数据有哪些题

Ⅰ 有关大数据，有哪些题目

题目得按专业课来算
比如数据挖掘，题目多是一些算法理论
比如hadoop，题目就是hadoop生态和组件功能
比如数据库，题目就是数据模型和分布式理论
比如可视化，题目就是报表操作了

Ⅱ 招聘数据分析师时一般会出哪些面试题

下面给你整理了一部分应聘数据分析师会遇到的问题：

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 rece、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?

Ⅲ 数据库考试的内容包含哪些内容

一、数据库考试内容：

（1）计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理。

（2）操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识。

（3）常用数据结构和常用算法。

（4）软件工程和软件开发项目管理的基础知识。

（5）计算机网络的原理和技术。

（6）数据库原理及基本理论。

（7）常用的大型数据库管理系统的应用技术。

（8）数据库应用系统的设计方法和开发过程。

（9）数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术。

（10）数据库发展趋势与新技术。

（11）常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识。

（12）了解信息化、计算机应用的基础知识。

（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。

二、考试目标

作为数据库管理员管理信息系统中的数据资源，作为数据库管理员建立和维护核心数据库；担任数据库系统有关的技术支持，同时具备一定的网络结构设计及组网能力；具有工程师的实际工作能力和业务水平，能指导计算机技术与软件专业助理工程师（或技术员）工作。

三、考试范围

信息系统知识

1.计算机系统知识

2.数据库技术

3.系统开发和运行维护知识

4.安全性知识

5.标准化知识

6.信息化基础知识

7.计算机专业英语

数据库系统设计与管理

1.数据库设计

2.数据库应用系统设计

3.数据库应用系统实施

4.数据库系统的运行和管理

5.SQL

6.网络环境下的数据库

7.数据库的安全性

8.数据库发展趋势与新技术

(3)数据有哪些题扩展阅读：

有些考生在报名软考中级数据库系统工程师考试的时候发现没有这项资格考试，以为数据库系统工程师考试没有了，其实并不是这样的。

数据库系统工程师每年只有一次考试，通常安排在上半年开考，而下半年是没有安排数据库系统工程师考试的。因此，要报名数据库系统工程师考试的考生要在上半年报名。

由于软考每年的开考资格安排可能会有所变动，并不是固定在上半年或者下半年考试，因此要报名的考生请关注软考办公布的每年的开考资格安排，及时报名

Ⅳ 计算机三级数据库技术考试有哪些题型

三级考试

级别：工程师预备级。三级证书面向已持有二级相关证书的考生，考核面向应用、面向职业的岗位专业技能。

科目：网络技术、数据库技术、软件测试技术、信息安全技术、嵌入式系统开发技术共五个科目。

形式：完全采取上机考试形式。各科上机考试时间均为 120 分钟，满分 100 分。

获证条件：总分不低于 60 分， 并已经（或同时）获得二级相关证书。三级数据库技术证书要求已经（或同时）获得二级数据库程序设计类证书;网络技术、软件测试技术、信息安全技术、嵌入式系统开发技术等四个证书要求已经（或同时）获得二级语言程序设计类证书。考生早期获得的证书（如 Pascal、FoxBase 等），不严格区分语言程序设计和数据库程序设计，可以直接报考并获得证书。

NCRE 三级合格证书样本

考核内容

网络技术：网络规划与设计、局域网组网技术、计算机网络信息服务系统的建立及计算机网络安全与管理。

数据库技术：数据库应用系统分析及规划、数据库设计及实现、数据库存储技术、并发控制技术、数据库管理与维护、数据库技术的发展及新技术。

软件测试技术：软件测试的基本概念、软件测试技术、软件测试过程和管理方法。

信息安全技术：信息安全保障概论、信息安全基础技术与原理、系统安全、网络安全、应用安全、信息安全管理、信息安全标准与法规。

嵌入式系统开发技术：嵌入式系统的概念与基础知识、嵌入式处理器、嵌入式系统硬件组成、嵌入式系统软件、嵌入式系统的开发等相关知识和技能。

题型及分值比例

（1）单选题，40 题，40 分；

（2）综合题，40 分；

（3）应用题，20 分。

上机考试环境及使用的软件

NCRE 三级上机考试环境为 Windows 7 简体中文版。数据库技术考核 C 语言程序设计，使用 Visual C++ 6.0。

Ⅳ 数据分析常见的犯错问题有哪些

1、分析目标不明确

“海量的数据其实并不能产生海量的财富”，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。

2、收集数据时产生误差

当我们捕获数据的软件或硬件出错时，就会出现一定的误差。例如，使用日志与服务器不同步，则可能丢失移动应用程序上的用户行为信息。同样，如果我们使用像麦克风这样的硬件传感器，我们的录音可能会捕捉到背景噪音或其他电信号的干扰。

3、样本缺乏代表性

在进行数据分析时，一定要有可信的数据样本，这是确保数据分析结果靠不靠谱的关键，如果数据样本不具代表性，终分析的结果也就没有价值。因此，对于数据样本，也要求完整和全面，用单一的、不具代表性的数据来代替全部数据进行分析，这种片面的数据得到的分析结果有可能完全是错误的。

4、相关关系和因果关系混乱

大部分的数据分析人员在处理大数据时假设相关关系直接影响因果关系。使用大数据来理解两个变量之间的相关性通常是一个很好的实践方法，但是，总是使用“因果”类比可能导致虚假的预测和无效的决定。要想实现数据分析的好效果，必须理解相关关系和因果关系两者的根本区别。相关关系往往是指同时观察X和Y的变化，而因果关系意味着X导致Y。在数据分析中，这是两个完全不同的事情，但是许多数据分析人员往往忽视了它们的区别。

5、脱离业务实际

一个专业的数据分析人员，必须非常熟悉所分析项目的行业情况、业务流程以及相关知识，因为数据分析的终结果是解决项目中存在的问题，或者给行业的决策者提供参考意见。如果不能很好地将业务知识和数据分析工作结合起来，脱离业务实际而只关心数据，在这种情况下得到的分析结果将不具有参考价值。

关于数据分析常见的犯错问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅵ 大数据常见问题有哪些

为什么大数据工程师被称为企业最需要的人才?

大数据是能为企业创造价值的源动力，大数据的应用能够为企业提升订单量、交易额、合理规划商业布局以及对用户进行精准营销、挖掘深层次用户，大数据工程师是最能为企业赚钱的人，最能帮助高层指定正确战略决策的人群，因此自然会收到企业的重视。

为什么大数据工程师一入职就能成为IT金领?

最主要的原因是大数据工程师可以为企业创造价值，而不是消耗企业的成本，再有就是大数据本身对人才技术层面和行业层面都有较高的要求，普通开发人员难于胜任，因此会造成入职即成为金领的现状。

为什么大数据也要学JAVA?

整个大数据体系是构建在java平台之上的，java作为大数据平台的基础架构支持，直接决定了大数据架构的稳定性、高效性、扩展性等等，因此只有掌握底层的java核心技术，才能够保证上层建筑的稳定运行。

为什么大数据也要学Python?

在一些数据分析领域，python提供了比较多的算法库实现，并且python由于其简单性，会加快开发速度，对很多常规的任务都能够使用python来完成，而且对于非计算机人员，python是比较容易接受和上手的语言，因此python在开发中也是较常见的语言。

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Ⅶ 数据分析常见面试题有哪些

1、如何理解过拟合?

过拟合和欠拟合一样，都是数据挖掘的基本概念。过拟合指的就是数据训练得太好，在实际的测试环境中可能会产生错误，所以适当的剪枝对数据挖掘算法来说也是很重要的。

欠拟合则是指机器学习得不充分，数据样本太少，不足以让机器形成自我认知。

2、为什么说朴素贝叶斯是“朴素”的?

朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。之所以称为朴素贝叶斯，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强硬的假设，实际情况并不一定，但是这项技术对于绝大部分的复杂问题仍然非常有效。

3、SVM 最重要的思想是什么?

SVM 计算的过程就是帮我们找到超平面的过程，它有个核心的概念叫：分类间隔。SVM 的目标就是找出所有分类间隔中最大的那个值对应的超平面。在数学上，这是一个凸优化问题。同样我们根据数据是否线性可分，把 SVM 分成硬间隔 SVM、软间隔 SVM 和非线性 SVM。

4、K-Means 和 KNN 算法的区别是什么?

首先，这两个算法解决的是数据挖掘中的两类问题。K-Means 是聚类算法，KNN 是分类算法。其次，这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means 是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而 KNN 是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。最后，K 值的含义不同。K-Means 中的 K 值代表 K 类。KNN 中的 K 值代表 K 个最接近的邻居。

Ⅷ 数据库面试常问问题有哪些

1、什么是数据库事务

数据库事务是构成单一逻辑工作单元的操作集合。数据库事务可以包括一个或多个数据库操作，但是这些操作构成一个逻辑上的整体。

2、数据库事务的四个特性（ACID）

A：原子性，事务中的所有操作作为一个整体不可分割，要么全部操作要么全部不操作。

C：一致性，事务的执行结果必须使数据库从一个一致性状态转为另一个一致性状态。一致性状态：1.系统状态满足数据库的完整性约束，2.系统的状态反映数据库所描述的现实世界的真实状态。

I：隔离性：并发执行的事务不会相互影响，其对数据库的影响和他们串行执行时一样。

D：持久性：事务一旦提交，对数据库的影响就是持久的。任何事务或系统故障都不会导致数据丢失。

3、什么是数据库连接泄露

数据库连接泄露指的是如果在某次使用或者某段程序中没有正确地关闭Connection、Statement和ResultSet资源，那么每次执行都会留下一些没有关闭的连接，这些连接失去了引用而不能得到重新使用，因此就造成了数据库连接的泄漏。数据库连接的资源是宝贵而且是有限的，如果在某段使用频率很高的代码中出现这种泄漏，那么数据库连接资源将被耗尽，影响系统的正常运转。

4、聚集索引

数据行的物理顺序与列值的顺序相同，如果我们查询id比较靠后的数据，那么这行数据的地址在磁盘中的物理地址也会比较靠后。而且由于物理排列方式与聚集索引的顺序相同，所以也就只能建立一个聚集索引了。

5、主键与外键

关系型数据库中的一条记录中有若干个属性，若其中某一个属性组（注意是组）能唯一标识一条记录，该属性组就可以成为一个主键。

外键用于与另一张表的关联。是能确定另一张表记录的字段，用于保持数据的一致性。比如，A表中的一个字段，是B表的主键，那他就可以是A表的外键。

Ⅸ 数据结构的题目

1.假设以数组S[0..m-1]作为循环队列的存储结构，同时设变量front和rear分别指向队头元素的前一个位置和队尾元素位置，则队列中元素个数为 (rear-front+m)%m 。
对于普通队列，如果变量front和rear分别指向队头元素的前一个位置和队尾元素位置，则队列中元素个数为 rear-front 。
考虑到这里是循环队列，所以队列中元素个数为 (rear-front+m)%m。
2. 指出下述程序段的功能是什么?
(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
把栈S里的元素逆序。
(2) SeqStack S1, S2, tmp;
DataType x;
...//假设栈tmp和S2已做过初始化
while ( ! StackEmpty (&S1))
{
x=Pop(&S1) ;
Push(&tmp,x);
}
while ( ! StackEmpty (&tmp) )
{
x=Pop( &tmp);
Push( &S1,x);
Push( &S2, x);
}
把栈S1中的元素按序（注意不是逆序）添加到栈S2中
(3) void Demo2( SeqStack *S, int m)
{ // 设DataType 为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);
}
}
删除栈S中值为m的元素
(4)void Demo3( CirQueue *Q)
{ // 设DataType 为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; // 设DataType 为int 型
int x, i , n= 0;
... // 设Q1已有内容， Q2已初始化过
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的元素按序复制到Q2中

Ⅹ 数据挖掘题目

1: 孤立点分析: 去掉离群点，噪声点(当然主要靠业务分析)
数据平滑: 使整体数据更加平滑，趋势更明显，减小波动
正态化: 这个是统计学的基础要求，所有数据必须朝这个方向处理
离散数据连续化：某些算法只能处理这种数据，反之既然
其他参考数据挖掘书籍(其实更重要是弄清楚X,Y各是什么)
2:
1) 自己研究excel,很简单
2)3) 变换就那么几种，ln, e, 乘个什么数，除个什么数，自己研究一下