百度数据分析师面试常问专业问题及答案

1. 什么是数据清洗？为什么要进行数据清洗？

数据清洗是指对数据进行预处理，删除不完整、重复、错误、异常、不一致等数据，以确保数据的准确性、一致性和可靠性。数据清洗的目的是为了提高数据质量，减少数据分析时的误差和不确定性。

2. 什么是特征选择？为什么要进行特征选择？

特征选择是指从原始数据中选择与目标变量有关的特征，以用于建立模型和预测。特征选择的目的是为了提高模型的准确性和泛化能力，同时减少计算复杂度和存储空间。

3. 什么是异常检测？常用的异常检测方法有哪些？

异常检测是指对数据中的异常值进行检测和剔除，以确保数据的准确性和一致性。常用的异常检测方法包括基于统计学的方法、基于机器学习的方法、基于聚类的方法等。

4. 什么是回归分析？回归分析的应用领域有哪些？

回归分析是指通过对自变量和因变量之间的关系进行建模和分析，来预测未来的结果。回归分析的应用领域包括金融、医疗、市场营销等。

5. 什么是聚类分析？聚类分析的应用领域有哪些？

聚类分析是指通过对数据进行分类和分组，来发现数据中的相似性和差异性。聚类分析的应用领域包括市场营销、社交网络分析、图像处理等。