阿里巴巴数据分析师实习面试题详解：异常值检测与聚类分析

数据挖掘分析面试题涵盖了数据挖掘的基本概念和常用技术，是面试过程中评估应聘者专业知识的重要环节。面试题首先考察了异常值的理解和处理。异常值在数据分析中至关重要，它可能表示数据录入错误、测量误差或者真实存在的极端情况。识别异常值的方法如Grubbs’ test，它基于统计推断来检测样本中的离群值，尤其适用于未知总体标准差的情况。五种常见的异常值检测方法中，Grubbs’ test以其稳健性而受到青睐。 接下来，面试题转向聚类分析这一核心概念，它是数据挖掘中用来发现数据内在结构的重要工具。聚类分析旨在将数据对象分组成相似的群体，即使类别是未知的。常见的聚类算法包括层次聚类、划分聚类、密度聚类、网格聚类和模型聚类等。以k-means算法为例，其工作原理是迭代地将数据点分配到最近的聚类中心，并根据新的聚类中心调整每个点的归属，直到聚类不再变化或满足预设的收敛条件。这个过程强调了聚类的紧密性和分离性，即每个聚类内部的差异尽可能小，而不同聚类之间的差异尽可能大。 通过这些面试题，面试官可以测试应聘者的数据理解能力、统计学基础、算法实现以及问题解决技巧，特别是在实际工作中遇到异常值处理和复杂数据组织时的应对策略。理解和掌握这些概念和方法对于数据挖掘工程师来说是必不可少的，因为它不仅影响数据的质量，还直接影响到后续的数据分析和业务决策。