数据分析师面试必备：平均数、相关分析与回归、正态分布解析

本文主要探讨了数据分析师面试中常见的问题，包括数据分析的基础能力要求和一些具体的技术性问题，如平均数类型、相关分析与回归分析的关系、正态分布的方差与均值计算，以及极大似然估计的计算步骤。 在数据分析领域，一个合格的数据分析师不仅需要掌握统计学基础知识，例如不同类型的平均数（算术平均数、调和平均数、几何平均数以及众数、中位数、四分位数等位置平均数），而且要懂得这些平均数的优缺点。例如，算术平均数易于理解但容易受极端值影响，而中位数则更能反映数据的中心趋势，不受极端值影响。 相关分析和回归分析是统计学中研究变量间关系的两个重要工具。两者都用于探索变量间的线性关系，但目的和假设有所不同。相关分析关注的是两个变量间的关联强度和方向，而回归分析则侧重于构建预测模型，通过自变量来预测因变量。回归分析中的自变量可以是随机或非随机的，而相关分析中的两个变量通常都被视为随机变量。 面试中可能会遇到实际操作题，如判断一组数据是否服从正态分布，并要求求解其方差和均值。在正态分布中，均值μ和方差σ²是描述分布的关键参数。如果已知数据服从正态分布，可以使用样本均值和样本方差作为总体参数的估计。 极大似然估计是统计推断中的一个重要概念，它通过最大化样本出现的概率来估计未知参数。在实践中，通常会通过以下步骤进行计算：首先写出似然函数，然后取对数简化，接着求导找到使似然函数最大化的点，最后解出参数的估计值。举例来说，如果总体服从泊松分布，可以通过对似然函数取对数、求导并解方程来找到参数λ的极大似然估计，而样本均值通常是泊松分布中λ的极大似然估计。 此外，如果面试涉及概率分布函数，可能需要求解参数的极大似然估计。这通常需要理解特定概率分布的性质，并能运用数学技巧求解相应的优化问题。 数据分析师在面试时应具备扎实的统计学基础，熟悉各种数据分析方法，能够处理数据获取、解读和业务理解，同时掌握数据分析的基本思想，如相关分析、回归分析和参数估计等。通过解决这些问题，可以展示自己的专业能力和解决问题的能力。