百度数据挖掘面试题（数据挖掘面试常用算法）

数据挖掘问题··

可伸缩由于数据产生和采集技术的进步，数太字节（TB）、数拍字节（PB）甚至数艾字节（EB）的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法采用特殊的搜索策略来处理指数级的搜索问题。

猜测问题 此处说的猜测问题指的是狭义的猜测，并不包含前面阐述的分类问题，因为分类问题也归于猜测。一般来说咱们谈猜测问题首要指猜测变量的取值为连续数值型的状况。

神经网络方法 神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的问题，以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。

数据分析师—技术面试

1、首先，这两个算法解决的是数据挖掘中的两类问题。K-Means 是聚类算法，KNN 是分类算法。其次，这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means 是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而 KNN 是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。最后，K 值的含义不同。

2、自我简介：用一句话说明白自己的学历专业年龄工作经历等；2）我会什么：包括会用什么工具，懂得什么理论知识；3）我做过什么：介绍下项目的内容，通过什么手段，达到了什么成果。自我介绍的重点是在最短的时间突出自己的项目经历和技术水平，但也不用过于详细，留给面试官问问题的空间。

3、数据分析面试自我介绍　篇【1】 我叫xx，本科和研究生都就读于xx，专业方向是是信息与系统。我的职业理想是成为一名优秀的工程师，所以我选择了xx，选择了我现在的专业。我希望在未来成为这方面的专家。为了实现这个梦想，我特别注重与此相关的专业课程的学习，也取得了很好的成绩。

4、面试数据分析师的常见问题。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人... 面试数据分析师的常见问题。

数据分析师面试经验

考察对数据的敏感度 面试的时候，数据部门经理问一些生活中的数据的问题，一个优秀的数据分析师对数据有很强的敏感度，生活中常见的数据，你直观的感受往往能反应出你的资质。数学基本概念和统计学方法 遇到的有排列组合的问题的，还有指数衰减的定义等等。

我会什么：包括会用什么工具，懂得什么理论知识；3）我做过什么：介绍下项目的内容，通过什么手段，达到了什么成果。自我介绍的重点是在最短的时间突出自己的项目经历和技术水平，但也不用过于详细，留给面试官问问题的空间。

跟上面的课是由同一批老师组织的，内容包括探索性数据统计和R编程。吴恩达的机器学习一定要学且其乐无穷。他善于阐释方法背后的动机，并在课程中花了很多时间训练直觉。直觉对电话面试尤其有益，这些面试中你可能不想强调技术细节却又要证明对领域的熟悉。由于我当时的目标是亚马逊，所以云计算专项课程也令我受益。

想转行做数据分析工作的朋友。之前在比较小的公司做数据分析师，去大公司面试。在校大学生。在回答这些问题之前，先谈我的一个面试经历，记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候，有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。

面试岗位：阿里（商业智能部，数据分析）本人条件：女，211应届生统计学专业 阿里面试非常注重简历上的经历，尤其是实习经历，一定要清楚项目中最重要的几个数据指标，以及如何落地，对业务产生了什么样的效果。

数据挖掘题目,K—均值算法应用

1、在数据挖掘的瑰宝库中，K-means（k-均值）算法以其简单易懂、高效实用的特点，成为众多数据科学家的首选工具。本文将深入探讨K-means的基石，包括其背后的基本概念、工作原理，以及如何通过Python实现并应用到实际场景中。让我们一起揭开这个聚类算法的神秘面纱。

2、在数据挖掘的世界里，K 均值聚类算法如同一把精准的雕刻刀，切割出数据中的隐藏模式。它基于每个类别的质心或中心点，将连续空间的数据划分为 K 个紧密的集群，每个簇代表一个独特的数据群体。

3、k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

4、K均值聚类，这个看似简单的数据科学工具，实则蕴含着强大的数据挖掘能力。它是一种基于硬划分的聚类方法，旨在将数据样本划分为k个紧密且互不重叠的类别，每个样本的选择目标是使其与所属类别中心的距离达到最小化。这样的分类方式，让K均值聚类在众多聚类算法中独树一帜。

悬赏!数据挖掘方面的问题,求第二题的答案和解释,非常感谢

1、再说置信度：置信度是说在存在一个元素的集合中另外一个元素存在的概率。我们还用第二题举例：比如在存在A的集合中存在B的概率是多少？我们找找：存在A的集合有1，2，3三个。在这三个中1，2，两个包含B。也就是说B的置信度为2/3≈67%。我们再找B到C。存在B的集合有1，2，4，5四个。

2、答案：不一定，1） 可能是既定事实，比如奶粉和奶瓶，这个是大家工人的事实，不需要用关联规则来解释。

3、区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。