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谷歌數(shù)據(jù)分析師（谷歌數(shù)據(jù)分析師證書）

發(fā)布時間：2023-04-22 06:07:02 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 54

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于谷歌數(shù)據(jù)分析師的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析師常見的面試問題
2、大數(shù)據(jù)專業(yè)可以從事哪些工作
3、如何加google analytics
4、我究竟適不適合做數(shù)據(jù)分析師？

谷歌數(shù)據(jù)分析師（谷歌數(shù)據(jù)分析師證書）

一、數(shù)據(jù)分析師常見的面試問題

關于數(shù)據(jù)分析師常見的面試問題集錦

1、你處理過的最大的數(shù)據(jù)量?你是如何處理他們的?處理的結果。

谷歌數(shù)據(jù)分析師（谷歌數(shù)據(jù)分析師證書）

2、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目?你是如何對其結果進行衡量的?

3、什么是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則?

4、什么是：協(xié)同過濾、n-grams, map reduce、余弦距離?

5、如何讓一個網(wǎng)絡爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好總結數(shù)據(jù)從而得到一干凈的數(shù)據(jù)庫?

6、如何設計一個解決抄襲的方案?

7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用?

8、點擊流數(shù)據(jù)應該是實時處理?為什么?哪部分應該實時處理?

9、你認為哪個更好：是好的數(shù)據(jù)還是好模型?同時你是如何定義“好”?存在所有情況下通用的模型嗎?有你沒有知道一些模型的定義并不是那么好?

10、什么是概率合并(aka模糊融合)?使用sql處理還是其它語言方便?對于處理半結構化的數(shù)據(jù)你會選擇使用哪種語言?

11、你是如何處理缺少數(shù)據(jù)的?你推薦使用什么樣的處理技術?

12、你最喜歡的編程語言是什么?為什么?

13、對于你喜歡的統(tǒng)計軟件告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。

14、sas, r, python, perl語言的區(qū)別是?

15、什么是大數(shù)據(jù)的詛咒?

16、你參與過數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)模型的設計嗎?

17、你是否參與過儀表盤的設計及指標選擇?你對于商業(yè)智能和報表工具有什么想法?

18、你喜歡td數(shù)據(jù)庫的什么特征?

19、如何你打算發(fā)100萬的營銷活動郵件。你怎么去優(yōu)化發(fā)送?你怎么優(yōu)化反應率?能把這二個優(yōu)化份開嗎?

20、如果有幾個客戶查詢oracle數(shù)據(jù)庫的效率很低。為什么?你做什么可以提高速度10倍以上，同時可以更好處理大數(shù)量輸出?

21、如何把非結構化的數(shù)據(jù)轉換成結構化的數(shù)據(jù)?這是否真的有必要做這樣的轉換?把數(shù)據(jù)存成平面文本文件是否比存成關系數(shù)據(jù)庫更好?

22、什么是哈希表碰撞攻擊?怎么避免?發(fā)生的頻率是多少?

23、如何判別mapreduce過程有好的負載均衡?什么是負載均衡?

24、請舉例說明mapreduce是如何工作的?在什么應用場景下工作的很好?云的安全問題有哪些?

25、(在內存滿足的情況下)你認為是100個小的哈希表好還是一個大的哈希表，對于內在或者運行速度來說?對于數(shù)據(jù)庫分析的評價?

26、為什么樸素貝葉斯差?你如何使用樸素貝葉斯來改進爬蟲檢驗算法?

27、你處理過白名單嗎?主要的規(guī)則?(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)

28、什么是星型模型?什么是查詢表?

29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎?如何可以，說明一下建立過程?

30、在sql, perl, c++, python等編程過程上，待為了提升速度優(yōu)化過相關代碼或者算法嗎?如何及提升多少?

31、使用5天完成90%的精度的解決方案還是花10天完成100%的精度的解決方案?取決于什么內容?

32、定義：qa(質量保障)、六西格瑪、實驗設計。好的與壞的實驗設計能否舉個案例?

33、普通線性回歸模型的缺陷是什么?你知道的其它回歸模型嗎?

34、你認為葉數(shù)小于50的決策樹是否比大的好?為什么?

35、保險精算是否是統(tǒng)計學的一個分支?如果不是，為何如何?

36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數(shù)正態(tài)分布的數(shù)據(jù)案例。給出一個分布非常混亂的數(shù)案例。

37、為什么說均方誤差不是一個衡量模型的好指標?你建議用哪個指標替代?

38、你如何證明你帶來的算法改進是真的有效的與不做任何改變相比?你對a/b測試熟嗎?

39、什么是敏感性分析?擁有更低的敏感性(也就是說更好的強壯性)和低的預測能力還是正好相反好?你如何使用交叉驗證?你對于在數(shù)據(jù)集中插入噪聲數(shù)據(jù)從而來檢驗模型的.敏感性的想法如何看?

40、對于一下邏輯回歸、決策樹、神經網(wǎng)絡。在過去XX年中這些技術做了哪些大的改進?

41、除了主成分分析外你還使用其它數(shù)據(jù)降維技術嗎?你怎么想逐步回歸?你熟悉的逐步回歸技術有哪些?什么時候完整的數(shù)據(jù)要比降維的數(shù)據(jù)或者樣本好?

42、你如何建議一個非參數(shù)置信區(qū)間?

43、你熟悉極值理論、蒙特卡羅邏輯或者其它數(shù)理統(tǒng)計方法以正確的評估一個稀疏事件的發(fā)生概率?

44、什么是歸因分析?如何識別歸因與相關系數(shù)?舉例。

45、如何定義與衡量一個指標的預測能力?

46、如何為欺詐檢驗得分技術發(fā)現(xiàn)最好的規(guī)則集?你如何處理規(guī)則冗余、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和二者的本質問題?一個規(guī)則集的近似解決方案是否可行?如何尋找一個可行的近似方案?你如何決定這個解決方案足夠好從而可以停止尋找另一個更好的?

47、如何創(chuàng)建一個關鍵字分類?

48、什么是僵尸網(wǎng)絡?如何進行檢測?

49、你有使用過api接口的經驗嗎?什么樣的api?是谷歌還是亞馬遜還是軟件即時服務?

50、什么時候自己編號代碼比使用數(shù)據(jù)科學者開發(fā)好的軟件包更好?

51、可視化使用什么工具?在作圖方面，你如何評價tableau?r?sas?在一個圖中有效展現(xiàn)五個維度?

52、什么是概念驗證?

53、你主要與什么樣的客戶共事：內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/it部門的人?有咨詢經驗嗎?與供應商打過交道，包括供應商選擇與測試。

54、你熟悉軟件生命周期嗎?及it項目的生命周期，從收入需求到項目維護?

55、什么是cron任務?

56、你是一個獨身的編碼人員?還是一個開發(fā)人員?或者是一個設計人員?

57、是假陽性好還是假陰性好?

58、你熟悉價格優(yōu)化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎?分別給案例。

59、zillow’s算法是如何工作的?

60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的fb帳戶?

61、你如何創(chuàng)建一個新的匿名數(shù)字帳戶?

62、你有沒有想過自己創(chuàng)業(yè)?是什么樣的想法?

63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎?它將會被什么替代?

64、你用過時間序列模型嗎?時滯的相關性?相關圖?光譜分析?信號處理與過濾技術?在什么樣的場景下?

65、哪位數(shù)據(jù)科學有你最佩服?從哪開始?

66、你是怎么開始對數(shù)據(jù)科學感興趣的?

67、什么是效率曲線?他們的缺陷是什么，你如何克服這些缺陷?

68、什么是推薦引擎?它是如何工作的?

69、什么是精密測試?如何及什么時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試?

70、你認為怎么才能成為一個好的數(shù)據(jù)科學家?

71、你認為數(shù)據(jù)科學家是一個藝術家還是科學家?

72、什么是一個好的、快速的聚類算法的的計算復雜度?什么好的聚類算法?你怎么決定一個聚類的聚數(shù)?

73、給出一些在數(shù)據(jù)科學中“最佳實踐的案例”。

74、什么讓一個圖形使人產生誤解、很難去讀懂或者解釋?一個有用的圖形的特征?

75、你知道使用在統(tǒng)計或者計算科學中的“經驗法則”嗎?或者在商業(yè)分析中。

76、你覺得下一個20年最好的5個預測方法是?

77、你怎么馬上就知道在一篇文章中(比如報紙)發(fā)表的統(tǒng)計數(shù)字是錯誤，或者是用作支撐作者的論點，而不是僅僅在羅列某個事物的信息?例如，對于每月官方定期在媒體公開發(fā)布的失業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，你有什么感想?怎樣可以讓這些數(shù)據(jù)更加準確?

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二、大數(shù)據(jù)專業(yè)可以從事哪些工作

1、Hadoop開發(fā)工程師

Hadoop是一個分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數(shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架，以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數(shù)據(jù)處理。所以說Hadoop解決了大數(shù)據(jù)如何存儲的問題，因而在大數(shù)據(jù)培訓機構中是必須學習的課程。

2、數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。

作為一名數(shù)據(jù)分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數(shù)據(jù)魔鏡等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門，至少能用Acess等進行數(shù)據(jù)庫開發(fā)，至少掌握一門數(shù)學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，應該業(yè)務、管理、分析、工具、設計都不落下。

3、數(shù)據(jù)挖掘工程師

做數(shù)據(jù)挖掘要從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就需要一定的數(shù)學知識，最基本的比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等。

經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數(shù)據(jù)，如果用Python的話會和Spark相結合。

4、大數(shù)據(jù)可視化工程師

隨著大數(shù)據(jù)在人們工作及日常生活中的應用，大數(shù)據(jù)可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里云推出縣域經濟可視化產品，大數(shù)據(jù)技術和大數(shù)據(jù)可視化都是幕后的英雄。

三、如何加google analytics

Google Analytics（Google分析）是Google的一款免費的網(wǎng)站分析服務，自從其誕生以來，即廣受好評。Google Analytics功能非常強大，只要在網(wǎng)站的頁面上加入一段代碼，就可以提供的豐富詳盡的圖表式報告。今天，我將總結一下加入代碼的一些技巧，使用不同格式的urchinTracker代碼，可以跟蹤網(wǎng)站上一些特殊事件（例如不會產生綜合瀏覽量的事件、JavaScript事件、文件下載、出站鏈接等），還可以跟蹤制定屬性的事件（例如Adsense、完整反向鏈接等）。當然，閱讀這些技巧前請先閱讀“Google分析師幫助中心”的主要內容。（后記：部分技巧在最新版本的Google Analytics中已經無法使用）

一、統(tǒng)計非HTML的文件點擊

在網(wǎng)頁文件中跟蹤某一個鏈接，可以通過在鏈接 <a> 標記中添加onClick屬性來實現(xiàn)，實例如下：

注意，使用這個屬性，必須將 Analytics跟蹤代碼放在HTML代碼前面，最好<body>的下面。

二、跟蹤Adwords

Google Analytics官方已經直接支持跟蹤Adwords，詳細步驟請參看“如何將 Google Analytics（分析）帳戶鏈接到 AdWords 帳戶？”。

另外，vdgraaf也提供了一個手動修改代碼的方法，也可以實現(xiàn)同樣功能，修改的例子是：

_uacct = "**-******-*"; // your urchin code generated by Google Analytics

if( document.referrer )

{

if( document.referrer.indexOf( 'google' ) != -1 )

{

var urlPattern = /(\?|&)q=([^&]*)/;

var aMatches = urlPattern.exec( document.referrer );

if( aMatches != null )

{

urchinTracker( '/query/' + aMatches[2] );

}

else

{

urchinTracker();

}

else

{

urchinTracker();

}

else

{

urchinTracker();

}

然后在“內容優(yōu)化”-“內容效果”-“內容細目”里查看目錄query的信息，好可以將其內容與“優(yōu)化市場營銷”-“搜索引擎營銷”-“按點擊付費與自然轉化”-Google比較一下Adwords數(shù)據(jù)。

三、跟蹤Adsense點擊

我們以前介紹過的Adsense追蹤軟件只是將用戶點擊記錄下來，并不具備統(tǒng)計功能，如果我們想要對以往的廣告點擊進行統(tǒng)計，那么可以直接利用Google Analytics來實現(xiàn)統(tǒng)計功能。

實現(xiàn)的大致方法是：

在Google的Adsense廣告下面增加如下語句

function log() {

　urchinTracker ('/adsense');

}

var elements2;

elements2 = document.getElementsByTagName("iframe");

for (var i = 0; i < elements2.length; i++) {

if(elements2[i].src.indexOf('googlesyndication.com') > -1) {

　elements2[i].onfocus = log;

}

</script>

修改好了以后，請大家不要點擊Google廣告進行測試，那樣會被Google鎖定帳戶的，大家只要慢慢等待Google Analytics的統(tǒng)計信息即可。

另外seobook也介紹了一個方法，原理是基本類似的。

四、跟蹤所有點出鏈接

使用下面語句可以跟蹤所有點出鏈接。

window.onload = setAdsLinks;

function setAdsLinks()

{

var Links = document.getElementsByTagName( 'A' );

for( var i = 0; i < Links.length; i++ )

{

Links[i].onclick = function() {

urchinTracker( this.href );

}

注意，使用這個代碼需要將Google Analytics的統(tǒng)計代碼放在頁面的最前端，另外這種統(tǒng)計有一個副作用，就是如果網(wǎng)頁的超級鏈接非常多的話，這些語句會影響瀏覽器的性能，甚至引起“假死”的狀態(tài)。

五、顯示完整的反向鏈接

統(tǒng)計來源的時候，Google Analytics只顯示域名信息，我們可以通過修改統(tǒng)計代碼，實現(xiàn)Google Analytics顯示完整的反向鏈接

_uacct = "**-******-*"; // 這些是Google Analytics產生的代碼

//用下面的代碼替換原有的代碼。

if( document.referrer )

{

urchinTracker(document.referrer);

}

else

{

urchinTracker();

}

六、不修改代碼顯示完整的反向鏈接

Google官方提供了一個不修改代碼也可以顯示完整來源的方法，就是在“優(yōu)化市場營銷”-“訪問者群體細分效果”-“造訪來源”，選中來源地址左邊的圖標，點“跨群體效果”，再點“內容”即可返回來源具體靜態(tài)URL的數(shù)據(jù)，這個方法用于靜態(tài)地址的來源，動態(tài)地址（例如搜索結果）用這個會不好用。

四、我究竟適不適合做數(shù)據(jù)分析師？

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現(xiàn)在?！狣ambisa Moyo《dead aid》

隨著大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展，越來越多的人開始學習、從事數(shù)據(jù)分析相關工作，但也有很多同學在觀望，我究竟適不適合做數(shù)據(jù)分析？今天，整理了在咨詢工作中學生常見的疑問，希望可以幫忙大家答疑解惑。

No.1

我性格內向，

適不適合做數(shù)據(jù)分析？

性格內向、外向只是相對而言，只要溝通能力沒問題就可以。數(shù)據(jù)分析工作不比純IT，會涉及到很多和業(yè)務部門、技術部門的溝通，做出報告后也需要進行展示，并說服別人接受自己的結果?？梢?，數(shù)據(jù)分析工作對個人的溝通能力還是有一定要求，除了技術過關外，口才也必不可少。但我相信，對于新一代的年輕人來說，只要沒有語言障礙，經過相應學習和鍛煉，溝通能力和語言藝術都不會差。

No.2

我是文科生，

適不適合做數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析工作確實對數(shù)學、邏輯思維能力、編程能力有要求，文科學生在教育過程中可能缺乏對這塊技能能力的培養(yǎng)。但是不接觸并不代表不行。我接觸過很多文科生轉型數(shù)據(jù)分析師成功的案例，有些甚至比理工科或者數(shù)據(jù)相關專業(yè)的同學做的還好。上一段也提到溝通能力，文科生表達能力強、善于溝通是從事數(shù)據(jù)分析工作的一大優(yōu)勢。

現(xiàn)在時代變化很快，為應對變化應該向十字型人才發(fā)展，專業(yè)不應該成為個人發(fā)展的限制，興趣才是最好的老師。

No.3

我是女生，

適不適合做數(shù)據(jù)分析？

誠然，性別歧視在現(xiàn)在很多崗位中依然存在。但對于數(shù)據(jù)分析來說，女生反而是有與生俱來的優(yōu)勢，比如細心、耐心，這對于數(shù)據(jù)處理可至關重要。女性天然具有的親和力和溝通表達能力，也會在溝通協(xié)調方面游刃有余。另外，數(shù)據(jù)分析最終都要結合業(yè)務面向用戶，女性對于生活的洞察力也是從事數(shù)據(jù)分析工作的優(yōu)勢。

當然了，缺陷也還是有，就像邏輯思維能力這些，但這些并不足以成為女性從事數(shù)據(jù)分析的攔路虎。數(shù)據(jù)分析細化的分工很多，可以選擇可以發(fā)揮女性優(yōu)勢的崗位，另外缺乏的能力也一定可以通過學習獲得。

舉一個例子，供女性同胞參考：谷歌云人工智能和機器學習首席科學家李飛飛。（相關詳情可自行百度）

No.4

我已經工作很多年，

還適不適合做數(shù)據(jù)分析？

很多同學在職業(yè)發(fā)展過程中都會遇到瓶頸或者對重復性工作的厭煩，就會生出轉行的念頭，

很多也可能是工作十數(shù)年。那對于這些同學來說，轉行確實面對比較大的成本。未來是數(shù)據(jù)驅動的時代，各行各業(yè)、各個崗位都會接觸到數(shù)據(jù)，都需要掌握一定的數(shù)據(jù)分析技能。

那對于大齡同學的建議，數(shù)據(jù)分析一定要學，但是否做為下一份工作崗位，可以依據(jù)個人情況而定。如果你所在行業(yè)已經開始運用數(shù)據(jù)分析，且有從業(yè)的需求，那非常建議你選擇數(shù)據(jù)分析，你的工作經驗將會更好的幫助你從事這項工作?；蛘吣阋呀浻蟹浅远ǖ男判膹氖聰?shù)據(jù)分析工作，那我相信未來可期！

以上是日常工作中接觸到同學比較多的疑問，希望解答對大家有所幫助，為自己的人生做出更好的選擇。最后借用開頭Dambisa Moyo在《dead aid》說的一句話，“做一件事情最好的時間是10年前,其次就是現(xiàn)在”，大家加油吧！

以上就是關于谷歌數(shù)據(jù)分析師相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。