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

数据分析师面试被问数据分析方法论怎么回答

当被问到数据分析方法论时，可以从以下几个方面回答：

1. 定义问题：首先需要明确待解决的问题，例如公司想要了解用户的购买行为，需要分析哪些数据指标，以及这些指标间的关系。

2. 数据收集：收集与问题相关的数据，例如用户的购买记录、浏览记录、地理位置等。

3. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗处理，包括去除重复数据、缺失数据的处理、异常值的处理等。

4. 数据分析：使用统计学和机器学习等方法对数据进行分析，例如聚类分析、关联规则挖掘、回归分析等。

5. 结果解释：根据分析结果解释问题，例如如果发现用户的购买行为与地理位置相关，则可以提出针对不同地理位置的营销策略。

6. 模型建立：如果需要预测或者分类等问题时，需要建立相应的模型，例如决策树、支持向量机等。

7. 模型评估：对建立的模型进行评估，例如交叉验证、ROC曲线等。

8. 结论与建议：最后需要总结分析结果，给出相应的建议，例如增加营销力度、调整产品定位、优化用户体验等。

百度数据分析师面试常问专业问题

1. 你能谈谈数据分析的基本流程吗？
2. 如何收集和整理数据？
3. 你能举例说明如何处理数据异常值？
4. 你如何评估模型的性能？
5. 如何选择适当的统计方法？
6. 你如何处理缺失值？
7. 你能解释什么是A/B测试吗？
8. 你如何确保数据的质量和准确性？
9. 你如何选择合适的可视化工具？
10. 你如何解释数据驱动决策的意义？