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谷歌数据分析师（谷歌数据分析师证书）

发布时间：2023-04-22 06:07:02 稿源：创意岭阅读： 54

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于谷歌数据分析师的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、数据分析师常见的面试问题
2、大数据专业可以从事哪些工作
3、如何加google analytics
4、我究竟适不适合做数据分析师？

谷歌数据分析师（谷歌数据分析师证书）

一、数据分析师常见的面试问题

关于数据分析师常见的面试问题集锦

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。

谷歌数据分析师（谷歌数据分析师证书）

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 reduce、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?

13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。

14、sas, r, python, perl语言的区别是?

15、什么是大数据的诅咒?

16、你参与过数据库与数据模型的设计吗?

17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法?

18、你喜欢td数据库的什么特征?

19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送?你怎么优化反应率?能把这二个优化份开吗?

20、如果有几个客户查询oracle数据库的效率很低。为什么?你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出?

21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据?这是否真的有必要做这样的转换?把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好?

22、什么是哈希表碰撞攻击?怎么避免?发生的频率是多少?

23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡?什么是负载均衡?

24、请举例说明mapreduce是如何工作的?在什么应用场景下工作的很好?云的安全问题有哪些?

25、(在内存满足的情况下)你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说?对于数据库分析的评价?

26、为什么朴素贝叶斯差?你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法?

27、你处理过白名单吗?主要的规则?(在欺诈或者爬行检验的情况下)

28、什么是星型模型?什么是查询表?

29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗?如何可以，说明一下建立过程?

30、在sql, perl, c++, python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗?如何及提升多少?

31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案?取决于什么内容?

32、定义：qa(质量保障)、六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举个案例?

33、普通线性回归模型的缺陷是什么?你知道的其它回归模型吗?

34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好?为什么?

35、保险精算是否是统计学的一个分支?如果不是，为何如何?

36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。

37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标?你建议用哪个指标替代?

38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比?你对a/b测试熟吗?

39、什么是敏感性分析?拥有更低的敏感性(也就是说更好的强壮性)和低的预测能力还是正好相反好?你如何使用交叉验证?你对于在数据集中插入噪声数据从而来检验模型的.敏感性的想法如何看?

40、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。在过去XX年中这些技术做了哪些大的改进?

41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗?你怎么想逐步回归?你熟悉的逐步回归技术有哪些?什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好?

42、你如何建议一个非参数置信区间?

43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率?

44、什么是归因分析?如何识别归因与相关系数?举例。

45、如何定义与衡量一个指标的预测能力?

46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集?你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题?一个规则集的近似解决方案是否可行?如何寻找一个可行的近似方案?你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的?

47、如何创建一个关键字分类?

48、什么是僵尸网络?如何进行检测?

49、你有使用过api接口的经验吗?什么样的api?是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务?

50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好?

51、可视化使用什么工具?在作图方面，你如何评价tableau?r?sas?在一个图中有效展现五个维度?

52、什么是概念验证?

53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/it部门的人?有咨询经验吗?与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。

54、你熟悉软件生命周期吗?及it项目的生命周期，从收入需求到项目维护?

55、什么是cron任务?

56、你是一个独身的编码人员?还是一个开发人员?或者是一个设计人员?

57、是假阳性好还是假阴性好?

58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗?分别给案例。

59、zillow’s算法是如何工作的?

60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的fb帐户?

61、你如何创建一个新的匿名数字帐户?

62、你有没有想过自己创业?是什么样的想法?

63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗?它将会被什么替代?

64、你用过时间序列模型吗?时滞的相关性?相关图?光谱分析?信号处理与过滤技术?在什么样的场景下?

65、哪位数据科学有你最佩服?从哪开始?

66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的?

67、什么是效率曲线?他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷?

68、什么是推荐引擎?它是如何工作的?

69、什么是精密测试?如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试?

70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家?

71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家?

72、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度?什么好的聚类算法?你怎么决定一个聚类的聚数?

73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。

74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释?一个有用的图形的特征?

75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗?或者在商业分析中。

76、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是?

77、你怎么马上就知道在一篇文章中(比如报纸)发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息?例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想?怎样可以让这些数据更加准确?

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二、大数据专业可以从事哪些工作

1、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

2、数据分析师

数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

4、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

三、如何加google analytics

Google Analytics（Google分析）是Google的一款免费的网站分析服务，自从其诞生以来，即广受好评。Google Analytics功能非常强大，只要在网站的页面上加入一段代码，就可以提供的丰富详尽的图表式报告。今天，我将总结一下加入代码的一些技巧，使用不同格式的urchinTracker代码，可以跟踪网站上一些特殊事件（例如不会产生综合浏览量的事件、JavaScript事件、文件下载、出站链接等），还可以跟踪制定属性的事件（例如Adsense、完整反向链接等）。当然，阅读这些技巧前请先阅读“Google分析师帮助中心”的主要内容。（后记：部分技巧在最新版本的Google Analytics中已经无法使用）

一、统计非HTML的文件点击

在网页文件中跟踪某一个链接，可以通过在链接 <a> 标记中添加onClick属性来实现，实例如下：

注意，使用这个属性，必须将 Analytics跟踪代码放在HTML代码前面，最好<body>的下面。

二、跟踪Adwords

Google Analytics官方已经直接支持跟踪Adwords，详细步骤请参看“如何将 Google Analytics（分析）帐户链接到 AdWords 帐户？”。

另外，vdgraaf也提供了一个手动修改代码的方法，也可以实现同样功能，修改的例子是：

_uacct = "**-******-*"; // your urchin code generated by Google Analytics

if( document.referrer )

{

if( document.referrer.indexOf( 'google' ) != -1 )

{

var urlPattern = /(\?|&)q=([^&]*)/;

var aMatches = urlPattern.exec( document.referrer );

if( aMatches != null )

{

urchinTracker( '/query/' + aMatches[2] );

}

else

{

urchinTracker();

}

else

{

urchinTracker();

}

else

{

urchinTracker();

}

然后在“内容优化”-“内容效果”-“内容细目”里查看目录query的信息，好可以将其内容与“优化市场营销”-“搜索引擎营销”-“按点击付费与自然转化”-Google比较一下Adwords数据。

三、跟踪Adsense点击

我们以前介绍过的Adsense追踪软件只是将用户点击记录下来，并不具备统计功能，如果我们想要对以往的广告点击进行统计，那么可以直接利用Google Analytics来实现统计功能。

实现的大致方法是：

在Google的Adsense广告下面增加如下语句

function log() {

　urchinTracker ('/adsense');

}

var elements2;

elements2 = document.getElementsByTagName("iframe");

for (var i = 0; i < elements2.length; i++) {

if(elements2[i].src.indexOf('googlesyndication.com') > -1) {

　elements2[i].onfocus = log;

}

</script>

修改好了以后，请大家不要点击Google广告进行测试，那样会被Google锁定帐户的，大家只要慢慢等待Google Analytics的统计信息即可。

另外seobook也介绍了一个方法，原理是基本类似的。

四、跟踪所有点出链接

使用下面语句可以跟踪所有点出链接。

window.onload = setAdsLinks;

function setAdsLinks()

{

var Links = document.getElementsByTagName( 'A' );

for( var i = 0; i < Links.length; i++ )

{

Links[i].onclick = function() {

urchinTracker( this.href );

}

注意，使用这个代码需要将Google Analytics的统计代码放在页面的最前端，另外这种统计有一个副作用，就是如果网页的超级链接非常多的话，这些语句会影响浏览器的性能，甚至引起“假死”的状态。

五、显示完整的反向链接

统计来源的时候，Google Analytics只显示域名信息，我们可以通过修改统计代码，实现Google Analytics显示完整的反向链接

_uacct = "**-******-*"; // 这些是Google Analytics产生的代码

//用下面的代码替换原有的代码。

if( document.referrer )

{

urchinTracker(document.referrer);

}

else

{

urchinTracker();

}

六、不修改代码显示完整的反向链接

Google官方提供了一个不修改代码也可以显示完整来源的方法，就是在“优化市场营销”-“访问者群体细分效果”-“造访来源”，选中来源地址左边的图标，点“跨群体效果”，再点“内容”即可返回来源具体静态URL的数据，这个方法用于静态地址的来源，动态地址（例如搜索结果）用这个会不好用。

四、我究竟适不适合做数据分析师？

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。——Dambisa Moyo《dead aid》

随着大数据时代的发展，越来越多的人开始学习、从事数据分析相关工作，但也有很多同学在观望，我究竟适不适合做数据分析？今天，整理了在咨询工作中学生常见的疑问，希望可以帮忙大家答疑解惑。

No.1

我性格内向，

适不适合做数据分析？

性格内向、外向只是相对而言，只要沟通能力没问题就可以。数据分析工作不比纯IT，会涉及到很多和业务部门、技术部门的沟通，做出报告后也需要进行展示，并说服别人接受自己的结果。可见，数据分析工作对个人的沟通能力还是有一定要求，除了技术过关外，口才也必不可少。但我相信，对于新一代的年轻人来说，只要没有语言障碍，经过相应学习和锻炼，沟通能力和语言艺术都不会差。

No.2

我是文科生，

适不适合做数据分析？

数据分析工作确实对数学、逻辑思维能力、编程能力有要求，文科学生在教育过程中可能缺乏对这块技能能力的培养。但是不接触并不代表不行。我接触过很多文科生转型数据分析师成功的案例，有些甚至比理工科或者数据相关专业的同学做的还好。上一段也提到沟通能力，文科生表达能力强、善于沟通是从事数据分析工作的一大优势。

现在时代变化很快，为应对变化应该向十字型人才发展，专业不应该成为个人发展的限制，兴趣才是最好的老师。

No.3

我是女生，

适不适合做数据分析？

诚然，性别歧视在现在很多岗位中依然存在。但对于数据分析来说，女生反而是有与生俱来的优势，比如细心、耐心，这对于数据处理可至关重要。女性天然具有的亲和力和沟通表达能力，也会在沟通协调方面游刃有余。另外，数据分析最终都要结合业务面向用户，女性对于生活的洞察力也是从事数据分析工作的优势。

当然了，缺陷也还是有，就像逻辑思维能力这些，但这些并不足以成为女性从事数据分析的拦路虎。数据分析细化的分工很多，可以选择可以发挥女性优势的岗位，另外缺乏的能力也一定可以通过学习获得。

举一个例子，供女性同胞参考：谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞。（相关详情可自行百度）

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