软件测试数据库面试题，数据库开发工程师面试题

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于软件测试数据库面试题，数据库开发工程师面试题这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

招聘数据分析师时一般会出哪些面试题

一直以来，一直有圈友问我要面试这个岗位，面试官都会问哪些问题？那其实企业给我们留下的信息并不多，一个是冰冷的JD，写满了各种岗位要求，一个是公司涉猎的业务，密密麻麻很多字。

那有经验的分析师能猜出面试题吗？

有经验的分析师是可以猜出来，因为他们了解这个行业、了解数据分析的流程、能感知到分析师的共性和突破口、甚至未来的方向，所以不用质疑，可以的，虽然不能100%猜出，但80%还是有的。

正所谓知己知彼、百战不殆，我们一定要具备这种能力

每个人都有会因各种原因跳槽，参加面试，如果你在所从事的行业，没有这种能力，那你的职场会受到很多因素的制约，双方认可的才叫能力，自己认可的那叫感觉。

下来我说说，假如我是面试官，我问关注哪些能力？

一般面试结束的的时候都会聊几句，数据分析是一个日新月异的职业，即使你以前的能力再强，也不能与行业目前关注的热点、新潮的营销玩法、创意的业务模式有所脱节，一定要保持学习的状态。

其实大家都知道，数据分析的底层都是一样的，万变不离其宗，但用的人不一样，效果差异是很大的，而且你会发现那些高手，每天都会坚持学习。

那其实大家思考一下，要是你要判断这个人的学习能力，你会问哪些问题？

简单列一下：

1、过去，都看过什么书，关注过哪些事情？

2、现在，你每天都坚持做的事情有哪些？

3、未来，你对未来的成长有没有什么学习计划？

大家都知道，数据分析的核心是分析的逻辑，许多人是看别人这么说的，只是自己还没有开窍，有点人一点就通，有的人是需要自己磨练后，才能打通领悟。

商业分析的逻辑不是一个专门的技能，而是一种综合能力的表现，其核心就是把复杂的问题进行有效的分解、制定分析的准则、采用严谨的量化方式进行洞察，并给出改进或者提高的可行性意见。

再看看商业分析，所有商业分析的出发点都是业务，说到底，分析师的工作其实就是通过数据来发现、改善业务的，比如产品做的好不好？为什么不好？你判断的标准是什么？

那其实大家思考一下，要是你要判断这个人的商业分析能力，你会问哪些问题？

简单列一下：

1、寻找问题，比如我们DAU下降了30%，原因是什么？

2、解决问题，最近用户复购率的表现不够好，下个月要提高到XX%

3、预测问题，我想知道我们未来1年的GMV表现？提前做好资源调配

常言道，工善其事必利其器，比如SQL、excel、python、PBI等等，这个没什么可讲的，保险起见，平时没事都学习一下，面试前看对方的要求，重点突破就行

例如很多刚入职的分析师特别看重SQL的能力，面试题基本都是围绕SQL进行，其他类的问题问的相对较少，并不是不需要你这个能力，而是这和目前岗位的定位和企业的预期有很大的关系，但我们总要为自己以后好好想一想。

一般会从几个方向设计问题，数据合并、数据处理、数据统计、可视化等，有的是针对性问某一个环节，有的是给你一个数据，让你现场干

那其实大家思考一下，要是你要判断这个人的工具掌握程度，你会问哪些问题？

简单列一下：

1、深度，问一些工具操作的细节

2、广度，问你都会哪些工具？常用的工具有哪些

3、融度，要是做一份专题分析，你都会用哪些工具？什么情况下会用？为什么？

很多时候大家做的那些统计分析都是最最基本的，我只是说最基本，并没有说最基本的并非最有效，这是二个事情

业务复杂，监督的指标体系就会变的多样性，如果只会简单的统计分析有时候并不能深度的发现问题的本质，这时的你如果能更好的掌握数据的降维技术、分类技术、预测技术则可以将一些复杂的问题简单化

那其实大家思考一下，要是你要判断这个人的统计学掌握，你会问哪些问题？

简单列一下：

1、误区，相关与因果、偏差

2、场景，什么商业问题，你会用什么算法去解决？

3、算法，做模型时你如何选择变量，如何评估模型的理论效果？

见过好多的分析师玩的一手好数据，而且思维也很出众，可写过和讲故事的能力却很一般，好的输出可以让我们的观点与洞察变的更加清晰，也会让分析的价值得到很好的传递，这个仁者见仁智者见智，没有统一的标准，主要是看你能不能说清楚，对方能不能听听清楚

那其实大家思考一下，要是你要判断这个人的写作与讲故事能力，你会问哪些问题？

简单列一下：

1、写作，你经常写分析报告吗？都写过那些分析报告

2、故事，你都做过哪些项目，这个项目的过程和结果能不能分享一下

3、框架，你如何理解数据分析师的输出，最重要的有哪些？能否举例描述？

人无完人，每个人都有自己的特点和强项，对于分析师来讲也可以一样的，有的人擅长工具，有的人擅长算法，有的人擅长思维，其实这些技能是可以互补的，比如有一家公司想要偏技术的能力，但你的思维和算法很出众，他们也会考虑，再比如你的报告撰写能力很强，但工具很渣，也会考虑，因为在一个团队中，你的缺陷是可以用别人的优势来互补的，但并不代表你以后不要去学习，只是你的优势可以让别人暂时忽略你的缺点而已。

那其实大家思考一下，要是你要判断这个人的自我修行能力，你会问哪些问题？

简单列一下：

1、短板，你认为自己的短板有哪些？未来采用什么方式来修行自己的短板

2、擅长，在分析的流程中，你最擅长的有哪些？你为什么觉得你这些方向擅长

3、未来，你对自己未来的规划是什么样子的？你如何看待数据分析师这个职位。

7、其他能力，比如沟通、协调、职业道德等，这些都是隐形的能力，从你以上6个问题的回答，面试官基本可以感受到，要是面试官还是无法确定的话，一般会加几个问题进行验证

1、协调，给你一个分析项目，你如何在最短的时间内，让分析有成果？会采用那些方式，需要那些资源？

2、沟通，当领导给你一个不可能完成的任务时，你是如何委婉拒绝的？

3、道德，现在有一家竞争对手让你兼职做一个分析的项目，给你不菲的报酬，你如何思考要不要做？

面试可能遇到的问题都有了，接下来该你思考答案了....

面试常问的数据库问题及答案

1、什么是索引？MySQL中有哪些类型的索引？

索引是用于快速查找数据库中特定数据的一种数据结构。MySQL支持多种类型的索引，包括B-Tree索引、哈希索引、全文索引等。

2、什么是事务？MySQL中如何实现事务？

事务是一组原子性、一致性、隔离性和持久性的数据库操作。在MySQL中，可以使用STARTTRANSACTION、COMMIT和ROLLBACK语句来实现事务。

亚马逊运营面试笔试题

a.降低ACOS的有效手法有哪些？

b.产品开发的方式有哪些？（不低于10种方法）

c.如何判断产品的供需比

d.数据分析需要分析产品的哪些重要指标？

e怎么判断你开发的产品是否适合进入市场？

f.产品差异化维度有哪些？

g.KW排名的影响因素有哪些？

h.怎么稳定KW排名？

i.如何操控秒杀效果（易操控有效的手法）？

j.关键词上首页的有效手法有哪些？

k.私域流量有哪些建立的手法？

l.站外放量的网站有哪些（可以实操的网站）？

沃尔玛管培生ai面试问题及答案

以下是可能出现在沃尔玛管培生AI面试中的问题及参考答案：1.介绍一下你的项目经验。

回答要点：简要介绍项目背景、目标、你的角色和贡献、团队合作情况、项目成果和反思总结。

2.你对沃尔玛的了解是什么

回答要点：沃尔玛是全球最大的零售商之一，总部位于美国，业务覆盖全球多个国家和地区，主要经营超市、百货、网店等业务。沃尔玛注重创新和数字化转型，推动智能化技术的应用和落地。

3.你认为沃尔玛应该如何应对当前零售业的挑战？

回答要点：沃尔玛可以从以下几个方面应对当前零售业的挑战：

1）加速数字化转型，推动线上和线下业务的融合，提高客户体验和便捷性；

2）注重数据分析和人工智能技术的应用，提高运营效率和精细化管理；

3）加强社交媒体和移动支付等新兴渠道的拓展，吸引更多年轻消费者；

4）加强品牌建设和社会责任，提高企业形象和公信力。

4.你有没有使用过Python语言？能否介绍一下你的经验？

回答要点：如果你使用过Python语言，可以简单介绍一下你使用Python进行的项目经验、掌握的Python库和框架、遇到的问题及解决方案等。如果你没有使用过Python语言，可以说明你对Python的了解程度以及对学习Python的兴趣和计划。

5.你在团队中的角色是什么？你认为一个好的团队应该具备哪些特点？

回答要点：你可以介绍一下你在团队中的角色和贡献，如协调沟通、任务分配、进度跟进、问题解决等。同时，你也可以说明一个好的团队应该具备的特点，如互相信任、协作高效、目标明确、成员多元等。

6.你对数据分析和人工智能有哪些了解？你能否举个例子说明它们在实际应用中的作用？

回答要点：你可以简单介绍一下数据分析和人工智能的概念和应用领域，如数据清洗、数据可视化、机器学习、自然语言处理等。同时，你也可以举个例子说明它们在实际应用中的作用，如数据分析可用于销售预测、用户行为分析等，人工智能可用于图像识别、语音识别、智能客服等。

阿里数据分析师面试题库

一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？

异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。

Grubbs’test（是以FrankE.Grubbs命名的），又叫maximumnormedresidualtest，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。

未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。

点评：考察的内容是统计学基础功底。

二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。

聚类分析(clusteranalysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classificationanalysis)或数值分类(numericaltaxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。

聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchicalmethod）、划分方法（partitioningmethod）、基于密度的方法（density-basedmethod）、基于网格的方法（grid-basedmethod）、基于模型的方法（model-basedmethod）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。

k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

其流程如下：

（1）从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；

（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；

（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；

（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。

优点：本算法确定的K个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N。

缺点：1.K是事先给定的，但非常难以选定；2.初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。

点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。

三、根据要求写出SQL

表A结构如下：

Member_ID（用户的ID，字符型）

Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））

URL（访问的页面地址，字符型）

要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）

createtableBasselectMember_ID,min(Log_time),URLfromAgroupbyMember_ID;

点评：SQL语句，简单的数据获取能力，包括表查询、关联、汇总、函数等。

另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，任由大家去发挥吧。

四、销售数据分析

以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师，

a)从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？

b)如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？

表如下：一组每天某网站的销售数据

a)从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。

b)针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。

点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对数据的解读能力。

五、用户调研

某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：

a)试验需要为决策提供什么样的信息？

c)按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。

a)试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。

b)根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；

需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；

选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-samplet-test）。

点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。

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