数据分析笔试-数据分析笔试题及答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析笔试的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析笔试的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？
2. 做数据分析需要学什么？

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。

感谢邀请。数据分析有极广泛的应用范围，典型的数据分析主要包含以下三个步骤：

1、探索性数据分析

当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析

在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析

通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

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：

更多资讯请关注笔者头条号“语凡提”，向智慧化身阿凡提致敬，致力于分享大数据/数据分析/人工智能***！

做数据分析需要学什么？

数据分析通俗点说就是为了解决问题的，要么是帮自己解决问题，要么是帮别人解决问题

1、自己解决问题

2、帮助别人解决问题
先看第一种，自己解决问题，如果你的主要工作并非数据分析，而是用数据分析来验证、解答你的问题，那其实主要学好数据分析的方***、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了，心情好可以学点python，但基本的工作环境99%用不到，没有excel那种操作的爽感，高级点的大型企业都有自己的数据平台，你只要理解数据与业务流程的关系即可，建立一套自己的分析体系即可，记住你的本职工作，是业务。

第二种，帮助别人解决问题，大致分为3个方向

1、给别人提供报告，这种很常见，这种对数据分析的要求最高，从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学，包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等，偏技术类的重点就是代码+算法，偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持，这个很容易想到吧，就是大家常见的数据产品，这类主要是要增加数据的思维方式，比如如何抓取数据，如何设置埋点，同时还要做一些前端交互的设计，如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等，其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求，再跪着去求程序员帮你去开发优化。

3、还有一种是夹缝中生存，帮助别人（分析师、产品）解决问题，主要解决数据的清洗、建模、技术支持等，就有了数据工程师，平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取，还有了数据建模工程师，常年倒腾各类数据模型，评估模型，从而定期优化或者做新的模型，想不想数据分析师中的程序员？这类很多干久了都会开始迷茫，自己到底是干啥的？

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式，这类***太多了，相比大家比我更有办法。

文源：小邓种草

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，从知识体系的角度来看，当前学习数据分析需要学习三大块知识，其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。

数学和统计学是数据分析的基础，在大数据时代，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说，数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的，虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用，但是如果脱离数学和统计学知识，数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说，在学习数据分析的过程中，可以同时补学数学知识，包括线性代数和概率论等等。

数据分析是大数据技术体系的重要组成部分，实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一，所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下，数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果，比如速度提升就非常明显。

从数据分析的手段上来看，当前数据分析主要有两种方式，一种是统计学方式，另一种就是机器学习方式，当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注，基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。***用机器学习进行数据分析，需要从算法设计开始入手，然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。

最后，对于数据分析的初学者来说，可以从Python开始学起，然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容，大数据平台可以考虑一下Hadoop和Spark。

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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

学统计x10，重要的事情说十遍，问这个问题通常是想获得数据分析方法或技术的指导，实际上所有的数据分析都是基于非常熟悉的业务知识的，否则数据分析就是无源之水，走不长的。此处我们***定你已经具备了这个前提条件，第二必备便是统计学。

• 数据分析本质是了解过去与现在，预知未来，而统计的核心是描述与推断，运用统计学手段帮助我们理解问题，预测未来走向，从这个角度讲，两者是相互契合的。
• 大数据时代下热捧的机器学习，深度学习等数据分析技术，本质是数学模型，是统计推断的一部分，学好统计学再理解这些，就顺理成章了。
• 不要被市面上各种数据分析课程，Python课程啥的白白割了韭菜，工具只是工具，可以提效，但给不了你思路和方法。

学好统计，秒杀市面上80%的数据分析师，毫不夸张，切记不可本末倒置。

学好统计，秒杀一切

大家好，这里是互联网技术学堂，专注技术分享，分享面试干货。如果有兴趣，点赞关注吧。

数据分析需要学习以下几个方面

1. 数据处理和清洗：这是数据分析的第一步。数据分析师需要掌握使用SQL和Python等工具进行数据清洗和处理，以确保数据的准确性和一致性。
2. 统计学和概率论：数据分析需要使用各种统计学和概率论方法，如***设检验、回归分析、贝叶斯统计等，来研究数据之间的关系和趋势。
3. 数据可视化：数据分析师需要学习如何使用各种数据可视化工具，如Tableau、matplotlib等，来将数据呈现出来，并更好地理解数据。
4. 机器学习：机器学习是一种用于识别模式和预测未来趋势的技术。数据分析师需要学习如何使用机器学习模型来处理和分析数据，如分类、聚类、回归等。
5. 商业思维和沟通技巧：数据分析师需要理解业务和行业知识，以便将数据转化为商业见解和策略，并需要具备良好的沟通技巧，以便将复杂的数据和分析结果传达给不同的受众群体。

数据分析实施方案

1. 学习基本的编程语言和工具：首先，您需要学习编程语言和工具，如Python或R，以及使用SQL等数据库管理工具。您可以通过在线课程、教科书或参加实体班级学习这些技能。
2. 学习统计学和概率论：您需要学习统计学和概率论的基础知识，例如***设检验、方差分析、回归分析等，以及概率分布和贝叶斯统计等。您可以通过在线课程或教科书学习这些概念。
3. 数据清洗和处理：您需要学习如何使用Python或R等工具对数据进行清洗和处理。例如，您需要了解如何识别和解决数据缺失、异常值、重复值等问题。
4. 数据可视化：您需要学习如何使用数据可视化工具来展示数据。您可以学习使用Tableau、matplotlib等工具创建图表、图形、仪表板等。
5. 机器学习：您需要学习机器学习的基本原理和算法，例如监督学习、无监督学习和半监督学习。您可以通过在线课程、书籍或参加机器学习的实体班级学习这些知识。
6. 商业思维和沟通技巧：您需要学习如何将数据分析结果转化为商业见解和策略，并学习如何与其他人沟通数据分析结果。您可以参加沟通技巧和商业思维的课程，或者与其他数据分析师进行合作学习。

总的来说，数据分析需要学习不同的技能和知识领域。您可以通过在线课程、书籍、参加实体班级等途径来学习这些技能和知识。同时，您还可以通过实践数据分析项目来巩固您的知识。

到此，以上就是小编对于数据分析笔试的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析笔试的2点解答对大家有用。