试题分析

探讨最新的oracle面试题，助您全面了解和应对，是求职过程中的理想选择。帮助您评估自己的oracle技能水平和准备面试的关键内容。

阿里巴巴的数据挖掘面试题系列挺实用的，尤其是对于面试准备来说不错。里面不仅有对数据挖掘相关概念的解析，还有具体的算法。比如提到的异常值的识别方法，像Grubbs'test这种工具，能你精确地识别数据中的极端值。另外，聚类部分也详细了像k-均值、DBSCAN这些经典算法，通俗易懂，适合快速掌握。还有一些 SQL 查询的编写技巧，适合实际操作时的参考。，想要快速了解数据挖掘的基本概念和常用算法的话，还是蛮不错的资源！如果你准备面试或想系统学习数据挖掘相关知识，可以看看这个面试题解析系列，内容还蛮全面的，帮你提高能力。别忘了，聚类算法和 SQL 操作也都涉及，你从实际应用的角度理解这些知识。

汇聚精选试题资源，涵盖 MATLAB 各项模块，助你提升技能。

2021 年大数据分析师竞赛理论试题。

电赛备赛指南 比赛概述 电子设计竞赛，简称电赛，主要面向电子工程、计算机科学等专业的学生。比赛内容涉及电子电路设计、嵌入式系统开发、数字信号处理、通信系统设计等多个方面。参赛队伍需设计并制作电子产品或系统，以实现特定功能或解决特定问题。 备赛心得 熟悉比赛规则: 仔细研读电赛规则、评分标准和项目要求，确保参赛作品符合要求。 夯实基础知识: 掌握电子电路设计、嵌入式系统开发、信号处理等基础知识，并通过学习和实践不断提升技能水平。 注重实践操作: 积极参与电路搭建、软件编程和系统调试，熟练使用常用电子元器件和工具。 强化团队合作: 电赛通常以团队形式参赛，成员之间需紧密合作，明确分工，协同

这份文档是南京农业大学2006-2007学年第一学期研究生课程《计算方法与数值分析》的试题。主要涵盖计算机算法与数值分析的相关知识，包括浮点数计算精度限制、数值积分中的负数问题、线性方程组与解的近似、分段低次插值多项式、多项式插值与最小二乘拟合、牛顿迭代法和高斯-塞德尔迭代法等内容。试题要求通过牛顿迭代法求解方程的根并验证迭代格式的局部收敛性，以及利用最小二乘原理求解超定方程组的最小二乘解。

对于做数据的开发者，尤其是用Excel做数据的同学来说，百度的这些资源真的蛮实用的。比如，如果你正在学习Excel，可以看看《Excel 数据入门指南》，它的内容挺基础的，适合刚入门的朋友。除了这个，还有多跟数据相关的工具和技术，比如百度指数爬虫程序优化、基于 Hadoop 和 Spark 的百度热搜数据可视化系统设计与实现等，都能帮你提升数据的能力哦。如果你正在为面试做准备，这些百度面试题的相关资源也比较适合你。不仅如此，百度的资源库里还有一些关于爬虫、地图开发等方面的技术，也挺值得一看的，帮你打下坚实的技术基础。你可以根据自己的需求去挑选，内容都还不错，挺适合拓宽知识面的。，如果你有空的话

产品数据师常考的那套题，终于有个整理得挺清楚的版本了，尤其是那道用户留存计算题，Excel 建模那块讲得还蛮细。你要是平时有做用户增长或者数据埋点的工作，这套题拿来练手还挺有用的。留存率的计算逻辑、DAU 的预测方法，全都有拆解过程。还有广告投放、城市表现评估、功能更新效果验证……都是面试常见套路，提前过一遍，心里稳得多。里面还带了一些 Excel 实操建议，比如怎么快速套公式、怎么画留存曲线图这些，比较适合刚入行或者想往数据转岗的前端看看，别说，还挺实用的。

123132

数据分析职场——转行/跳槽/迎接毕业生入职/技能升级，练习面试题。