术有哪些?什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好?
42、你如何建议一个非参数置信区间?
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率?
44、什么是归因分析?如何识别归因与相关系数?举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力?
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集?你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题?一个规则集的近似解决方案是否可行?如何寻找一个可行的近似方案?你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的?
47、如何创建一个关键字分类?
48、什么是僵尸网络?如何进行检测?
49、你有使用过API接口的经验吗?什么样的API?是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务?
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好?
51、可视化使用什么工具?在作图方面，你如何评价Tableau?R?SAS?在一个图中有效展现五个维度?
52、什么是概念验证?
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人?有咨询经验吗?与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗?及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护?
55、什么是cron任务?
56、你是一个独身的编码人员?还是一个开发人员?或者是一个设计人员?
57、是假阳性好还是假阴性好?
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗?分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的?
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的FB帐户?
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户?
62、你有没有想过自己创业?是什么样的想法?
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗?它将会被什么替代?
64、你用过时间序列模型吗?时滞的相关性?相关图?光谱分析?信号处理与过滤技术?在什么样的场景下?
65、哪位数据科学有你最佩服?从哪开始?
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的?
67、什么是效率曲线?他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷?
68、什么是推荐引擎?它是如何工作的?
69、什么是精密测试?如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试?
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家?
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家?
72、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度?什么好的聚类算法?你怎么决定一个聚类的聚数?
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。
74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释?一个有用的图形的特征?
75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗?或者在商业分析中。
76、你觉得下一个最好的5个预测方法是?
77、你怎么马上就知道在一篇文章中(比如报纸)发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息?例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想?怎样可以让这些数据更加准确?
[数据分析师常见的面试问题集锦]
篇6：面试数据分析师的常见问题
面试数据分析师的常见问题，数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。那么在应聘数据分析师这一职位的求职者会面临哪些面试问题呢？
1、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？
2、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？
4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？
5、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
6、如何设计一个解决抄袭的方案？
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？
8、什么是概率合并(AKA模糊融合)？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？
10、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？
11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？
12、什么是大数据的诅咒？
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？
15、你喜欢TD数据库的什么特征？
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？
18、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？
19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？能把这二个优化份开吗？
20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？
21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？
22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？
24、你处理过白名单吗？主要的规则？(在欺诈或者爬行检验的情况下)
25、(在内存满足的情况下)你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？
26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？
27、普通线性回归模型的缺陷是什么？你知道的其它回归模型吗？
28、什么是星型模型？什么是查询表？
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？
30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗？如何及提升多少？
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案？取决于什么内容？
32、定义：QA(质量保障)、六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举个案例？
33、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？
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好？为什么？
35、保险精算是否是统计学的一个分支？如果不是，为何如何？
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、你如何建议一个非参数置信区间？
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比？你对A/B测试熟吗？
39、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标？你建议用哪个指标替代？
40、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络，
在过去15年中这些技术做了哪些大的改进？
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗？你怎么想逐步回归？你熟悉的逐步回归技术有哪些？什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好？
42、如何创建一个关键字分类？
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率？
44、什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力？
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集？你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题？一个规则集的近似解决方案是否可行？如何寻找一个可行的近似方案？你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的？
47、什么是概念验证？
48、什么是僵尸网络？如何进行检测？
49、你有使用过API接口的经验吗？什么样的API？是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务？
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好？
51、可视化使用什么工具？在作图方面，你如何评价Tableau？R？SAS？在一个图中有效展现五个维度？
52、是假阳性好还是假阴性好？
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人？有咨询经验吗？与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗？及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护？
55、什么是cron任务？
56、你是一个独身的编码人员？还是一个开发人员？或者是一个设计人员？
57、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释？一个有用的图形的特征？
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗？分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的？
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的FB帐户？
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户？
62、你有没有想过自己创业？是什么样的想法？
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗？它将会被什么替代？
64、你用过时间序列模型吗？时滞的相关性？相关图？光谱分析？信号处理与过滤技术？在什么样的场景下？
65、哪位数据科学有你最佩服？从哪开始？
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的？
67、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是？
68、什么是推荐引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密测试？如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试？
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？
72、你怎么马上就知道在一篇文章中(比如报纸)发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息？例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想？怎样可以让这些数据更加准确？
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。
74、什么是效率曲线？他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷？
75、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
76、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度？什么好的聚类算法？你怎么决定一个聚类的聚数？
77、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。
上述的这些问题在面试数据分析师的求职者中非常容易遇到的，有些的涉及到专业性的问题，因此在面试之前一定要做好充足的准备！
篇7：数据分析师常见的10道面试题
然后将这40亿个数分成两类:
1.最高位为0
2.最高位为1
并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=20亿，而另一个>=20亿(这相当于折半了);
与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找
再然后把这个文件为又分成两类:
1.次最高位为0
2.次最高位为1
并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=10亿，而另一个>=10亿(这相当于折半了);
与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找。
…….
以此类推，就可以找到了,而且时间复杂度为O(logn)，方案2完。
附：这里，再简单介绍下，位图方法：
使用位图法判断整形数组是否存在重复
判断集合中存在重复是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描，这时双重循环法就不可取了。
位图法比较适合于这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数组，遇到几就给新数组的第几位置上1，如遇到5就给新数组的第六个元素置1，这样下次再遇到5想置位时发现新数组的第六个元素已经是1了，这说明这次的数据肯定和以前的数据存在着重复。这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。它的运算次数最坏的情况为2N。如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。
欢迎，有更好的思路，或方法，共同交流。
8、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个?
方案1：先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求(具体参考前面的题)。
9、上千万或上亿数据(有重复)，统计其中出现次数最多的钱N个数据。
方案1：上千万或上亿的数据，现在的机器的内存应该能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。然后就是取出前N个出现次数最多的数据了，可以用第2题提到的堆机制完成。
10、一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。
方案1：这题是考虑时间效率。用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O(n*le)(le表示单词的平准长度)。然后是找出出现最频繁的前10个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(n*lg10)。所以总的时间复杂度，是O(n*le)与O(n*lg10)中较大的哪一个。
附、100w个数中找出最大的100个数。
方案1：在前面的题中，我们已经提到了，用一个含100个元素的最小堆完成。复杂度为O(100w*lg100)。
方案2：采用快速排序的思想，每次分割之后只考虑比轴大的一部分，知道比轴大的一部分在比100多的时候，采用传统排序算法排序，取前100个。复杂度为O(100w*100)。
方案3：采用局部淘汰法。选取前100个元素，并排序，记为序列L。然后一次扫描剩余的元素x，与排好序的100个元素中最小的元素比，如果比这个最小的要大，那么把这个最小的元素删除，并把x利用插入排序的思想，插入到序列L中。依次循环，知道扫描了所有的元素。复杂度为O(100w*100)。
篇8：数据分析师的面试试题
数据分析师大多是支撑运营和决策的，但是大多都是提供数据，分析的较少。我说的分析是给出意见的分析。近期，我也在招聘数据分析师，遇到一些问题，来面试的朋友，要么就是工具的使用者，业务非常不熟悉。要么是就是链条太短，只是做网站端和销售端，对供应链、客服等非常不熟悉。
这个题目就是开放的问一个销售问题，看分析师如何给出相关的意见或者建议。当然这不是分析范畴，但是我觉得分析师既然是做运营支撑、甚至决策，那么一些基础的销售理念是应该有的。
题目：100斤苹果怎么卖，可以卖的钱又多，卖的又快?
开题：此题目意在说如何从商品的角度去考虑如何销售的问题，传统的销售方式就是经典的4p理论。渠道，商品，价格，促销。而此问题意在从商品，价格，促销的角度去问面试者问题。
题注：
1. 如果回答者答的问题说的过多，比如说渠道如何做，如果做售后，如何二次营销，范围就扩大了。
2. 如果回答者的回答过于泛，或者理论的东西比较多，或者听着非常正确而不给出解决方案，那不适合一线分析师。
上面两项是减分项。
刀刀的解答：
1、渠道是重要
用户考虑暂且放在渠道里，因为用户必须依赖渠道实现链接。但就此问题来说，有点跑题，问的是卖苹果，用户考虑一般先考虑需求和消费场景，所以不分享渠道的做法。
2、商品自己分堆
最简单，一堆贵，一堆便宜。苹果不分拣。卖个差不多再重分，46开分。
解读：利用价格做出价格歧视的感念，同时告诉消费者4的商品比较好卖，这样一个明确的指向。
3、商品拆分
按好坏分堆，好苹果贵30%。其余的分两堆，一般的常规卖，最差的贵50%，并贴上标签如涩苹果之类。
解读：劣质商品只是品质不好，不是不能卖高价，关键是你要告诉别人这是稀缺的。真实说明商品特征，不要做多，好的商品还是要高价的，稀缺商品要更贵。一般的商品就这样买。但是注意结合第四条。
4、时间因素
一般早上要比晚上贵，水果尽量当天卖完，所以在晚上8点后开始半价卖。
解读：快和多都是必须的，水果隔夜很多都会坏。晚上8点是大家出来遛弯的时候，可以做清仓了。不留呆滞库存是关键，高周转是关键。手里最好留的是钞票，而不是货物。
5、地点
这个本来不想说，还是说一下，火车站和汽车站绝对卖不出去，摊位没有。最重要的是你见过这种地方卖水果的销售有好的么?好地方在地铁口，菜市口，学校门口。
解读：人流多并不代表需求好，菜市场门口绝对比火车站好。为什么，火车站贵这是大家都知道的，再者，谁没事到火车站去买水果啊。菜市场还是做长久生意的地方，学校门口，地铁口大家多观察就知道了。
商品这个东西可以玩的很多。留几句话：
不要卖货源不稳定的某类商品。
坚决下架无法销售占位置的商品。
主推非标准品。
流行品一定是打折卖的。
篇9：常见面试问题
又到毕业季了，该找工作了。那么去找工作，常见的面试问题有哪些呢?都来看看吧。
常见面试问题：
1请你自我介绍一下你自己?
2你怎么理解你应聘的职位?
3你觉得你个性上最大的优点是什么?
4在五年的时间内，你的职业规划?
5如果你被录用，你对公司有什么要求?
6我们为什么要聘用你?
7工作一段时间不适合这个职位,你怎么办?
8这个职位，你认为你还欠缺什么?
9与领导的意见有分歧，你应该怎么做?
10请给我们谈谈你自己的一些情况
11你工作经验欠缺，如何能胜任这项工作?
12为什么想离开原来的公司?
13如果你在这次面试中没有被录用，你怎么打算?
14你工作失误给公司造成损失，你该怎么办?
15对这项工作，你有哪些可预见的困难?
16谈谈你对跳槽的看法?
17在上级领导面前主管领导抢了你的功劳，该怎样?
18工作中难以和同事、上司相处，你怎么办?
19你能为我们公司带来什么呢?
20如果我录用你，你将怎样开展工作?
21你为什么希望到我们公司工作?
22你是否可以接受加班?
23你欣赏哪种性格的人?
24作为被面试者给我打一下分?
25你怎样看待学历和能力?
26你有紧急事情单位临时有事非你办，如何做?
27喜欢这份工作的哪一点?
28你做过的哪件事最令自己感到骄傲?
29单位领导肯定同事们却孤立你，你怎么办?
30你对工作的期望与目标何在?
31谈谈你过去的工作经验中，最令你挫折的事情?
32你何时可以到职?
33你为何选择应聘我们公司?
34你想过创业吗?
35您在前一家公司的离职原因是什么?
36你和别人发生过争执吗?你怎样解决?
37眼下你生活中最重要的是什么?
38说说你的家庭?
39通常如何处理e人的批评?
40你认为这份工作最重要的是什么?
41你愿意被外派工作吗?你愿意经常出差吗?
42你对我们公司有多少了解?
43怎样对待自己的失败?
44什么会让你有成就感?
45你认为你在学校属于好学生吗?
46你并非毕业于名牌院校?
47请问你有什么样的工作观?
48你是哪年出生的?你是哪所大学毕业的?
49你为什么要离职?
50谈谈你这个职务的期许?
51你努力帮客户解决问题却被投诉，你怎么办?
52谈谈如何适应办公室工作的新环境?
53谈谈你过去做过的成功案例?
篇10：常见的数据分析师笔试题目及答案
常见的数据分析师笔试题目及答案
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方 法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率 最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
或者如下阐述：
算法思想：分而治之+Hash
1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理;
2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址;
3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址;
4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP;
2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。
假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述，
文中，给出的最终算法是：
第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27);
第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。
即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的 Query， 分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。
或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。
3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。
方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件(记为x0,x1,…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。
如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。
对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的.频率(可以采用trie树/hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含 100 个结点的最小堆)，并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并(类似与归并排序) 的过程了。
4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。
还是典型的TOP K算法，解决方案如下：
方案1：
顺序读取10个文件，按照hash(query)的结果将query写入到另外10个文件(记为)中，
这样新生成的文件每个的大小大约也1G(假设hash函数是随机的)。
找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的 query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件(记为)。
对这10个文件进行归并排序(内排序与外排序相结合)。
方案2：
一般query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
方案3：
与方案1类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理(比如MapReduce)，最后再进行合并。
5、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url?
方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。
遍历文件a，对每个url求取hash(url)00，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为a0,a1,…,a999)中。这样每个小文件的大约为300M。
遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000小文件(记为b0,b1,…,b999)。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小 文件(a0vsb0,a1vsb1,…,a999vsb999)中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的 url即可。
求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。
方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用 Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url(注意会有一定的错误率)。
Bloom filter日后会在本BLOG内详细阐述。
6、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。
方案1：采用2-Bitmap(每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义)进行，共需内存 2^32 * 2 bit=1 GB内存，还可以接受。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看 bitmap，把对应位是01的整数输出即可。
方案2：也可采用与第1题类似的方法，进行划分小文件的方法。然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。然后再进行归并，注意去除重复的元素。
7、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?
与上第6题类似，我的第一反应时快速排序+二分查找。以下是其它更好的方法：
方案1：oo，申请512M的内存，一个bit位代表一个unsigned int值。读入40亿个数，设置相应的bit位，读入要查询的数，查看相应bit位是否为1，为1表示存在，为0表示不存在。
方案2：这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述，大家可以参考下面的思路，探讨一下：
又因为2^32为40亿多，所以给定一个数可能在，也可能不在其中;
这里我们把40亿个数中的每一个用32位的二进制来表示
假设这40亿个数开始放在一个文件中。
【数据分析师常见的面试问题】相关文章：
2.五大常见面试问题
3.面试常见的问题
10.面试最常见刁钻问题大
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