数据分析sql面试题 sql面试必问的问题

各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享数据分析sql面试题，以及sql面试必问的问题的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

oracle面试必问

以下是Oracle面试中可能会问到的一些问题：

1、什么是Oracle数据库？

Oracle数据库是一种关系型数据库管理系统，它能够管理大量的数据并提供高性能和可靠性。

2、什么是表空间？

表空间是Oracle数据库中的一个逻辑存储单位，它由一个或多个数据文件组成。表空间用于存储表、索引和其他对象。

3、什么是视图？

视图是一种虚拟的表，它可以从一个或多个表中派生出来。在Oracle中，视图可以用于简化查询、保护敏感数据等。

4、什么是索引？

索引是用于加速数据检索的数据结构。在Oracle中，可以使用B-Tree索引、位图索引等不同类型的索引。

5、什么是PL/SQL？

PL/SQL是Oracle数据库中的一种编程语言，它支持过程、函数、触发器等多种编程对象。PL/SQL可以用于编写存储过程、触发器等数据库程序。

6、什么是事务？

事务是一组数据库操作，它要么全部执行成功，要么全部失败回滚。在Oracle中，可以使用COMMIT和ROLLBACK语句来控制事务。

7、什么是备份和恢复？

备份是指将数据库备份到另一个介质上以保证数据安全性的过程。恢复是指将备份的数据恢复到原来的数据库中的过程。在Oracle中，可以使用不同的备份和恢复技术来保证数据的安全性。

8、什么是归档？

归档是指将数据库的事务日志保存到归档日志中的过程。在Oracle中，可以使用归档技术来保证数据库的可恢复性。

9、什么是主从复制？

主从复制是指将一个数据库的变化同步到另一个或多个数据库的过程。在Oracle中，可以使用DataGuard来实现主从复制。

10、什么是OracleRAC？

OracleRAC是Oracle数据库的一种高可用性解决方案，它可以将一个数据库分布到多个节点上，并提供高可用性和高性能。

马上要面试互联网运营数据分析专员，此前没从事过这一块，要准备些什么

要准备什么，都在招聘岗位的职位描述里写着呢！

如图是我随便在一家招聘网站找到的关于互联网运营数据分析专员的职位描述。

但是考虑到你是跨行业求职，岗位描述里专业性高的知识，你短时间是准备不来的。

建议你准备这几方面：

1、做质量管理工作的优秀经验、案例

你想，HR为什么知道你没有从事过数据分析工作，还给你这次面试机会？

对于你这样的跨行业求职者，面试官会问你关于SQL、Python等技术型问题么？

这两个问题你思考透彻了，你就能明白你要准备的事项了。

①明知你没有数据分析经验，还给你这次面试机会，说明你上一份工作和数据分析有想通之处。当然是这样，质量管理一方面也需要用到一定的数据分析，另一方面质量管理是一个能够锻炼解决问题能力的岗位。尤其是后者，在运营数据分析工作中，也是具有核心竞争力的能力。

②面试官会问你关于SQL、Python等技术型问题么？

显然是不会的，所以你无需去过多准备SQL等编程语言，事实上短时间内你连皮毛都难以学到，你只需要知道数据分析需要用到这些语言，他们大概的发展趋势即可。被问到的时候，老老实实回答目前还不擅长这些领域，但是通过学习你一定能掌握……

你一定要让对方感觉到，你过往的能力、经验，能够迁移到目前求职的工作中，这是最核心的一点。

2、数据分析必备的基础知识

你求职的毕竟是数据分析岗位，无论你过去在工作中取得的成绩多么牛逼，好好地去准备数据分析的基础知识，都是必不可少的，这也体现了你对这份工作的重视。

这是一份数据分析入门指南。

Step1：Excel、PPT知识

相信在你过往的工作中，这两个工具经常使用，所以你只需要大概的再熟悉数据分析常用的功能即可。

①重点函数学习

重点是了解各种函数：Vlookup、sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间日期函数、文本函数

②数据透视表学习

我曾说过，如果Excel只能学习一个功能，那唯一能入选的就是数据透视表。

掌握vlookup和数据透视表是最具性价比的两个技巧。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。

Step2：数据可视化

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。

数据可视化是数据分析的主要方向之一。首先要了解常用的图表：

Excel的图表可以100%完成上面的图形要求，但这只是基础。

Step3：PPT做报告的基本思路

上网找一些数据分析报告案例，了解基本的思路即可。

3、行业和岗位的详细信息

这一方面的知识甚至是最重要的，为什么呢？

因为对于你这张跨行业求职者来说，面试过程中最尴尬的是：互动少、双方没有找到感觉。

你想啊，你原来是做质量管理的，对方不一定熟悉，你讲你过往的经历，HR可能什么都问不出来。而你求职的是数据分析，如果你对这个行业和岗位不熟悉，你接不上对方的话，也问不出来有质量的问题。在你和面试官眼中，对方都是门外汉，这样的状态，你们怎么愉快的交流，怎么找到非你莫属的感觉？？

因此，熟悉行业和岗位的详细信息，显示出来你对职位的尊重倒是次要的，能让你们交流甚欢，从而产生感觉才是真正目的。多少人没理解这一点，而败在了面试这一关。

祝你好运！

面试成功记得回来复盘哦。

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互联网公司在面试数据分析师工作时会被问什么样的问题

互联网数据分析岗位需求量和薪资都比其他行业要明显高一些，这两年大批的人涌入互联网数据分析岗，现在是明显的僧多粥少的情况，面试时的竞争力很大。作为一个被人面过，也面过别人的老江湖，给大家讲讲数据分析岗面试中面试官常问的一些问题：

主要分为这三部分：

岗位理解与职业规划基础知识、技术能力考察：数据分析工具、理论知识、业务逻辑了解背景、性格岗位理解与职业规划

数据分析岗所细分的职能方向有很多，不同的行业、不同的公司的数据分析岗负责的工作内容大不相同，所以你一定要把招聘jd读清楚了，了解你应聘职位的职责范围以及工作内容。有针对性的准备内容。

能力摸底

这是整个面试最重要的部分，面试官会用各种办法来摸清楚你的能力，确定你是不是他想要的人。能力的考察主要分三个部分：

数据分析工具能力

常用的数据分析工具有Excel+sql+python/R，也有一些工具会要求掌握一个BI工具，这个在岗位的招聘JD会有说明。

Excel一般会考察数据透视表，vlookup，常用函数的使用，基础图表的制作，建议最好带个现成的作品去，能够讲清楚做表的逻辑。

sql是数据分析师都要掌握的一个基础工具，因为数据分析存在着大量的取数工作，这部分要掌握基础的sql查询语句和方法，了解数据库的分组、聚合、排序，常见的考法就是在笔试里，给你虚拟的数据库表结构，让你按照条件写出查询语句

R/Python，一般情况下，这两种语言会一种就够了。面试官通常会问你习惯使用哪种,可能会问一些数据清洗的问题，这部分你要掌握python的基础语法、了解几个常用包的用法，能够利用python/R或者BI工具进行数据清洗、处理和可视化分析，有项目经历或者作品展现是最好的

数据分析工具怎么选？10大谏言！

理论知识

数据分析理论知识的考察主要就是统计学和概率知识，这是数据分析必备基础知识，要了解常见的统计概率知识，比如假设检验、贝叶斯、独立事件等等，除此之外一些常用的数据分析方法和模型也要熟知。

数据分析必备的统计学知识大梳理！立刻收藏

业务知识考察

主要考察对业务逻辑的理解，一般会问一个开放题，让你分析，比如某个appDAU下滑，让你从各种角度拆解分析，或者问你之前做过哪些分析项目等等，或者问假设你有这些这些数据，你觉得可以做哪些挖掘和分析？这个考的就是你对所面试公司的行业了解程度，事先多YY一下可以帮他们做哪些分析。

背景、性格了解

这部分一般都是一些常规问题，考察你的稳定性，性格和岗位的匹配度。数据分析工作会用很多重复琐碎的工作，最好能体现你的沉稳和进取心。另外真诚地告诉他你为什么想来这家公司，你的目的又是什么。大家都是理性的人，一定要在各取所需上达到共识。

最后关于简历的写法，大家可以看这篇：想去大厂干数据分析？学会写一份好简历很重要

mysql面试必问的十种问题

1.是的，MySQL面试必问的十种问题是存在的。2.因为MySQL是目前最流行的开源关系型数据库管理系统之一，广泛应用于Web应用程序开发中，因此在面试中，MySQL相关的问题是必问的。3.这十种问题包括：MySQL的存储引擎、索引的类型和优化、SQL语句的优化、MySQL的锁机制、MySQL的备份和恢复、MySQL的主从复制、MySQL的分区、MySQL的性能调优、MySQL的事务、MySQL的安全性。对于想要在MySQL领域有所发展的人来说，这些问题都是需要深入了解和掌握的。

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。

以上就是关于阿里数据分析师的岗位面试题及要求的相关介绍，更多阿里数据分析师的岗位面试题及要求相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对阿里数据分析师的岗位面试题及要求有更深的了解和认识。

BI大数据分析师面试技巧

面试数据分析岗位，工具的考察肯定是少不了的，很多人都会写excel熟练，那面试官就会问“你常用的5个函数”、“你会用多少个函数”、“你用过最复杂的函数嵌套解决什么问题”、“你会用透视表做同比和环比吗”、“你会用条件格式函数吗”等等。

几个问题下来，基本就能知道你的Excel能力在哪个水平。如果这几个问题都能回答出来，我可能还会问问excel和sql搭配、切片器、超级透视表、动态图表等问题。

OK，关于数据分析sql面试题和sql面试必问的问题的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。