数据分析试题-数据分析试题及答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析试题的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析试题的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据分析所使用的数据来源是指？
2. 如何将纸质版的问卷录入问卷星进行数据分析？
3. 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？
4. 想自学python数据分析，难不难？

大数据分析所使用的数据来源是指？

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数据来源 　

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类： 　

1.交易数据。包括POS机数据、***刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业***规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。

2.移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数***，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录***)到个人信息资料或状态报告***(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。

3.人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、***，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。

4.机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。

如何将纸质版的问卷录入问卷星进行数据分析？

1、在网页上找到问卷星***，并打开；

2、在登录页面输入账号登录；

3、进入问卷星首页会出现你创建的问卷，在问卷下方，找到“分析下载”选项；

4、点击“分析下载”选项，在出现的选择栏里选择“查看下载答卷”；

5、进入“下载答卷”页面后，右上方有个“下载答卷数据”按钮，点击下拉选择“按文本选项下载”；

6、然后就会出现下载任务对话框，设置好文件名称和保存路径后，点击“下载”；

7、然后就可以看到文件数据被导出来成了excel格式文件了。

数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？

数据分析主要包含五个步骤：

1. 明确目的：明确数据分析的目的，确保数据分析有效进行并为数据的***集、处理提供方向；
2. 数据收集：在DAP产品中会通过应用系统定义模块实现对多个应用系统数据的***集工作；
3. 清洗加工：在DAP产品中会通过ODS和数仓实现对业务系统数据的层层加工过滤，得到最终需要的业务数据；
4. 数据展示：在配置好数据模型之后，可以通过绑定echarts组件的方式实现业务数据的可视化展现；
5. 报告撰写：主要用于描述对业务数据分析的过程和分析之后得到的结果。

数通畅联的DAP数据分析平台主要有以下三个优点：

1. 在多层的数据加工过滤之中，通过聚合计算和横向合并可以得到多指标信息的数据，更加拓宽了数据的业务性和可分析性；
2. 业务数据的可视化展现让用户可以更直观地对各个业务数据进行处理和分析；
3. 在ESB等数据调度工具的***之下，更加快速地实现了数据跟进，让用户可以实时跟进数据状况，有助于企业做出相应的决策。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

数据分析过程主要有下面6个步骤：

1、明确目的：确定分析需要解决的业务问题，最好能将业务问题转化成数学问题。

2、数据收集：基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局、大数据局等部门。

3、数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。

4、数据分析：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。在这里有一点需要说明，分析技术是为业务服务的，如果你的结果不能有助于业务问题的解决，统计分析和数据挖掘技术再好再高明，也没有意义，这点是我们做数据分析的人要谨记的。

5、数据展示：分析数据的可视化，在整个数据分析过程中也比较重要，这个步骤是将你前面做的工作量尽可能的展示给大家，具体的可视化技术，可以百度看下，是一个非常专业的学科。

6、报告撰写：展示你整个分析过程中的价值部分，在这里需要结构清晰地展示你整个分析过程，包括你的分析结果和依据，以及你结合业务知识提出的解决方案，最终解决你第一步的业务问题。然后基于报告将分析过程进行落地，为企业产生价值。

如果从不同层面来划分，数据分析还可以得到下面这样的流程。

特别地，在分析层，我们可以分成两部分，一个是建模分析，另一个是描述性分析。

以上是个人的观点，希望对你有帮助。

之前在CDA学了数据分析现在在做电商，感觉就是首先是定需求、定目标，然后提数，做数据处理分析、出报表，研究关键指标，提出运营策略，监督运营情况，复盘，得出结果，这样的过程

谢谢邀请！

一、数据分析流程：

1.明确分析目的与思路：

一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。

2.数据收集与预处理：

数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。

3.数据分析与挖掘：

使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/python）进行分析挖掘。

4.数据可视化并生成报告：

使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。

二、岗位内容：

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数据分析(Data Analysis)，一般数据分析常常有以下5个步骤:

01

定义需求 Define requirement

数据分析的目的往往是支持决策，首先需要的是明确目标: 我需要解决什么问题?

举一个简单的例子:

我们发现今年三月份某产品的销量减少了50%，而我们想去分析这背后的原因，从而可以去解决销量下跌的问题。

再举一个例子:

如果我们想要知道如何在不牺牲产品质量的情况下降低生产成本，过往的产品数据，供应商报价,以及竞争对手和市场中收集到的数据也许可以帮助我们分析解决这一问题。

02

收集数据 Data collection

数据收集主要一般从内部来源 (Internal Sources) 开始。这通常是从CRM软件，ERP系统，市场营销自动化工具等收集的结构化数据。从中我们可以获取到包含有关客户，财务，销售差距等信息。

其次是外部来源 (External Sources)，从中可以收集到许多的结构化和非结构化数据。

例如，如果您希望对某品牌进行用户行为分析，则可以从主流评论网站或社交媒体应用程序接口 (API) 收集数据。

03

数据清理 Data Cleaning

从所有必要的来源收集数据后，接下来一个步骤就是清理和整理数据。在数据分析过程中，数据清理非常重要，这是因为并非所有数据都是好数据。

为了产生准确的结果，必须识别并清除重复的数据，异常的数据以及其他可能使分析产生偏差的不一致之处。60％的数据科学家表示，他们的大部分时间都花在清理数据上。

04

数据分析 Data Analysis

数据分析可以通过许多不同的方法达成:

一种方法是通过数据挖掘 (Data Mining)，这被定义为“数据库内的知识发现”。诸如聚类分析，异常检测，关联规则挖掘之类的方法可以揭示数据之中隐含的规律。

另一种方法是使用商业智能和数据可视化软件，例如Excel，Power BI等，这些工具可生成易于理解的报告和图表。在接下来的文章中，我们也会重点去学习如何使用Excel，Power BI等工具。

05

解释结果 Results Interpret

最后一步是解释数据分析的结果，这部分很重要，因为这是企业从前四个步骤中获得实际价值的方式。

如果对于数据分析师感兴趣的话可以关注我[大笑] 我会持续更新文章，分享学习***，

想自学python数据分析，难不难？

首先，数据分析还是具备一定难度的，但是只要通过一个系统的学习过程，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。

数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是***用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学基本比较薄弱，也能够完成一些基本的数据分析任务，比如BI工具就能够完成大量的企业级数据分析任务。

***用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。通常需要掌握一些常见的机器学习算法，包括knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，***用Python来完成这些算法还是比较方便的，因为Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会提供强大的支撑。看一个来自Matplotlib简单的例子：

由于Python语言自身语法比较简单，所以学习Python的过程相对来说还是比较轻松的，难点在于算法的学习，如何在不同的场景下选择不同的算法是重点问题。另外，学习数据分析通常要对行业知识有一定的了解，不同行业对于数据分析维度有不同的要求，这些知识需要在工作中不断积累，在产业互联网发展的大背景下，行业知识是比较重要的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

数据分析入门不算难，但进阶蛮难的

学会Python numpy，Pandas这些工具的使用，这只是入门；

好点的数据分析师，对统计学，数学都有一定的熟悉，能熟练运用模型来对一堆数据建模分析。

Python数据分析学习

***s://***.toutiao***/i6735341654099624452/

到此，以上就是小编对于数据分析试题的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析试题的4点解答对大家有用。