怎么写网站运营分析报告？
1，数据整理，不管你觉得有用没用的数据，只要是和你产品有关的一切数据，尽可能的网罗。
2，分不同的维度对数据进行分析：
a，自己和自己比，按小时，按天，按周，按月，平时和节假日，这里总能找到一些差异化的数据
b，产品内部横向对比，例如你现在做网站财经频道的数据分析，那这时候，你可以先和网站其它频道的数据进行对比，例如娱乐频道，体育频道
c，市面上产品的纵向对比，这个很难，因为别人的数据基本是搞不到的。这个时候可以通过熟人关系，钞票，网络报道的数据，一些开放的数据统计系统上找一些参考的数据。d，用户体验层面的比较，这个需要一定的积累，网站中嵌入热图功能，对比页面的热点，有时间的话做A/B test，从这些方面得知用户体验，让用户找到他们想要的内容。
3，给出优化建议，根据第2点提取的数据，经过理性量化的分析，给出目前最为重要的建议。
4，下阶段的工作计划，根据第三点提出的优化建议，将建议量化，列举出下个阶段的要完成的事项。
5. 统计图表种类及画法
二、用户研究中的“数据分析”方法
收集用户数据->制定编码分类->数据分析（用户特征提取）->确定优化方向->提升商业回报，下面进行简要介绍
（1）制定编码分类
抽取近几周到几个月内的数据，根据分析的产品目标建立编码规则，执行编码，直到不再产生新的编码为止。编码可以是任何维度上的，只要对后续的分析有帮助
（2）数据分析（用户特征提取）
编码建立之后，围绕研究“目标产品”用户特征这个中心，按照各种有用的维度进行数据统计，通过数据分析结果，分析提取出“用户特征”
（3）确定优化方向
在分析出来的众多“用户特征”中，根据商业目标和用户体验双方向共赢的原则，寻找产品优化设计的方向
三、为“数据分析”穿上美丽的外衣
（1）数据说明“图形化”，让分析结果更易理解
给统计图表增加“图形化数据说明”，可以更直接快速的传达结论，更易于读者理解，如下方的两张图，分别给横轴的“性别”、“年龄”、“峰值原因说明”增加了形象的图形说明
（2）数据分析图，要能直观的反应结论
统计图表中，在说明不同类别占比或者频次有差异的时候，图形本身尺寸大小建议和所反馈的占比频次成正比，以便读者观看分析报告时候，一目了然，快速理解图表含义，比如下方图形，“YES类”占比多所以“图形面积”大；“NO类”占比少，所以“图形面积”小
最后，“数据分析”需要与“定性研究”相结合，才能发现规律并且追根溯源，更高效的指导设计和产品。
北京大学数院432应用统计431金融数学，前沿交叉学科研究院大数据专业信息贴 最近闲了下来，跟两个学长在弄一些考研资料，弄了很久，在这个过程中自己终于有机会不像备考时那样紧张超负荷的学习，有机会安静下来回顾备考的五个月里自己到底做了什么学了什么，偶尔也会和复试的同学聊一聊，今年考上的同学很多都交流过，感觉大家都很优秀，特别和几个被刷的同学聊了聊，今年被刷的好像都是很厉害的985，其实水平也很高的，还有已经研究生毕业的同学又考的，在这个过程中总结了一些经验可以分享给下一届考的同学。 介绍一下自己的情况，本科所学专业为双一流学科，大学基本瞎玩，差点玩成学生会主席...绩点倒数，2.5出头。英语四六级都是飘过，政治从来没学过的，大学还挂过一门课就是思修，因为翘课被老师抓到了...去年八月份零基础开始准备差不多学习了五个月的时间，零基础跨专业，很幸运的考上了。 在考研这件事当中很多东西都是自己一个人摸索出来的，比如专业课，自己前前后后看了二十几本专业课的书，就在学校图书馆里看的，书又多而且都不用花钱...做了北大的历年真题应该是7年的，还有清华、科大等学校的真题，花了几千块买了好几个学长学姐的资料，有些课后题不会的查阅了很多资料，最终的结果就是今年考试基本每个题都能从书上找到出处，对于北大的题型感觉算是有一些心得吧。
自我感觉考研这个东西就是一个长跑，坚持下去就是胜利。比如考政治那一天，我考完之后就回酒店搜答案，多选连错5个，瞬间懵逼，下午考完英语，新题型又是全错，翻译只写了一个，就这种水平...考完第一天我就不想再考了，我想换做是谁，考成这样都没信心再考下去了吧，而且还是考北大，所以这件事情告诉我们一个道理就是考完不要对答案... 经验就不说了，几个学长学姐写的都挺好的，这里详细说说数院和叉院大数据一些相关信息。 数院有金融专硕和应用统计专硕，学制均为2年，学费分别为两年10万，6万。方向上应用统计专硕有两个，一个是金融一个是大数据，以前还有生物统计，因为就业面比较窄所以取消了。大数据方面一些课程要去人大上课，是和人大联合培养的，这里插一句新一轮学科评估北大和人大统计是并列第一，唯二两个A+，这个专业水平可想而知。叉院的大数据其实也是数院的老师建立起来的，最开始是鄂，现在由上交来的张在负责，他们都是数院的老师，叉院大数据是学硕，读三年，计算机能力要求较高，今年第二年招生，保送生源十分不错，统考人数较少，分数线较低，目前来看其最大优势就是师资很强，很多从其他院过来的老师。其实北大作为最早开设大数据专业的大学，其大数据专业就是由数院来组建的，但是一个很明显的问题就是无论数院还是叉院，大数据方向的老师都不是很多，所以在数院选择大数据方向会限制人数，叉院招生人数就更少了。对于叉院而言你能不能选到一个好的导师就是问题，本来老师就少，而且早就被保
数据分析初步 1、平均数 平均数：把一组数据的总和除以这组数据的个数所得的商。平均数反映一 组数据的平均水平，平均数分为算术平均数和加权平均数。 一般的，有n 个数,,,,321n x x x x ???我们把叫做这n 个数的算术平均数简称平均数，记做- x （读作“x 拔”） （定义法） 当所给一组数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数公式。 且f 1+f 2+……+f k =n （加权法），其中 k f f f f ???321,,表示各相同数据的个数，称为权，“权”越大，对平均数的影响就越大，加权平均数的分母恰好为各权的和。 当给出的一组数据，都在某一常数a 上下波动时，一般选用简化平均数公式 ，其中a 是取接近于这组数据平均数中比较“整”的数;? 2、众数与中位数 平均数、众数、中位数都是用来描述数据集中趋势的量。平均数的大小与每一个数据都有关，任何一个数的波动都会引起平均数的波动， 当一组数据中有个数据太高或太低，用平均数来描述整体趋势则不合适，用中位数或众数则较合适。中位数与数据排列有关，个别数据的波动对中位数没影响； 当一组数据中不少数据多次重复出现时，可用众数来描述。 众数：在一组数据中，出现次数最多的数(有时不止一个)，叫做这组数据 的众数 ) (1 321n x x x x n +???+++
中位数：将一组数据按大小顺序排列，把处在最中间的一个数(或两个数 的平均数)叫做这组数据的中位数． 3、方差与标准差 用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏 离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式是 s 2=[(x 1-)2+(x 2-)2+… +(x n -)2]； 一般的，一组数据的方差的算术平方根 S=])x -(x +…+)x -(x +)x -[(x n 12_ n 2 _22_1称为这组数据的标准差。 方差和标准差都是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越大，波动越大，也越不稳定或不整齐。或者说，离散程度小就越稳定，离散程度大就不稳定。 数据分析练习题 一.选择 1.已知1x ，2x ，3x ，…，15x 的平均数为a ，16x ，17x ，…，40x 的平均数为b ，则1x ，2x ， 3x ，…，15x ，16x ，17x ，…，40x 的平均数为（ ） A ． 1()2a b + B ．1()4a b + C ．1()40a b + D ．1 (35)8a b + 2.已知一组正数1x ，2x ，3x ， ，7x 的方差2 2 22212371(63) 7 S x x x x = ++++-则关于数据13x +，23x +，33x +，，73x +的说法：（1）方差为2 S ；（2） 平均数为3；（3）平均数为6；（4）方差为2 9S ，其中正确的说法是（ ） A. （1）与（2） B. （1）与（3） C. （2）与（3） D. （3）与（4） 3..在一化学实验中，因仪器和观察的误差，使得三次实验所得实验数据分别为a 1，a 2，a 3．我们规定该实验的“最佳实验数据”a 是这样一个数值：a 与各数据a 1，a 2，a 3差的平方和M 最小．依此规定，则a =（ ） A. 123a a a ++ B. C. D. 1 233a a a ++ 4.甲从一个鱼摊上买了三条鱼，平均每条a 元，又从另一个鱼摊上买了两条鱼，平均每条b
数据分析笔试题 一、编程题（每小题20分）（四道题任意选择其中三道） 有一个计费表表名jifei 字段如下：phone(8位的电话号码)，month（月份），expenses （月消费，费用为0表明该月没有产生费用） 下面是该表的一条记录：64262631,201011,30.6 这条记录的含义就是64262631的号码在2010年11月份产生了30.6元的话费。 按照要求写出满足下列条件的sql语句： 1、查找2010年6、7、8月有话费产生但9、10月没有使用并（6、7、8月话费均在51-100 元之间的用户。 2、查找2010年以来（截止到10月31日）所有后四位尾数符合AABB或者ABAB或者AAAA 的电话号码。（A、B 分别代表1—9中任意的一个数字） 3、删除jifei表中所有10月份出现的两条相同记录中的其中一条记录。
4、查询所有9月份、10月份月均使用金额在30元以上的用户号码（结果不能出现重复） 二、逻辑思维题（每小题10分）须写出简要计算过程和结果。 1、某人卖掉了两张面值为60元的电话卡，均是60元的价格成交的。其中一张赚了20%， 另一张赔了20%，问他总体是盈利还是亏损，盈/亏多少？ 2、有个农场主雇了两个小工为他种小麦，其中A是一个耕地能手，但不擅长播种；而B 耕地很不熟练，但却是播种的能手。农场主决定种10亩地的小麦，让他俩各包一半，于是A从东头开始耕地，B从西头开始耕。A耕地一亩用20分钟，B却用40分钟，可是B播种的速度却比A快3倍。耕播结束后，庄园主根据他们的工作量给了他俩600元工钱。他俩怎样分才合理呢? 3、1 11 21 1211 111221 下一行是什么？ 4、烧一根不均匀的绳，从头烧到尾总共需要1个小时。现在有若干条材质相同的绳子，问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢？（绳子分别为A 、B、C、D、E、F 。。。。。来代替）
数据分析师常见的7道笔试题目及答案 导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧 重于已有假设的证实或证伪。以下是由小编J.L为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把 整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用 hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000 个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理; 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日 志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址; 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP; 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也 就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是： 第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27); 第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一 个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10 个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000 个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到 分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树 /hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含100 个结点的最小堆)，并把
基于SAS分析市GDP影响因素的研究 一、前言 是中华人民国的首都、直辖市和国家中心城市，是全国的政治、文化、科教和国际交往中心，是世界著名的古都和现代国际城市。2011年全年市实现地区生产总值（GDP）16000.4亿元，按可比价格计算，比上年增长8.1%，其中人均GDP达到80394元人民币，按年平均汇率折合12447美元；2011年年末，市常住人口突破2000万大关，达2018.6万人；2011年12月，居民消费价格指数（CPI）同比上涨4.4%。 按2010年世界银行划分世界上不同国家和地区的贫富程度标准来看，实现的人均GDP已处于上中等富裕国家地区的上游，接近富裕国家地区的水平。 2012年市实现地区生产总值17801亿元，按可比价格计算，比上年增长7.7%，增幅比上年略低0.4个百分点。市人均地区生产总值86024元，折合13686美元。 加快文化创意产业集聚区建设，支持文化企业重组、改造和上市，预计文化创意产业总收入超过9000亿元，增长20%以上。国外旅游人数达到2.1亿人次，旅游总收入3216.2亿元。第三产业比重为75.7%。 更新淘汰老旧机动车22.4万辆，新增纯电动车1100辆，单位地区生产总值能耗、水耗和主要污染物排放量继续全面下降。 是综合性产业城市，综合经济实力保持在全国前列，第三产业规模居中国大陆第一。 2012年总部经济发展能力第1名。 初步核算，2013年实现地区生产总值19500.6亿元，比上年增长7.7%。其中，第一产业增加值161.8亿元，增长3%；第二产业增加值4352.3亿元，增长8.1%；第三产业增加值14986.5亿元，增长7.6%。按常住人口计算，市人均地区生产总值达到93213元。三次产业结构由2012年的 0.8:22.7:76.5变为0.8:22.3:76.9。 作为首都第一个大规模整体定向开发的金融功能区，进过十几年的发展，金融街已经成为中国的金融决策监管中心、资产管理中心、金融支付结算中心、金融信息中心：金融街集中了中国人民银行、中国银监会、中国证监会、中国保监会等中国最高等金融决策和监管机构，几乎所有有关中国金融的重大决策都在这里酝酿、讨论和最终形成，是中国金融业最具影响力的金融中心区。
从互联网巨头数据挖掘类招聘笔试题目看我们还差多少知识 1 从阿里数据分析师笔试看职业要求 以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差(标准差)作为标准测度
DW/BI 数据库面试题 一、基础题 1. 2.描述Tablespace和Datafile之间的关系. 3.描述日志的作用. 4. 5.
7. 8. 9.FACT Table上需要建立何种索引？ 二、SQL试题
1.有一张表T（F1，F2，F3，F4），要根据字段F2排序后取第8-16条记录显示，请写 出SQL。 2.指出下面SQL语句的执行顺序： select a.column1 , COUNT(*) AS CountValue, SUM(b.column3) AS SumValue from TableAainnerjoinTableB b on a.column1 = b.column1 and a.column2 = 1 where b.column3 = 10 group by a.column1 having COUNT(*)> 10 order by a.column1 1. From 2. ON 3. INNER JOIN 4. WHERE 5. GROUP BY 6. having 7. SELECT8. ORDER BY 三、DW/BI 试题 1.描述ROLAP、MOLAP、HOLAP的区别与优势。
2.
3.描述一下DW设计架构，及ETL设计方法。 4.描述你所熟悉的数据模型，如一些行业的模型，实际参与的设计及主题。 财务数据模型， 主要是凭证，会计科目，供应商，客户，等 主事实表就是会计分录、凭证等。因为凭证有表头和表体。所以事实表由两个表组成，一个是存储表头一个是表体。会计科目、供应商、客户是作为单独维度表。其他维度作为辅助维度存储在在一张表中。
知识梳理 平均数的概念： ①平均数：一般的，如果有n 个数1x ，2x ，…n x ，那么，n x 1 = (1x +2x +…+n x )叫做这n 个数的平均数， ②加权平均数：如果n 个数中，1x 出现1f 次，2x 出现2f 次，…，k x 出现k f 次(这里 n f f f n =+++ 21)，那么，根据平均数的定义，这n 个数的平均数可以表示为 n f x f x f x x k k +++= 2211，这样求得的平均数x 叫做加权平均数，其中1f ，2f ，…k f 叫做权． 平均数的计算方法： ①定义法: 当所给数据1x ，2x ，…n x 比较分散时，一般选用定义公式： n x 1 = （1x ＋2x ＋…n x ）． ②加权平均数法: 当所给数据重复出现时，一般选用加权平均数公式： T —数据的分析
)(1 2211k k f x f x f x n x +++= ，其中1f +2f +…+k f =n ． ③新数据法: 当所给数据都在某一常数a 的上下波动时，一般选用简化公式： a x x +='． 其中，常数a 通常取接近于这组数据的平均数的较“整”的数，a x x -=11'，a x x -=22'，…，a x x n n -='， )'''(1 '21n x x x n x +++= 是新数据的平均数(通常把1x ，2x ，…n x 叫做原数据，1'x ，2'x ，…n x '叫做新数据)． 中位数的概念 将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据(或最中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数． 注意：一组数据的中位数是唯一的．求中位数时，必须先将这组数据按从小到大(或从大到小)的顺序排列，如果数据的个数为奇数，那么，最中间的一个数据是这组数据的中位数；如果数据的个数为偶数，那么最中间两个数据的平均数是这组数据的中位数． 众数的概念 在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数． 众数、中位数及平均数的异同点： (1)众数、中位数及平均数都是描述一组数据的集中趋势的量，其中以平均数最为重要，其应用最为广泛． (2)平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系，其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动． (3)众数着眼于对各数据出现频率的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关，当一组数据中有不少数据多次重复出现时，其众数往往是我们关心的一种统计量． (4)中位数仅与数据的排列位置有关，某些数据的变动对中位数没有影响，当一组数据中个别数据变动较大时，可用它来描述其集中趋势． 注意：在实际问题中求得的平均数、众数和中位数，切勿漏写单位． 典例精讲 一．加权平均数（一） （加权平均数的“权”常见的三种形式）
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理； 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址； 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址； 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP； 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是：
第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成统计（之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27）； 第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O（N）+ N’*O（logK），（N为1000万，N’为300万）。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件（记为x0,x1,…x4999）中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map 等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。 4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个
数据分析初步复习讲义 It was last revised on January 2, 2021
第三章数据分析初步 项目一知识概要 1. 平均数、中位数、众数的概念及举例 一般地，对于n个数x1，x2，…，x n，我们把，叫做这n个数的算术平均数，简称平均数。 一般地，n个数据按大小顺序排列，处于的一个数据 (或 )叫做这组数据的中位数。 一组数据中出现次数的那个数据叫做这组数据的众数。 2. 平均数、中位数、众数的特征 （1）平均数、中位数、众数都是表示一组数据“平均水平”的特征数。 （2）平均数能充分利用数据提供的信息，在生活中较为常用，但它容易受极端数字的影响，且计算较繁。 （3）中位数的计算简单，受极端数字影响较小，但不能充分利用所有数字的信息。当一组数据中个别数据变动较大时，可选择中位数来表示这组数据的“集中趋势”。 （4）众数的可靠性较差，它不受极端数据的影响，求法简便。当一组数据中某些数据多次重复出现时，众数是我们关心的一种统计量。 3. 加权平均数 例1：统计一名射击运动员在某次训练中15次射击的中靶环数，获得如下数据： 6，7，8，7，7，8，10，9，8，8，9，9，8，10，9，求这次训练中该运动员射击的平均成绩。 4、方差与标准差 在一组数据中，各数据与它们平均数的差的平方的平均数(即“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”)得到的数叫方差，公式是 标准差公式是 项目二例题精讲 【例1】．为了了解学生参加体育活动的情况，学校对学生进行随机抽样调查，其中一个问题是“你平均每天参加体育活动的时间是多少?”，共有4个选项： A．小时以上 B．1～小时 C．—1小时 D．小时以下
21个必知数据科学题和答案 2016-03-10分类：其他 最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。 但是这些问题并没有提供答案，所以KDnuggets的小编们聚在一起写出了这些问题的答案。我还加了一个特别提问——第21问，是20个问题里没有的。 下面是答案。 Q1.解释什么是正则化，以及它为什么有用。 回答者：Matthew Mayo 正则化是添加一个调优参数的过程模型来引导平滑以防止过拟合。(参加KDnuggets文章《过拟合》) 这通常是通过添加一个常数到现有的权向量。这个常数通常要么是L1(Lasso)要么是L2(ridge)，但实际上可以是任何标准。该模型的测算结果的下一步应该是将正则化训练集计算的损失函数的均值最小化。 Xavier Amatriain在这里向那些感兴趣的人清楚的展示了L1和L2正则化之间的比较。 图1.Lp球:p的值减少,相应的L-p空间的大小也会减少。 Q2.你最崇拜哪些数据科学家和创业公司？ 回答者：Gregory Piatetsky 这个问题没有标准答案，下面是我个人最崇拜的12名数据科学家，排名不分先后。 Geoff Hinton, Yann LeCun, 和 Yoshua Bengio-因他们对神经网络的坚持不懈的研究，和开启了当前深度学习的革命。 Demis Hassabis，因他在DeepMind的杰出表现——在Atari游戏中实现了人或超人的表现和最近Go的表现。来自datakind的Jake Porway和芝加哥大学DSSG的Rayid Ghani因他们让数据科学对社会产生贡献。 DJ Patil，美国第一首席数据科学家，利用数据科学使美国政府工作效率更高。 Kirk D. Borne，因其在大众传媒中的影响力和领导力。
招标投标企业报告北京华宇信息技术有限公司
本报告于 2019年11月30日 生成 您所看到的报告内容为截至该时间点该公司的数据快照 目录 1. 基本信息：工商信息 2. 招投标情况：中标/投标数量、中标/投标情况、中标/投标行业分布、参与投标 的甲方排名、合作甲方排名 3. 股东及出资信息 4. 风险信息：经营异常、股权出资、动产抵押、税务信息、行政处罚 5. 企业信息：工程人员、企业资质 * 敬启者：本报告内容是中国比地招标网接收您的委托，查询公开信息所得结果。中国比地招标网不对该查询结果的全面、准确、真实性负责。本报告应仅为您的决策提供参考。
一、基本信息 1. 工商信息 企业名称：北京华宇信息技术有限公司统一社会信用代码：911101086950180540工商注册号：110108012244333组织机构代码：695018054 法定代表人：朱相宇成立日期：2009-09-09 企业类型：有限责任公司(法人独资)经营状态：在业 注册资本：60000万人民币 注册地址：北京市海淀区中关村东路1号院8号楼21层C2301、C2302 营业期限：2009-09-09 至 2059-09-08 营业范围：技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务；技术培训；计算机系统服务；数据处理；基础软件服务；应用软件服务；软件开发；销售电子产品、通讯设备、计算机、软件及辅助设备、机械设备、家用电器、化工产品（不含危险化学品及一类易制毒化学品）；生产信息安全设备、其他计算机、其他电子设备（限在外埠从事生产活动）；销售医疗器械II类；货物进出口、技术进出口、代理进出口；施工总承包；专业承包；劳务分包。（企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。） 联系电话：*********** 二、招投标分析 2.1 中标/投标数量 企业中标/投标数： 个 （数据统计时间：2017年至报告生成时间） 4,425
数据分析师面试常见的77个问题 2013-09-28数据挖掘与数据分析 随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？ 9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在
所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？ 19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？能把这二个优化份开吗？ 20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？ 21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？ 22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？ 23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？ 24、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？ 25、（在内存满足的情况下）你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？ 26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？ 27、你处理过白名单吗？主要的规则？（在欺诈或者爬行检验的情况下） 28、什么是星型模型？什么是查询表？
数据分析岗面试题 It was last revised on January 2, 2021
数据分析岗面试题1、表：table1(Id,class,score),用最高效最简单的SQL列出各班成绩最高的列表，显 示班级，成绩两个字段。 2、有一个表table1有两个字段FID，Fno，字都非空，写一个SQL语句列出该表 中一个FID对应多个不同的Fno的纪录。 Fid Fno 101 a1001 101 a1001 102 a1002 102 a1003 103 a1004 104 a1005 104 a1006 105 a1007 105 a1007 105 a1007 3、有员工表empinfo ( Fempno varchar2(10) not null pk, Fempname varchar2(20) not null, Fage number not null, Fsalary number not null ); 假如数据量很大约1000万条； 写一个你认为最高效的SQL，用一个SQL计算以下四种人： fsalary>9999 and fage > 35 fsalary>9999 and fage < 35 fsalary <9999 and fage > 35 fsalary <9999 and fage < 35 每种员工的数量； 4、 Sheet1: sheet2： Sheet1、sheet2是Excel中两个表，sheet2中 记录了各产品类别下面对应的产品编码，现 要在sheet1 C列中对应A列产品编码所对应 的产品类别，请写出公式。
《毕业生：阿里巴巴数据分析师笔试题》 最近，网上放出了IT大佬们的一些考题出来，让人竞相争看，倒地这些大牛公司的择贤条件是如何的呢？大圣众包（https://www.doczj.com/doc/b918939337.html,）威客平台从网上整理了阿里巴巴招募数据分析师实习生的一道笔试题，让大家提前试试水。答案在最后，可不要提前偷看哦。 ———————————————问题分割线——————————————— 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 三、根据要求写出SQL 表A结构如下： Member_ID（用户的ID，字符型） Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据）） URL（访问的页面地址，字符型）
要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致） 四、销售数据分析 根据某一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师， a)从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？ b)如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？ 五、用户调研 某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题： a)试验需要为决策提供什么样的信息？ b)按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。
———————————————答案分割线——————————————— 一、 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test（是以FrankE.Grubbs命名的），又叫maximumnormedresidualtest，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 【点评】考察的内容是统计学基础功底。 二、 聚类分析（clusteranalysis）是一组将研究对象分为相对同质的群组（clusters）的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析（classificationanalysis）或数值分类（numericaltaxonomy）。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchicalmethod）、划分方法（partitioningmethod）、基于密度的方法（density-basedmethod）、基于网格的方法（grid-basedmethod）、基于模型的方法（model-basedmethod）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后
北京市公有经济企事业单位专业技术人员数据分析报告 2018版
报告导读 北京市公有经济企事业单位专业技术人员数据分析报告围绕核心要素即专业技术人员总数量，工程技术人员数量等展开深入分析，深度剖析了北京市公有经济企事业单位专业技术人员的现状及发展脉络。 北京市公有经济企事业单位专业技术人员分析报告中的数据来源于政府部门如中国国家统计局等，通过整理和清洗等方法分析得出，具备权威性、严谨性、科学性。 本报告从多维角度借助数据全面解读北京市公有经济企事业单位专业技术人员现状及发展态势，客观反映当前北京市公有经济企事业单位专业技术人员真实状况，趋势、规律以及发展脉络，北京市公有经济企事业单位专业技术人员数据分析报告必能为大众提供有价值的指引及参考，提供更快速的效能转化。 北京市公有经济企事业单位专业技术人员数据分析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维，任何其他方引用此报告均需注明出处。
目录 第一节北京市公有经济企事业单位专业技术人员现状概况 (1) 第二节北京市专业技术人员总数量指标分析 (3) 一、北京市专业技术人员总数量现状统计 (3) 二、全国专业技术人员总数量现状统计 (3) 三、北京市专业技术人员总数量占全国专业技术人员总数量比重统计 (3) 四、北京市专业技术人员总数量（2015-2017）统计分析 (4) 五、北京市专业技术人员总数量（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国专业技术人员总数量（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国专业技术人员总数量（2016-2017）变动分析 (5) 八、北京市专业技术人员总数量同全国专业技术人员总数量（2016-2017）变动对比分析6 第三节北京市工程技术人员数量指标分析 (7) 一、北京市工程技术人员数量现状统计 (7) 二、全国工程技术人员数量现状统计分析 (7) 三、北京市工程技术人员数量占全国工程技术人员数量比重统计分析 (7) 四、北京市工程技术人员数量（2015-2017）统计分析 (8) 五、北京市工程技术人员数量（2016-2017）变动分析 (8) 六、全国工程技术人员数量（2015-2017）统计分析 (9)
数据分析岗面试题-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
数据分析岗面试题 1、表：table1(Id,class,score),用最高效最简单的SQL列出各班成绩最高的列 表，显示班级，成绩两个字段。 2、有一个表table1有两个字段FID，Fno，字都非空，写一个SQL语句列出 Fno的纪录。 3、有员工表empinfo 4、( 5、Fempno varchar2(10) not null pk, 6、Fempname varchar2(20) not null, 7、Fage number not null, 8、Fsalary number not null 9、); 10、假如数据量很大约1000万条；写一个你认为最高效的SQL，用一个SQL 计算以下四种人： 11、fsalary>9999 and fage > 35 12、fsalary>9999 and fage < 35 13、fsalary <9999 and fage > 35 14、fsalary <9999 and fage < 35 15、每种员工的数量； 4、
Sheet1: sheet2： Sheet1、sheet2是Excel中两个表，sheet2中 记录了各产品类别下面对应的产品编码，现 要在sheet1 C列中对应A列产品编码所对应 的产品类别，请写出公式。 5、某商品零售公司有100万客户资料数据（客户数据信息包括客户姓名、电话、地址、购买次数、购买时间、购买金额、购买产品种类等等），现要从中抽取10万客户，对这些客户发送目录手册，为了能使这批手册产生的利润最大，从已有的客户数据信息，我们应该如何挑选这10万个客户？
北京市主要水果产量基本情况数据分析报告2019版
序言 北京市主要水果产量基本情况数据分析报告全面、客观、深度分析当下北京市主要水果产量基本情况现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析北京市主要水果产量基本情况重要指标即主要水果产量，苹果产量，柑桔产量，梨产量，葡萄产量，香蕉产量等，把握北京市主要水果产量基本情况发展规律，前瞻未来发展态势。 北京市主要水果产量基本情况数据分析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，任何机构及个人引用我方报告，均需注明出处。 北京市主要水果产量基本情况分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解北京市主要水果产量基本情况提供有价值的指引，为机构和个体提供有意义的参考。
目录 第一节北京市主要水果产量基本情况现状概况 (1) 第二节北京市主要水果产量指标分析 (3) 一、北京市主要水果产量现状统计 (3) 二、全国主要水果产量现状统计 (3) 三、北京市主要水果产量占全国主要水果产量比重统计 (3) 四、北京市主要水果产量（2016-2018）统计分析 (4) 五、北京市主要水果产量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国主要水果产量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国主要水果产量（2017-2018）变动分析 (5) 八、北京市主要水果产量同全国主要水果产量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节北京市苹果产量指标分析 (7) 一、北京市苹果产量现状统计 (7) 二、全国苹果产量现状统计分析 (7) 三、北京市苹果产量占全国苹果产量比重统计分析 (7) 四、北京市苹果产量（2016-2018）统计分析 (8) 五、北京市苹果产量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国苹果产量（2016-2018）统计分析 (9)