大数据面试必备：77个常见问题解析

"这份文档包含了2021年大数据领域常见的面试问题，旨在帮助准备面试的数据分析师或数据科学家。文档提供了77个问题，涵盖了大数据处理、数据分析、编程语言、数据库设计、数据模型、统计软件等多个方面。" 1. 大数据处理能力：面试可能会询问你处理过的最大数据量，以及你采用的处理方法和结果。这涉及到数据清洗、存储、计算和可视化等技术，如Hadoop、Spark或云服务。 2. 分析项目经验：面试官可能让你分享两个分析或计算机科学项目，并解释如何评估结果。这可能需要你展示你的量化技能和项目管理能力。 3. 数据科学术语理解：提升值（lift）、关键绩效指标（KPIs）、强壮性（robustness）、模型拟合度（model fit）、实验设计和2/8原则等，这些都是评估模型性能和业务影响的关键概念。 4. 技术概念掌握：协同过滤（collaborative filtering）、n-grams（文本分析）、MapReduce（分布式计算）、余弦距离（相似度计算）等是数据科学中的基础工具和技术。 5. 网络爬虫优化：提高爬虫效率涉及网络请求管理、反爬策略、数据提取优化等技术，确保获取高质量数据。 6. 抄袭检测方案设计：这可能涉及文本相似性计算、机器学习算法，比如TF-IDF或N-gram模型。 7. 个人账户多人使用检测：可能需要使用行为分析和异常检测技术，通过用户行为模式识别异常。 8. 实时处理点击流数据：实时处理对于快速响应用户行为和实时决策至关重要，例如使用Apache Kafka或Spark Streaming。 9. 数据与模型的选择：面试可能会讨论“好数据”与“好模型”的区别，以及在不同场景下如何定义“好”。 10. 概率合并与数据处理：概率合并用于处理不确定性，SQL或NoSQL取决于数据的性质和需求。 11. 缺失数据处理：常用的技术包括缺失值填充（mean imputation、k-NN等）、插补和多重插补。 12. 选择编程语言的理由：面试者需要说明自己偏好的编程语言（如Python、R、Java等），并解释为何适合数据科学工作。 13. 统计软件优缺点：例如SAS、R、Python等，对比它们的功能、社区支持和应用范围。 14. SAS、R、Python、Perl语言特点：每种语言都有其独特的用途，如SAS在企业中广泛使用，R在统计分析上强大，Python是通用且适合数据科学，Perl则适用于文本处理。 15. 大数据的诅咒：指大数据带来的挑战，如数据质量、隐私、存储和分析复杂性等问题。 16. 数据库与数据模型设计：涉及关系数据库设计原理，如ER模型、范式理论等。 17. 仪表盘设计与商业智能工具：讨论数据可视化和决策支持系统的设计原则，以及工具如Tableau、Power BI等。 18. TD数据库特性：TD（Teradata）数据库的特点可能包括高性能、大规模并行处理等。 19. 营销活动邮件优化：涉及发送策略、A/B测试和响应率优化，可能需要利用数据驱动的决策。 20. ORACLE数据库性能提升：分析查询性能瓶颈，优化SQL，考虑索引、分区、硬件升级等策略。 21. 非结构化到结构化数据转换：通过ETL过程实现，是否转换取决于数据应用场景和分析需求。 22. 哈希表碰撞：哈希表冲突处理，如开放寻址法、链地址法等，保证哈希表的高效性。 这些问题覆盖了大数据领域的多个核心领域，回答时需结合实际经验和理论知识，展示你的专业素养和解决问题的能力。