数据分析师面试问题：发现异常数据要怎么处理如何回答

如果发现数据中存在异常值，可以首先通过数据可视化或者数值计算的方式进行初步筛查，确认是否真的为异常值。如果确认为异常值，可以考虑以下几种处理方式： 1. 删除异常值； 2. 替换异常值，可以使用中位数、均值等代替； 3. 对异常值进行变换，如使用对数、平方根等进行变换。具体采用何种方式应根据数据类型、异常值所占比例等多方面因素进行综合考虑。

相关问题

数据分析师面试常见问题

以下是数据分析师面试常见问题的一些例子：

1. 什么是数据分析？你如何解释数据分析的概念？
2. 你在数据分析方面的经验是什么？请分享一个你在过去的项目中使用数据分析解决问题的案例。
3. 你在数据清洗和预处理方面有什么经验？请描述一下你在处理脏数据或缺失数据时的方法。
4. 你熟悉哪些数据分析工具和编程语言？请谈谈你对这些工具和语言的了解程度。
5. 你如何选择合适的数据可视化工具来展示分析结果？请分享一个你在过去的项目中使用数据可视化工具的例子。
6. 你如何处理大规模数据集？请谈谈你在处理大数据时使用的技术或工具。
7. 你如何评估数据模型的准确性和可靠性？请分享一个你在过去的项目中评估数据模型的例子。
8. 你如何与非技术团队沟通数据分析结果？请分享一个你在过去的项目中与非技术团队合作的例子。
9. 你如何持续学习和跟进数据分析领域的最新发展？请谈谈你的学习方法和资源。

python 数据分析师面试常见问题

以下是一些常见的Python数据分析师面试问题：

1. Python中的数据类型有哪些？

2. 什么是列表、元组和字典？

3. 如何导入数据？

4. 如何处理缺失值？

5. 怎样去重？

6. 怎样合并表格？

7. 什么是Pandas？

8. 怎样使用Pandas进行数据清洗？

9. 怎样使用Pandas进行数据分组？

10. 怎样使用Pandas进行数据可视化？

11. 什么是NumPy？

12. 如何使用NumPy进行数组运算？

13. 什么是机器学习？

14. 什么是监督学习和无监督学习？

15. 如何使用Scikit-Learn进行机器学习建模？

16. 如何使用Matplotlib进行数据可视化？

17. 如何使用Seaborn进行数据可视化？

18. 如何使用Plotly进行交互式数据可视化？

19. 什么是Web Scraping？

20. 如何使用BeautifulSoup进行Web Scraping？

这些问题只是Python数据分析师面试中的一部分，面试中还会根据个人的经验和技能提出更具体的问题。