數據有哪些題

Ⅰ 有關大數據，有哪些題目

題目得按專業課來算
比如數據挖掘，題目多是一些演算法理論
比如hadoop，題目就是hadoop生態和組件功能
比如資料庫，題目就是數據模型和分布式理論
比如可視化，題目就是報表操作了

Ⅱ 招聘數據分析師時一般會出哪些面試題

下面給你整理了一部分應聘數據分析師會遇到的問題：

1、你處理過的最大的數據量?你是如何處理他們的?處理的結果。

2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目?你是如何對其結果進行衡量的?

3、什麼是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則?

4、什麼是：協同過濾、n-grams, map rece、餘弦距離?

5、如何讓一個網路爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好總結數據從而得到一干凈的資料庫?

6、如何設計一個解決抄襲的方案?

7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用?

8、點擊流數據應該是實時處理?為什麼?哪部分應該實時處理?

9、你認為哪個更好：是好的數據還是好模型?同時你是如何定義「好」?存在所有情況下通用的模型嗎?有你沒有知道一些模型的定義並不是那麼好?

10、什麼是概率合並(AKA模糊融合)?使用SQL處理還是其它語言方便?對於處理半結構化的數據你會選擇使用哪種語言?

11、你是如何處理缺少數據的?你推薦使用什麼樣的處理技術?

12、你最喜歡的編程語言是什麼?為什麼?

Ⅲ 資料庫考試的內容包含哪些內容

一、資料庫考試內容：

（1）計算機體系結構以及各主要部件的性能和基本工作原理。

（2）操作系統、程序設計語言的基礎知識，了解編譯程序的基本知識。

（3）常用數據結構和常用演算法。

（4）軟體工程和軟體開發項目管理的基礎知識。

（5）計算機網路的原理和技術。

（6）資料庫原理及基本理論。

（7）常用的大型資料庫管理系統的應用技術。

（8）資料庫應用系統的設計方法和開發過程。

（9）資料庫系統的管理和維護方法，了解相關的安全技術。

（10）資料庫發展趨勢與新技術。

（11）常用信息技術標准、安全性，以及有關法律、法規的基本知識。

（12）了解信息化、計算機應用的基礎知識。

（13）正確閱讀和理解計算機領域的英文資料。

二、考試目標

作為資料庫管理員管理信息系統中的數據資源，作為資料庫管理員建立和維護核心資料庫；擔任資料庫系統有關的技術支持，同時具備一定的網路結構設計及組網能力；具有工程師的實際工作能力和業務水平，能指導計算機技術與軟體專業助理工程師（或技術員）工作。

三、考試范圍

信息系統知識

1.計算機系統知識

2.資料庫技術

3.系統開發和運行維護知識

4.安全性知識

5.標准化知識

6.信息化基礎知識

7.計算機專業英語

資料庫系統設計與管理

1.資料庫設計

2.資料庫應用系統設計

3.資料庫應用系統實施

4.資料庫系統的運行和管理

5.SQL

6.網路環境下的資料庫

7.資料庫的安全性

8.資料庫發展趨勢與新技術

(3)數據有哪些題擴展閱讀：

有些考生在報名軟考中級資料庫系統工程師考試的時候發現沒有這項資格考試，以為資料庫系統工程師考試沒有了，其實並不是這樣的。

資料庫系統工程師每年只有一次考試，通常安排在上半年開考，而下半年是沒有安排資料庫系統工程師考試的。因此，要報名資料庫系統工程師考試的考生要在上半年報名。

由於軟考每年的開考資格安排可能會有所變動，並不是固定在上半年或者下半年考試，因此要報名的考生請關注軟考辦公布的每年的開考資格安排，及時報名

Ⅳ 計算機三級資料庫技術考試有哪些題型

三級考試

級別：工程師預備級。三級證書面向已持有二級相關證書的考生，考核面向應用、面向職業的崗位專業技能。

科目：網路技術、資料庫技術、軟體測試技術、信息安全技術、嵌入式系統開發技術共五個科目。

形式：完全採取上機考試形式。各科上機考試時間均為 120 分鍾，滿分 100 分。

獲證條件：總分不低於 60 分， 並已經（或同時）獲得二級相關證書。三級資料庫技術證書要求已經（或同時）獲得二級資料庫程序設計類證書;網路技術、軟體測試技術、信息安全技術、嵌入式系統開發技術等四個證書要求已經（或同時）獲得二級語言程序設計類證書。考生早期獲得的證書（如 Pascal、FoxBase 等），不嚴格區分語言程序設計和資料庫程序設計，可以直接報考並獲得證書。

NCRE 三級合格證書樣本

考核內容

網路技術：網路規劃與設計、區域網組網技術、計算機網路信息服務系統的建立及計算機網路安全與管理。

資料庫技術：資料庫應用系統分析及規劃、資料庫設計及實現、資料庫存儲技術、並發控制技術、資料庫管理與維護、資料庫技術的發展及新技術。

軟體測試技術：軟體測試的基本概念、軟體測試技術、軟體測試過程和管理方法。

信息安全技術：信息安全保障概論、信息安全基礎技術與原理、系統安全、網路安全、應用安全、信息安全管理、信息安全標准與法規。

嵌入式系統開發技術：嵌入式系統的概念與基礎知識、嵌入式處理器、嵌入式系統硬體組成、嵌入式系統軟體、嵌入式系統的開發等相關知識和技能。

題型及分值比例

（1）單選題，40 題，40 分；

（2）綜合題，40 分；

（3）應用題，20 分。

上機考試環境及使用的軟體

NCRE 三級上機考試環境為 Windows 7 簡體中文版。資料庫技術考核 C 語言程序設計，使用 Visual C++ 6.0。

Ⅳ 數據分析常見的犯錯問題有哪些

1、分析目標不明確

“海量的數據其實並不能產生海量的財富”，許多數據分析人員由於沒有制定清晰的分析目標，常常在海量數據中混亂，要麼是收集了錯誤的數據，要麼收集的數據不夠完整，這會導致數據分析的結果不夠准確。

2、收集數據時產生誤差

當我們捕獲數據的軟體或硬體出錯時，就會出現一定的誤差。例如，使用日誌與伺服器不同步，則可能丟失移動應用程序上的用戶行為信息。同樣，如果我們使用像麥克風這樣的硬體感測器，我們的錄音可能會捕捉到背景噪音或其他電信號的干擾。

3、樣本缺乏代表性

在進行數據分析時，一定要有可信的數據樣本，這是確保數據分析結果靠不靠譜的關鍵，如果數據樣本不具代表性，終分析的結果也就沒有價值。因此，對於數據樣本，也要求完整和全面，用單一的、不具代表性的數據來代替全部數據進行分析，這種片面的數據得到的分析結果有可能完全是錯誤的。

4、相關關系和因果關系混亂

大部分的數據分析人員在處理大數據時假設相關關系直接影響因果關系。使用大數據來理解兩個變數之間的相關性通常是一個很好的實踐方法，但是，總是使用“因果”類比可能導致虛假的預測和無效的決定。要想實現數據分析的好效果，必須理解相關關系和因果關系兩者的根本區別。相關關系往往是指同時觀察X和Y的變化，而因果關系意味著X導致Y。在數據分析中，這是兩個完全不同的事情，但是許多數據分析人員往往忽視了它們的區別。

5、脫離業務實際

一個專業的數據分析人員，必須非常熟悉所分析項目的行業情況、業務流程以及相關知識，因為數據分析的終結果是解決項目中存在的問題，或者給行業的決策者提供參考意見。如果不能很好地將業務知識和數據分析工作結合起來，脫離業務實際而只關心數據，在這種情況下得到的分析結果將不具有參考價值。

關於數據分析常見的犯錯問題有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅵ 大數據常見問題有哪些

為什麼大數據工程師被稱為企業最需要的人才?

大數據是能為企業創造價值的源動力，大數據的應用能夠為企業提升訂單量、交易額、合理規劃商業布局以及對用戶進行精準營銷、挖掘深層次用戶，大數據工程師是最能為企業賺錢的人，最能幫助高層指定正確戰略決策的人群，因此自然會收到企業的重視。

為什麼大數據工程師一入職就能成為IT金領?

最主要的原因是大數據工程師可以為企業創造價值，而不是消耗企業的成本，再有就是大數據本身對人才技術層面和行業層面都有較高的要求，普通開發人員難於勝任，因此會造成入職即成為金領的現狀。

為什麼大數據也要學JAVA?

整個大數據體系是構建在java平台之上的，java作為大數據平台的基礎架構支持，直接決定了大數據架構的穩定性、高效性、擴展性等等，因此只有掌握底層的java核心技術，才能夠保證上層建築的穩定運行。

為什麼大數據也要學Python?

在一些數據分析領域，python提供了比較多的演算法庫實現，並且python由於其簡單性，會加快開發速度，對很多常規的任務都能夠使用python來完成，而且對於非計算機人員，python是比較容易接受和上手的語言，因此python在開發中也是較常見的語言。

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Ⅶ 數據分析常見面試題有哪些

1、如何理解過擬合?

過擬合和欠擬合一樣，都是數據挖掘的基本概念。過擬合指的就是數據訓練得太好，在實際的測試環境中可能會產生錯誤，所以適當的剪枝對數據挖掘演算法來說也是很重要的。

欠擬合則是指機器學習得不充分，數據樣本太少，不足以讓機器形成自我認知。

2、為什麼說樸素貝葉斯是“樸素”的?

樸素貝葉斯是一種簡單但極為強大的預測建模演算法。之所以稱為樸素貝葉斯，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強硬的假設，實際情況並不一定，但是這項技術對於絕大部分的復雜問題仍然非常有效。

3、SVM 最重要的思想是什麼?

SVM 計算的過程就是幫我們找到超平面的過程，它有個核心的概念叫：分類間隔。SVM 的目標就是找出所有分類間隔中最大的那個值對應的超平面。在數學上，這是一個凸優化問題。同樣我們根據數據是否線性可分，把 SVM 分成硬間隔 SVM、軟間隔 SVM 和非線性 SVM。

4、K-Means 和 KNN 演算法的區別是什麼?

首先，這兩個演算法解決的是數據挖掘中的兩類問題。K-Means 是聚類演算法，KNN 是分類演算法。其次，這兩個演算法分別是兩種不同的學習方式。K-Means 是非監督學習，也就是不需要事先給出分類標簽，而 KNN 是有監督學習，需要我們給出訓練數據的分類標識。最後，K 值的含義不同。K-Means 中的 K 值代表 K 類。KNN 中的 K 值代表 K 個最接近的鄰居。

Ⅷ 資料庫面試常問問題有哪些

1、什麼是資料庫事務

資料庫事務是構成單一邏輯工作單元的操作集合。資料庫事務可以包括一個或多個資料庫操作，但是這些操作構成一個邏輯上的整體。

2、資料庫事務的四個特性（ACID）

A：原子性，事務中的所有操作作為一個整體不可分割，要麼全部操作要麼全部不操作。

C：一致性，事務的執行結果必須使資料庫從一個一致性狀態轉為另一個一致性狀態。一致性狀態：1.系統狀態滿足資料庫的完整性約束，2.系統的狀態反映資料庫所描述的現實世界的真實狀態。

I：隔離性：並發執行的事務不會相互影響，其對資料庫的影響和他們串列執行時一樣。

D：持久性：事務一旦提交，對資料庫的影響就是持久的。任何事務或系統故障都不會導致數據丟失。

3、什麼是資料庫連接泄露

資料庫連接泄露指的是如果在某次使用或者某段程序中沒有正確地關閉Connection、Statement和ResultSet資源，那麼每次執行都會留下一些沒有關閉的連接，這些連接失去了引用而不能得到重新使用，因此就造成了資料庫連接的泄漏。資料庫連接的資源是寶貴而且是有限的，如果在某段使用頻率很高的代碼中出現這種泄漏，那麼資料庫連接資源將被耗盡，影響系統的正常運轉。

4、聚集索引

數據行的物理順序與列值的順序相同，如果我們查詢id比較靠後的數據，那麼這行數據的地址在磁碟中的物理地址也會比較靠後。而且由於物理排列方式與聚集索引的順序相同，所以也就只能建立一個聚集索引了。

5、主鍵與外鍵

關系型資料庫中的一條記錄中有若干個屬性，若其中某一個屬性組（注意是組）能唯一標識一條記錄，該屬性組就可以成為一個主鍵。

外鍵用於與另一張表的關聯。是能確定另一張表記錄的欄位，用於保持數據的一致性。比如，A表中的一個欄位，是B表的主鍵，那他就可以是A表的外鍵。

Ⅸ 數據結構的題目

1.假設以數組S[0..m-1]作為循環隊列的存儲結構，同時設變數front和rear分別指向隊頭元素的前一個位置和隊尾元素位置，則隊列中元素個數為 (rear-front+m)%m 。
對於普通隊列，如果變數front和rear分別指向隊頭元素的前一個位置和隊尾元素位置，則隊列中元素個數為 rear-front 。
考慮到這里是循環隊列，所以隊列中元素個數為 (rear-front+m)%m。
2. 指出下述程序段的功能是什麼?
(1) void Demo1(SeqStack *S){
int i; arr[64] ; n=0 ;
while ( StackEmpty(S)) arr[n++]=Pop(S);
for (i=0, i< n; i++) Push(S, arr[i]);
} //Demo1
把棧S里的元素逆序。
(2) SeqStack S1, S2, tmp;
DataType x;
...//假設棧tmp和S2已做過初始化
while ( ! StackEmpty (&S1))
{
x=Pop(&S1) ;
Push(&tmp,x);
}
while ( ! StackEmpty (&tmp) )
{
x=Pop( &tmp);
Push( &S1,x);
Push( &S2, x);
}
把棧S1中的元素按序（注意不是逆序）添加到棧S2中
(3) void Demo2( SeqStack *S, int m)
{ // 設DataType 為int 型
SeqStack T; int i;
InitStack (&T);
while (! StackEmpty( S))
if(( i=Pop(S)) !=m) Push( &T,i);
while (! StackEmpty( &T))
{
i=Pop(&T); Push(S,i);
}
}
刪除棧S中值為m的元素
(4)void Demo3( CirQueue *Q)
{ // 設DataType 為int 型
int x; SeqStack S;
InitStack( &S);
while (! QueueEmpty( Q ))
{x=DeQueue( Q); Push( &S,x);}
while (! StackEmpty( &s))
{ x=Pop(&S); EnQueue( Q,x );}
}// Demo3
把Q的元素逆序。
(5) CirQueue Q1, Q2; // 設DataType 為int 型
int x, i , n= 0;
... // 設Q1已有內容， Q2已初始化過
while ( ! QueueEmpty( &Q1) )
{ x=DeQueue( &Q1 ) ; EnQueue(&Q2, x); n++;}
for (i=0; i< n; i++)
{ x=DeQueue(&Q2) ;
EnQueue( &Q1, x) ; EnQueue( &Q2, x);}
把Q1的元素按序復制到Q2中

Ⅹ 數據挖掘題目

1: 孤立點分析: 去掉離群點，雜訊點(當然主要靠業務分析)
數據平滑: 使整體數據更加平滑，趨勢更明顯，減小波動
正態化: 這個是統計學的基礎要求，所有數據必須朝這個方向處理
離散數據連續化：某些演算法只能處理這種數據，反之既然
其他參考數據挖掘書籍(其實更重要是弄清楚X,Y各是什麼)
2:
1) 自己研究excel,很簡單
2)3) 變換就那麼幾種，ln, e, 乘個什麼數，除個什麼數，自己研究一下