本書主要講解了應(yīng)對數(shù)據(jù)分析師面試所需的基礎(chǔ)知識與典型面試題的解答方法，內(nèi)容以讀者的閱讀需求進(jìn)行架構(gòu)，力求使該者對面試題涉及的原理與解題思路有清晰的認(rèn)知，以幫助讀者在面試時(shí)舉一反三，從容作答。 本書共分為7章。第1章介紹了正確認(rèn)識數(shù)據(jù)分析的一些必要知識，以及用人單位對數(shù)據(jù)分析師的要求，第2~5 章，分別介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、分析工具的使用、面試時(shí)常見的數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)挖掘等 4個(gè)部分的知識，其中分析工具包括 Python、Pandas、SQL 和Excel，第6章講解了知名公司近年來典型面試題的解題思路：第7章講解面試中除了答題之外的其他方面的知識，并基于真實(shí)的面試流程，從面試技巧角度給出了建議。 本書適合想從事數(shù)據(jù)分析及相關(guān)崗位工作的讀者閱讀。
聚焦數(shù)據(jù)分析師面試題精講
所有題目均來自實(shí)際面試環(huán)節(jié)與實(shí)際工作場景
注重講解出題套路、解題思路和原理
作者均為來自大公司的數(shù)據(jù)分析師或商業(yè)分析師
數(shù)據(jù)蛙，新興的數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)，主要成員有李凱旋、藍(lán)毅等，致力于幫助大家學(xué)數(shù)據(jù)分析并找到相關(guān)工作，團(tuán)隊(duì)成員分布在阿里巴巴、騰訊、字節(jié)跳動、中國平安等公司，從2019年成立至今，一共幫助了大約7萬名同學(xué)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析知識，其中大部分同學(xué)找到了數(shù)據(jù)分析工作，實(shí)現(xiàn)了自己的職業(yè)發(fā)展夢想。
第 1 章 當(dāng)我們談?wù)摂?shù)據(jù)分析時(shí)，我們在談?wù)撌裁?001
1.1 關(guān)于數(shù)據(jù)分析，你需要知道的 002
1.1.1 什么是數(shù)據(jù)分析 002
1.1.2 為什么很多人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 003
1.1.3 數(shù)據(jù)分析在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用 003
1.2 用人單位需要什么樣的數(shù)據(jù)分析師 009
1.2.1 數(shù)據(jù)分析師的分類 009
1.2.2 對偏業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師的要求 009
1.2.3 對偏技術(shù)的數(shù)據(jù)分析師的要求 010
1.2.4 總結(jié) 010
第 2 章 簡單回顧概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 012
2.1 描述統(tǒng)計(jì) 013
2.1.1 四分位數(shù) 015
2.1.2 方差與標(biāo)準(zhǔn)差 019
2.2 概率計(jì)算 022
2.2.1 排列組合 024
2.2.2 概率 027
2.3 概率分布 031
2.3.1 常見的數(shù)據(jù)類型 032
2.3.2 正態(tài)分布 033
2.3.3 冪律分布 035
2.4 統(tǒng)計(jì)推斷 036
2.4.1 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì) 036
2.4.2 假設(shè)檢驗(yàn) 037
第3 章 面試必考的分析工具及相關(guān)知識點(diǎn) 046
3.1 Python 047
3.1.1 變量 047
3.1.2 條件語句 049
3.1.3 循環(huán)語句 051
3.1.4 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 058
3.1.5 函數(shù)的定義與使用 069
3.1.6 面試題集合 075
3.2 Pandas 085
3.2.1 Pandas 的引用 085
3.2.2 文件讀取與儲存 088
3.2.3 數(shù)據(jù)查詢 090
3.2.4 對數(shù)據(jù)分組 098
3.2.5 對數(shù)據(jù)排序 100
3.2.6 表格的合并 103
3.2.7 索引的使用 108
3.2.8 時(shí)間格式處理 109
3.3 SQL 114
3.3.1 查詢 115
3.3.2 去掉重復(fù)值 117
3.3.3 條件查詢 118
3.3.4 運(yùn)算符 120
3.3.5 對查詢結(jié)果排序 121
3.3.6 新增數(shù)據(jù) 124
3.3.7 修改數(shù)據(jù) 126
3.3.8 刪除數(shù)據(jù) 127
3.3.9 模糊查詢 128
3.3.10 在指定范圍查詢 131
3.3.11 聚合函數(shù) 132
3.3.12 對數(shù)據(jù)分組 134
3.3.13 分組后按條件查詢 135
3.3.14 提取數(shù)據(jù) 136
3.3.15 對數(shù)據(jù)排名 136
3.3.16 連接查詢 141
3.3.17 子查詢 145
3.3.18 CASE 函數(shù) 150
3.3.19 時(shí)間的處理 153
3.4 Excel 157
3.4.1 典型函數(shù)的應(yīng)用 158
3.4.2 常用的圖表制作 163
第4 章 面試時(shí)常見的數(shù)據(jù)思維能力考查 172
4.1 戰(zhàn)略類場景 173
4.1.1 進(jìn)入新市場 173
4.1.2 產(chǎn)業(yè)分析 174
4.1.3 兼并收購分析 175
4.1.4 開發(fā)新產(chǎn)品 177
4.1.5 定價(jià)策略 179
4.1.6 增長型戰(zhàn)略 181
4.1.7 開展新業(yè)務(wù) 182
4.1.8 應(yīng)對競爭 184
4.2 經(jīng)營類場景 186
4.2.1 提升銷量 186
4.2.2 降低成本 192
4.2.3 提高盈虧底線 195
4.2.4 危機(jī)問題 198
第5 章 不可不知的數(shù)據(jù)挖掘知識 202
5.1 數(shù)據(jù)挖掘步驟 204
5.1.1 探索性數(shù)據(jù)分析 204
5.1.2 預(yù)處理 204
5.1.3 特征工程 206
5.1.4 數(shù)學(xué)建模 207
5.1.5 模型評估 208
5.1.6 模型部署 210
5.2 常見的幾種算法題目 210
5.2.1 線性回歸 210
5.2.2 邏輯回歸 212
5.2.3 決策樹 216
5.2.4 隨機(jī)森林 219
第6 章 知名公司的典型面試題講解 222
6.1 單選題 223
6.2 多選題 246
6.3 填空題 250
6.4 問答題 251
6.5 編程題 266
第7 章 關(guān)于面試的那些事兒 285
7.1 求職前準(zhǔn)備 286
7.1.1 求職前自我認(rèn)知和定位 286
7.1.2 校園招聘和社會招聘，要求有啥不同 288
7.2 面試流程 290
7.2.1 如何制作和投遞簡歷 291
7.2.2 筆試 292
7.2.3 面試，要做好充分準(zhǔn)備 293
7.3 真實(shí)的面試經(jīng)歷 295
7.3.1 國內(nèi)某大型母嬰用品電商公司面試經(jīng)歷 295
7.3.2 某知名互聯(lián)網(wǎng)公司面試經(jīng)歷 295
7.3.3 阿里旗下某全資子公司面試經(jīng)歷 296
7.4 面試技巧 297
7.4.1 做好減法和加法 297
7.4.2 做好自我介紹 297
7.4.3 積極平和的面試心態(tài) 298
7.4.4 面試前研究職位描述 298
7.4.5 談薪技巧 300
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