香港留学之数据岗位高频面试题

  大数据时代,数据分析早已成为能够帮助管理者和企业做出正确决策的必备法宝.越来越多的企业在面对应聘者时,会优先录取既懂业务又懂数据的人才。

  如何处理可疑或缺失数据

  区别在于数据分析是针对个别属性的实例分析,并提供值范围,离散值及其频率,空值发生,数据类型,长度等信息。而数据挖掘是重点关注聚类分析,异常记录检测,依赖关系,序列发现,多个属性之间的关系控制等。

  如何处理可疑或缺失数据

  准备提供所有可疑数据信息的验证报告。它应该提供信息,如失败的验证标准以及发生的日期和时间,有经验的数据分析师应该检查可疑数据以确定其可接受性。应该找出无效数据并用验证码替换,对缺失数据进行处理,使用最佳分析策略,如删除,单一插补方法,基于模型的方法等。

  列出清理数据的最佳实践

  首先按不同的属性排序数据,对于大数据集,逐步清理并改进数据,直到获得良好的数据质量;对大型数据集,可以先将其分解为小数据集,使用更少的数据将增加迭代速度。

  要处理常见的清理任务,请创建一组实用程序函数/工具/脚本。它可能包括基于CSV文件或SQL数据库重映射值,或者正则表达式搜索和替换,消除所有不匹配正则表达式的值。最后分析每列的汇总统计数据(标准差,均值,缺失值的数量)。

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[香港留学之数据岗位高频面试题] 文章生成时间为:2020-09-17 00:22:51

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