2021搜狐畅游数据分析笔试题解析

2021搜狐畅游数据分析笔试题解析

哈喽，大家好，我是可乐

很多同学留言想看数据分析类岗位的笔试/面试题目，今天这篇文章就是了。

从牛客网上找到的搜狐畅游数据分析岗位的笔试题，精选了14道题目来给大家解析下，内容涵盖统计学、Excel、SQL、Python、业务理解。

•统计学

•Excel

•业务理解

•SQL

•Python

1统计学

No.1 若咖啡和茶叶互为替代品，当咖啡

价格上升时，茶叶需求量的变化趋势是：

答案：增加

解析：供求关系的影响，咖啡价格上升，买的人少，咖啡和茶互为替代品，大家会选择价格没上涨的茶。

No.2 游戏中玩家可以通过两种途径清凉

一夏活动、西瓜大赛活动获得玉瓤，假设每个

活动获得玉瓤数概率如下表所示：活动上线后，

某玩家随机选择参加一活动，结果获得了25

个玉瓤。请问该玩家参加的是清凉一夏活动的

概率。

答案：4/7

解析：考察贝叶斯概率：

A事件为清凉一夏，B事件为获得25个瓜瓤

P(A)= 0.5 即参加清凉一夏活动的概率

P(B)= （0.4+0.3）/2 = 0.7/2 即获得25个玉瓤的概率

P(B|A)= 0.4 即参加清凉一夏活动时，获得25个玉瓤的概率

要求P(A|B) 即获得25个玉瓤时，参加的是清凉一夏活动的概率贝叶斯概率：P(A|B)= P(B|A)*P(A)/P(B)

代入：0.4*0.5/（0.7/2）= 4/7

No.3 在游戏中，假设对于普通玩家，参

加一次打图活动获得藏宝图的概率是0.5，每

次打图活动相对独立。某角色参加了10次打

图活动，获得了9张藏宝图，请问该角色是否

可以认定为非普通玩家？

A、以0.01的校验水准无法认定，但以0.05的校验水准可以认定

B、以0.01的校验水准，可以认定为非普通玩家

C、以0.05的校验水准无法认定

答案：B

解析：考察假设检验。

这是一个总体比例的检验。

原假设：该角色为普通玩家，Π=0.5 备择假设：该角色为非普通玩家,Π≠0.5

p=9/10

n=10

计算Z统计量：

代入公式计算得到z≈2.53，这是一个单侧检验，在0.01显著性水平下， = 2.32 < 2.53

落在拒绝域外，不拒绝，即以0.01的校验水准，可以认定为非普通玩家

No.4 筛选了一批新用户，统计其每天在

线时长、获得经验数据如下：角色id 平均每

天在线时长(小时) 平均每天获得经验（万）

请尝试计算平均每天在线时长数据、平均每天

获得经验数据的协方差。

答案：19/3

解析：协方差表示的是两个变量的总体的误差。可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？变化程度如何？

Cov(X,Y) = E(XY) - E(X)E(Y)

X表示平均每天在线时长

Y表示平均每天获得经验

E(X)是X的期望，E(X) = (4+5+9)/3=6

E(Y)是Y的期望，E(Y) = (2+4+9)/3=5

E(XY) = (42+54+9*9)/3 = 109/3

带入得到Cov(X,Y) = 19/3

2Excel

No.5 如表A中记录了玩家的账号和消费

金额，表B中记录了玩家的账号和性别，现需

要把表B中玩家性别信息匹配到表A中，在

EXCEL中应该用哪个函数?

A、LOOKUP

B、SEARCH

C、MATCH

D、VLOOKUP

答案：VLOOKUP

解析：这题就很简单了，考察Excel里的两表匹配的函数，即VLOOKUP。

3业务理解

No.6 以下哪组指标都是付费项指标：

A、APA，ARPU

B、APA，DAU

C、DAU，ARPU

D、DAU，DAOT

答案：APA，ARPU

解析：

•APA (Active Payment Account)：活跃付费用户数

•ARPU(Average Revenue per User):每用户平均收入

•DAU(Daily Active Users):日活跃用户数量

No.7 指标定义：新用户n日留存率=新

用户游戏的第n天留存数/新用户数。那么，7

月8日新增用户2000人，这2000人在7月

9日，7月10日，7月11日分别上线了500，

400，350人，那么7月8日新增用户的3日

留存率为多少（请以百分数展现，小数点后保

留一位）

答案：20%

解析：Day 1 7月8日，新增2000人 Day 2 7月9日，留存500人 Day 3 7月10日，留存400人

7月8日的3日留存率= 7月8日当天新增用户中第三天还登录的用户 / 7月8日新增用户数 = 400/2000 = 20%

4SQL

接下来是SQL题

No.8 SQL中常用的条件表达式有:

A、case when

B、if else

C、if else when

D、switch

答案：case when

解析：SQL里的条件表达式就是case when

No.9 SQL中用于将某种数据类型的表达

式显式转换为另一种数据类型的函数是

A、concat

B、isnumeric

C、change

D、cast

答案：cast

解析：

CAST函数用于将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型。

比如：

SELECT CAST(NOW() AS DATE)

得到结果：2021-11-04，而直接输入now()的结果是带时间的。将时间类型转换为日期。

No.10 数据库中的表A记录了某天玩家登

录游戏的所有记录，表A中共有2个字段，一

个是记录玩家登录时间的字段time，一个是

记录玩家游戏账号的字段cnmaster，现需要

计算这天登录过游戏的不重复账号个数，SQL

命令是：

答案：

select count(distinct cnmaster) from A

解析：考察SQL语句计数与去重。

No.11 数据库有两张表，A表为游戏登

出表，用户每次下线时记录一条：dt（登出日

期），servertime（登出时间），userid（用

户id），onlinetime（当次在线时长（单位：

秒），int）；B表为游戏充值表，用户每次充

值记录一条：dt（充值日期），servertime

（充值时间），userid（用户id），money

（充值金额，int）请查出：

1）2018年9月1日~2018年9月7日

每天用户平均在线时长。指标说明：平均在线

时长=总在线时间/用户数。

2）2018年9月1日当天，总在线时长超

过20分钟以上的用户的付费总金额。

答案：

-- 第一题

select dt,sum(onlinetime)/count(uesrid) as '平均在线时长' from A

where dt between '2018-09-01' and '2018-09-07' group by dt

-- 第二题

select userid,sum(money)

from B

where userid =

(

select userid

from A

where dt = '2018-09-01'

group by userid

having sum(onlinetime) >20*60

)

group by userid

解析：第二题中先找出2018年9月1日当天，总在线时长超过20分钟以上的用户的id，再求这些用户付费总金额，用到了子查询。5Python

No.12 使用python的matplotlib工具

包绘制折线图，所用的函数是

A、plot

B、scatter

C、sort

D、input

答案：plot

解析：不多说了，基础，plot绘图。

No.13 以下python命令的输出结果为：

zhandouli=16000

if zhandouli < 10000:

print("初入江湖")

elif zhandouli < 30000:

print("小有名气")

else：

print("名动一方")

答案：小有名气

解析：也是基础，10000<16000<30000，所以输出小有名气。

No.14 在Python中输入以下命令,输出结

果为:

s=0

for k in range(101):

s=s+k

print (s)

答案：5050

解析：range(101)返回的结果是0到100，这题是0到100相加的等差数列，结果是5050.

总的来说，题目偏简单，考察的都是很基础的内容，比如Excel只考察了vlookup是做什么用的，但实际用起来才会知道它更多的坑，这也就是笔试/面试和工作的区别。当然首先得有敲门砖，进来后再深入学习也不晚。

2021搜狐畅游数据分析笔试题解析

2021搜狐畅游数据分析笔试题解析 哈喽，大家好，我是可乐 很多同学留言想看数据分析类岗位的笔试/面试题目，今天这篇文章就是了。 从牛客网上找到的搜狐畅游数据分析岗位的笔试题，精选了14道题目来给大家解析下，内容涵盖统计学、Excel、SQL、Python、业务理解。 •统计学 •Excel •业务理解 •SQL •Python 1统计学 No.1 若咖啡和茶叶互为替代品，当咖啡 价格上升时，茶叶需求量的变化趋势是： 答案：增加 解析：供求关系的影响，咖啡价格上升，买的人少，咖啡和茶互为替代品，大家会选择价格没上涨的茶。 No.2 游戏中玩家可以通过两种途径清凉 一夏活动、西瓜大赛活动获得玉瓤，假设每个 活动获得玉瓤数概率如下表所示：活动上线后， 某玩家随机选择参加一活动，结果获得了25 个玉瓤。请问该玩家参加的是清凉一夏活动的 概率。 答案：4/7

解析：考察贝叶斯概率： A事件为清凉一夏，B事件为获得25个瓜瓤 P(A)= 0.5 即参加清凉一夏活动的概率 P(B)= （0.4+0.3）/2 = 0.7/2 即获得25个玉瓤的概率 P(B|A)= 0.4 即参加清凉一夏活动时，获得25个玉瓤的概率 要求P(A|B) 即获得25个玉瓤时，参加的是清凉一夏活动的概率贝叶斯概率：P(A|B)= P(B|A)*P(A)/P(B) 代入：0.4*0.5/（0.7/2）= 4/7 No.3 在游戏中，假设对于普通玩家，参 加一次打图活动获得藏宝图的概率是0.5，每 次打图活动相对独立。某角色参加了10次打 图活动，获得了9张藏宝图，请问该角色是否 可以认定为非普通玩家？ A、以0.01的校验水准无法认定，但以0.05的校验水准可以认定 B、以0.01的校验水准，可以认定为非普通玩家 C、以0.05的校验水准无法认定 答案：B 解析：考察假设检验。 这是一个总体比例的检验。 原假设：该角色为普通玩家，Π=0.5 备择假设：该角色为非普通玩家,Π≠0.5 p=9/10 n=10 计算Z统计量： 代入公式计算得到z≈2.53，这是一个单侧检验，在0.01显著性水平下， = 2.32 < 2.53 落在拒绝域外，不拒绝，即以0.01的校验水准，可以认定为非普通玩家

数据分析师常见的道笔试题目及答案

数据分析师常见的道笔试 题目及答案 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020

数据分析师常见的7道笔试题目及答案 导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。以下是由小编为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理; 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB 个IP地址; 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP; 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是： 第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N 为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。

(完整word版)数据分析笔试题分析(word文档良心出品)

从互联网巨头数据挖掘类招聘笔试题目看我们还差多少知识 1 从阿里数据分析师笔试看职业要求 以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差(标准差)作为标准测度

华东院数据分析工程师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

华东院 数据分析工程师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 华东院公司数据分析工程师岗位的笔试题目 一、选择题（每个问题有四个，请选择正确的答案） 1. 在下列数据类型中，用于存储连续数据的是哪个？ A. 离散数据 B. 图像数据 C. 音频数据 D. 文本数据 参考答案C. 音频数据。音频数据是连续数据，具有连续的数值变化。 2. 下列哪个数据分析方法可以用于确定两个变量之间的关系？ A. 聚类分析 B. 相关分析 C. 主成分分析 D. 时间序列分析 参考答案B. 相关分析。相关分析是用于确定两个变量之间线性关系的方法。 3. 你需要对一份包含大量数据的数据集进行清理，以下哪个步骤是非常重要的？ A. 删除重复数据 B. 填补缺失值 C. 数据类型转换

参考答案B. 填补缺失值。缺失值会影响数据分析的准确性和可靠性，因此应先填补缺失值。 4. 下列哪个数据库类型是用于存储结构化数据的？ A. 键值数据库 B. 列式数据库 C. 关系数据库 D. 文档数据库 参考答案C. 关系数据库。关系数据库是用于存储结构化数据的数据库类型。 5. 在数据分析中，下列哪个指标用于衡量数据的集中趋势？ A. 标准差 B. 平均数 C. 中位数 D. 四分位数 参考答案B. 平均数。平均数是一种常见的用于衡量数据集中趋势的指标。 6. 下列哪个算法可以用于数据分类？ A. K-means聚类算法 B. 决策树算法 C. 傅里叶变换算法 D. 主成分分析算法 参考答案B. 决策树算法。决策树算法是一种常见的数据分类算法。 7. 在数据预处理中，下列哪个步骤是非常常见的？

B. 数据变换 C. 数据压缩 D. 数据归纳 参考答案A. 数据清理。数据清理是数据预处理中非常常见的步骤，包括填补缺失值、删除重复值等。 8. 下列哪个工具常用于进行数据分析？ A. Excel B. SPSS C. Tableau D. PowerPoint 参考答案A. Excel。Excel是一款常用的数据分析工具，可用于数据的计算、整理和可视化等。 9. 对一组数据进行回归分析，R平方值越接近哪个值表明回归模型拟合度越好？ A. 0 B. 0.5 C. 1 D. 2 参考答案C. 1。R平方值越接近1表明回归模型拟合度越好。R平方值越接近0表明模型拟合度越差。 10. 在处理大数据时，下面哪个技术非常常用来处理大量数据的有效存储？ A. 分页存储技术

百度搜索数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

百度搜索 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 一、选择题（每个问题有四个，请选择正确的答案） 1. 在数据分析中，以下哪个指标用于衡量数据的集中趋势？ A. 均值 B. 中位数 C. 方差 D. 标准差 参考答案A. 均值 2. 哪种统计方法可以用于探索两个变量之间的关系？ A. 描述性统计 B. 方差分析 C. 回归分析 D. 主成分分析 参考答案C. 回归分析 3. 对于一个数据集，我们如何判断它的数据分布是否为正态分布？ A. 绘制直方图 B. 绘制箱线图 C. 使用正态性检验 D. 使用假设检验

参考答案C. 使用正态性检验 4. 在使用Python进行数据分析时，哪个库处理数值计算非常常用？ A. Numpy B. Pandas C. Matplotlib D. Scikit-learn 参考答案A. Numpy 5. 以下哪个数据库类型是关系型数据库？ A. MongoDB B. MySQL C. Redis D. HBase 参考答案B. MySQL 6. 在数据分析中，以下哪个方法用于识别数据的异常值或离群值？ A. 平均数法则 B. 四分位数法则 C. Z-score方法 D. Chauvenet准则 参考答案D. Chauvenet准则 7. 用Python进行数据分析时，以下哪个方法可以用于对数据进行排序？ A. sort() B. sorted()

C. sort_values() D. order_by() 参考答案C. sort_values() 8. 在进行时间序列分析时，以下哪个方法可以用于消除季节性影响？ A. 移动平均法 B. 趋势分析法 C. 季节性调整法 D. 差分法 参考答案C. 季节性调整法 9. 在机器学习中，以下哪个算法用于分类问题？ A. K-means聚类 B. 决策树回归 C. 支持向量机分类 D. KNN分类 参考答案C. 支持向量机分类 10. 在以下Python库中，哪个库提供了数据可视化的功能？ A. Numpy B. Pandas C. Matplotlib D. Scikit-learn 参考答案C. Matplotlib

(完整版)数据分析师笔试题目

网易数据分析专员笔试题目 一、基础题 1、中国现在有多少亿网民？ 2、百度花多少亿美元收购了91无线？ 3、app store排名的规则和影响因素 4、豆瓣fm推荐算法 5、列举5个数据分析的博客或网站 二、计算题 1、关于简单移动平均和加权移动平均计算 2、两行数计算相关系数。（2位小数，还不让用计算器，反正我没算） 3、计算三个距离，欧几里德，曼哈顿，闵可夫斯基距离 三、简答题 1、离散的指标，优缺点 2、插补缺失值方法，优缺点及适用环境 3、数据仓库解决方案，优缺点 4、分类算法，优缺点 5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别 四、分析题 关于网易邮箱用户流失的定义，挑选指标。然后要构建一个预警模型。 五、算法题 记不得了，没做。。。反正是决策树和神经网络相关。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？

9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？ 19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？能把这二个优化份开吗？ 20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？ 21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？ 22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？ 23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？ 24、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？ 25、（在内存满足的情况下）你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？ 26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？ 27、你处理过白名单吗？主要的规则？（在欺诈或者爬行检验的情况下）

大数据笔试题

大数据笔试题 一、数据概述 大数据是指规模巨大、类型繁多且增长迅速的数据集合，这些数据 无法用常规的软件工具进行捕捉、管理或处理。随着科技的进步和互 联网的普及，大数据已成为各行各业必备的资源。利用大数据，企业 可以深入了解消费者的需求、优化运营和决策，进而带来商业价值的 提升。 二、大数据的应用领域 1. 金融行业：利用大数据分析客户信息，从而进行个性化推广和风 险控制。同时，大数据还有助于高频交易和欺诈检测。 2. 医疗保健：通过分析大量的医疗数据，可以提高疾病诊断的准确 性和效率，加快新药研发的进程，同时也有助于推动健康管理和慢性 病预防。 3. 零售业：大数据分析可以帮助零售商了解消费者需求和购买行为，改进产品和服务，并进行精准的市场推广和定价。 4. 制造业：利用大数据分析生产和工艺数据，可以改进生产流程， 提高生产效率和产品质量。 5. 物流和运输：大数据可以帮助物流企业进行路径优化、货运需求 预测和交通拥堵管理，提高物流效率。

6. 媒体和娱乐：大数据分析可以帮助媒体公司更好地了解受众偏好，进行精准广告投放，推荐个性化内容。 三、大数据的挑战 1. 数据质量：大数据的采集和整理过程容易受到数据质量的影响， 如数据的准确性和完整性，导致分析结果不准确。 2. 数据隐私和安全：大数据中可能包含个人隐私信息，如何保护用 户数据安全、合规使用数据成为一个重要问题。 3. 技术挑战：大数据的存储、处理和分析涉及到庞大的计算和存储 能力，同时需要掌握复杂的数据分析算法和技术。 4. 人才短缺：对于大数据的应用需要一支具备数据分析和挖掘能力 的专业团队，但目前大数据人才相对匮乏。 四、大数据的发展趋势 1. 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展使得对大数据的 处理和分析更加智能化，可以实现自动化的数据预测和决策支持。 2. 建立数据生态系统：将数据进行共享和交换，通过数据整合和跨 行业协作，实现数据的互通共赢。 3. 数据隐私保护技术：通过加密、权限管理等技术手段，保护用户 数据的隐私和安全。 4. 大数据伦理与政策：建立相关法规和政策，加强大数据的合规和 伦理约束，保证数据的公正、透明和便利使用。

东亚中国数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

东亚中国 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 东亚中国公司数据分析师岗位笔试题目 一、选择题（共10题，每题4分，共40分） 1. 下列哪个不是数据分析的主要步骤？ A. 数据收集 B. 数据清洗 C. 数据储存 D. 数据可视化 参考答案C. 数据储存不是数据分析的主要步骤，而是数据管理的重要环节。 2. 以下哪个不是数据分析工具？ A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Python参考答案D. Python不是数据分析工具，而是一种编程语言，常用于数据分析和机器学习。 3. 以下哪个是正确的数据类型？ A. 姓名是字符串类型 B. 年龄是整数类型 C. 性别是布尔类型 D. 日期是时间类型参考答案B. 年龄是整数类型。

4. 在数据分析中，以下哪个是正确的数据清洗方法？ A. 去除重复数据 B. 数据分类 C. 数据排序 D. 数据标准化参考答案A. 去除重复数据。 5. 下列哪个是正确的统计分析方法？ A. 聚类分析 B. 时间序列分析 C. 主成分分析 D. 回归分析参考答案D. 回归分析。 6. 在数据分析中，以下哪个步骤是正确的？ A. 数据预处理 B. 数据挖掘 C. 数据可视化 D. 模型应用参考答案A. 数据预处理。 7. 下列哪个不是数据可视化工具？ A. Excel图表 B. Tableau C. Power BI D. Python参考答案D. Python不是数据可视化工具，而是一种编程语言，常用于数据分析和机器学习。 8. 在处理大数据时，以下哪个是正确的分布式数据处理框架？

A. SAS B. Hadoop C. Spark D. Kafka参考答案C. Spark。 9. 下列哪个是正确的机器学习算法？ A. KNN算法 B. SVM算法 C. 决策树算法 D. 神经网络参考答案D. 神经网络。 10. 在数据安全中，以下哪个是正确的加密方法？ A. 对称加密 B. 非对称加密 C. 哈希加密 D. RSA加密参考答案B. 非对称加密。 500强企业笔试环节高分技巧 进入500强企业工作是许多求职者的梦想。然而，要成功进入这些企业，不仅需要优秀的简历和面试表现，还需要在笔试中取得高分。我们为你提供一些500强企业笔试高分技巧，帮助你顺利通关。 一、了解企业文化和招聘需求 在参加笔试前，建议先了解该企业的文化、价值观和招聘需求，这有助于你更好

搜狐畅游数据分析岗位笔试题目含笔试技巧

搜狐畅游 数据分析岗位笔试题目（精选）1. 选择题 1.1. 在以下四个指标中，哪个是用于衡量用户参与度的？ A. 转化率 B. 曝光率 C. 点击率 D. 参与度 参考答案：D. 参与度 1.2. 下列哪项技术非常常用于数据预处理？ A. 决策树 B. 主成分分析 C. 自然语言处理 D. 线性回归 参考答案：C. 自然语言处理 1.3. 在进行数据分析时，哪种方法可以用于检测异常值？ A. Z-score B. 四分位数 C. 方差 D. 均值 参考答案：A. Z-score

1.4. 你被分配了一个新的数据集，以下哪个步骤应该首先进行？ A. 数据清理 B. 数据分组 C. 数据变换 D. 数据标签化 参考答案：A. 数据清理 1.5. 假设你有一个大量数据的集，以下哪个算法非常适合进行特征选择？ A. K-means聚类 B. 逻辑回归 C. 主成分分析 D. 支持向量机 参考答案：C. 主成分分析 1.6. 在下列选项中，哪种数据类型不适合进行时间序列分析？ A. 销售数据 B. 股票数据 C. 天气数据 D. 文本数据 参考答案：D. 文本数据 1.7. 你想要建立一个预测模型，以下哪个模型非常适合处理多变量数据？ A. 决策树模型 B. 支持向量机模型 C. 线性回归模型

D. 神经网络模型 参考答案：D. 神经网络模型 1.8. 下列哪个指标可以用于衡量分类模型的性能？ A. R-squared B. F1分数 C. RMSE D. AUC-ROC 参考答案：B. F1分数 1.9. 在进行数据可视化时，以下哪种图形非常适合展示多变量数据？ A. 条形图 B. 散点图 C. 折线图 D. 饼图 参考答案：B. 散点图 1.10. 在下列选项中，哪种数据分析工具应用非常广泛？ A. Excel B. Python C. Tableau D. SAS 参考答案：A Excel

大厂面试笔试真题答案解析

大厂面试笔试真题答案解析 近年来，互联网行业持续蓬勃发展，许多人把目光投向大厂，希 望能够在这些知名公司中找到一份理想的工作。然而，大厂的招聘标 准也相对较高，他们往往会在面试过程中设置一些难题来考核应聘者 的能力。本文将以解析一些大厂面试笔试真题为主题，深入探讨这些 题目的解答思路，以帮助读者更好地准备面试。 1. 数据结构题目 一般来说，大厂的面试官更注重应聘者对数据结构的理解和应用。在面试过程中，他们常常会出一些关于链表、树和图等相关的问题。 例如：给定一个单向链表，要求找出其中的环。 解答思路：该问题属于链表的环检测问题，可以利用快慢指针的 方法来解决。定义两个指针，一个快指针和一个慢指针，开始时它们 都指向链表的头结点。然后，快指针每次前进两步，慢指针每次前进 一步。如果链表中存在环，那么快指针一定会在某个时刻追上慢指针，即两个指针相遇；如果不存在环，那么快指针最终会到达链表的末尾。通过这种方法，我们可以确定链表是否存在环。 2. 算法题目 在大厂的面试中，算法题目也是常见的。这些题目往往要求应聘 者设计一个高效的算法来解决某个具体的问题。 例如：给定一个数组，其中包含了若干整数，请设计一个算法找 出其中的最大值和最小值。

解答思路：该问题可以通过遍历数组的方式来解决。我们可以用 两个变量来记录当前已遍历到的最大值和最小值。开始时，我们可以 将最大值和最小值都设置为数组的第一个元素。然后，从数组的第二 个元素开始遍历，对于每一个遍历到的元素，我们可以将它与当前的 最大值和最小值进行比较，并更新最大值和最小值。通过这种方式， 我们可以在遍历完整个数组之后找到其中的最大值和最小值。 3. 编程题目 在大厂的面试中，编程题目也是非常常见的。这些题目往往要求 应聘者用编程语言来实现某个功能或解决某个具体的问题。 例如：请设计一个函数，给定一个字符串，判断它是否是一个回 文串。 解答思路：对于这个问题，我们可以使用双指针的方法来解决。 我们可以定义两个指针，一个指向字符串的开头，一个指向字符串的 末尾。然后，分别从两个指针的位置开始往中间移动，并比较指针所 指向的字符是否相同。如果在两个指针相遇之前，所有的字符都相同，那么我们可以确定这个字符串是一个回文串；否则，这个字符串不是 一个回文串。这是因为回文串的特点是，它从左往右读和从右往左读 是相同的。 总结起来，大厂的面试笔试真题通常包括数据结构题目、算法题 目和编程题目。在解答这些题目时，应聘者需要充分发挥自己的想象 力和创造力，灵活运用所学的知识，并且具备扎实的基础知识。此外，良好的沟通能力、团队合作意识和解决问题的能力也是大厂面试过程 中的关键因素。通过不断的练习和准备，我们相信每一位应聘者都可 以在大厂的面试中展现出自己的才华和能力，最终成功进入心仪的公司。

百度数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

百度 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 百度公司数据分析师岗位的笔试题目 一、选择题（每个问题有四个，请选择正确的答案） 1. 在以下数据分析工具中，百度公司非常常使用的是哪个？ A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Python 参考答案B. Tableau。百度公司常用的数据分析工具是Tableau，它是一种强大的可视化工具，可以快速创建各种报表和图表。 2. 以下哪个不是数据分析的步骤？ A. 数据清洗 B. 数据挖掘 C. 数据可视化 D. 数据标注 参考答案D. 数据标注。数据标注通常用于机器学习领域，而不是数据分析的步骤。数据分析的常见步骤包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据挖掘和数据可视化。 3. 以下哪个是适合大数据分析的编程语言？ A. Python

B. Java C. PHP D. Ruby 参考答案B. Java。Java是一种适合处理大数据的编程语言，具有强大的可扩展性和稳定性，被广泛用于大数据领域。 4. 在数据分析中，以下哪个指标可以用来衡量数据的离散程度？ A. 平均数 B. 中位数 C. 标准差 D. 极差 参考答案C. 标准差。标准差是用来衡量数据的离散程度的指标，数值越小表示数据越集中，数值越大表示数据越离散。 5. 以下哪个数据库适合用于大数据存储和处理？ A. MySQL B. MongoDB C. Oracle D. SQL Server 参考答案B. MongoDB。MongoDB是一种面向文档的数据库，非常适合用于处理和存储大数据，尤其是非结构化数据。 6. 在数据分析中，以下哪个方法可以用于分类？ A. K均值聚类 B. 决策树分类

数据库笔试题和答案解析-常见数据库面试题

15. 数据库DB、数据库系统DBS、数据库管理系统DBMS三者之间的关系是______。 A、DBS包括DB和DBMS B、DBMS包括DB和DBS C、DB包括DBS和DBMS D、DBS就是DB，也就是DBMS C、日期和时间的显示格式 D、程序代码的颜色 17. 要控制两个表中数据的完整性和一致性可以设置"参照完整性"，要求这两个表______。 A、是同一个数据库中的两个表 B、不同数据库中的两个表 C、两个自由表 D、一个是数据库表另一个是自由表 A、GO TOP B、GO BOTTOM C、GO 6 D、SKIP 19. 在关系模型中，实现"关系中不允许出现相同的元组"的约束是通过______。 A、候选键 B、主键 C、外键 D、超键 A、1,11,1 B、1,10,1 C、1,11,0 D、1,10,0 21. 以下表达式中结果不是日期型的是______。 A、CTOD("2000/10/01") B、{^99/10/01}+365 C、V AL("2000/10/01") D、DATE() 22. 只有满足联接条件的记录才包含在查询结果中，这种联接为______。 23. 索引字段值不唯一，应该选择的索引类型为______。 A、主索引 B、普通索引 C、候选索引 D、唯一索引 24. 执行SELECT 0选择工作区的结果是______。 C、关闭选择的工作区 D、选择已翻开的工作区 A、DROP TABLE B、ALTER TABLE C、DELETE TABLE D、USE 26. DELETE FROM S WHERE 年龄>60语句的功能是______。 A、从S表中彻底删除年龄大于60岁的记录 B、S表中年龄大于60岁的记录被加上删除标记 C、删除S表 D、删除S表的年龄列 27. SELECT-SQL语句是______。 A、选择工作区语句 B、数据查询语句 C、选择标准语句 D、数据修改语句 28. SQL语言是______语言。A、层次数据库B、网络数据库C、关系数据库D、非数据库 29. 在SQL中，删除视图用______。 30. 以下属于非容器类控件的是______。A、Form B、Label C、page D、Container 31. 将查询结果放在数组中应使用______短语。 A、INTO CURSOR B、TO ARRAY C、INTO TABLE D、INTO ARRAY

数据分析测试题

数据分析测试题 一、选择题（每小题3分，共30分） 1.有19位同学参加歌咏比赛，所得的分数互不相同，取前10位同学进入决赛．某同学知道自己的分数后，要判断自己能否进入决赛，他只需知道这19位同学成绩的（） A.平均数 B.中位数 C.众数 D.方差 2.某特警部队为了选拔“神枪手”，举行了1 000米射击比赛，最后由甲、乙两名战士进入决赛，在相同条件下，两人各射靶10次，经过统计计算，甲、乙两名战士的总成绩都是环，甲的方差是，乙的方差是，则下列说法中，正确的是（）A.甲的成绩比乙的成绩稳定 B.乙的成绩比甲的成绩稳定 C.甲、乙两人成绩的稳定性相同 D.无法确定谁的成绩更稳定 3.对于数据3，3，2，3，6，3，10，3，6，3，2.①这组数据的众数是3；②这组数据的众数与中位数的数值不相等；③这组数据的中位数与平均数的数值相等；④这组数据的平均数与众数的数值相等.其中正确结论的个数为（） 4.综合实践活动中，同学们做泥塑工艺制作.小明将活动组各同学的作品完成情况 绘成了下面的条形统计图.根据图表，我们可以知道平均每个学生完成作品 （）件. 5.某公司员工的月工资如下表： A. B. C. D. 6.下列说法中正确的有（） ①描述一组数据的平均数只有一个； ②描述一组数据的中位数只有一个； ③描述一组数据的众数只有一个；

④描述一组数据的平均数、中位数和众数都一定是这组数据里的数； ⑤一组数据中的一个数大小发生了变化，一定会影响这组数据的平均数、众数和中位数. 个 个 个 个 7.某同学在本学期的前四次数学测验中得分依次是95，82，76，88，马上要进行第五次测验了，他希望五次成绩的平均分能达到85分，那么这次测验他应得（ ）分. 8.样本方差的计算公式中，数字20和30分别表示样本的（ ） A.众数、中位数 B.方差、偏差 C.数据个数、平均数 D.数据个数、中位数 9.某同学使用计算器求30个数据的平均数时，错将其中一个数据105输入为15，那么所求出的平均数与实际平均数的差是（ ） 10.某赛季甲、乙两名篮球运动员12场比赛得分情况用图表示如下： 对这两名运动员的成绩进行比较，下列四个结论中，不正确．．． 的是（ ） A.甲运动员得分的方差大于乙运动员得分的方差 B.甲运动员得分的中位数大于乙运动员得分的中位数 C.甲运动员得分的平均数大于乙运动员得分的平均数 D.甲运动员的成绩比乙运动员的成绩稳定 二、填空题（每小题3分，共24分） 11.某果园有果树200棵，从中随机抽取5棵，每棵果树的产量如下:（单位：kg ） 98 102 97 103 105 这棵果树的平均产量为 kg ，估计这棵果树的总产量为 kg. 12.在航天知识竞赛中，包括甲同学在内的6•名同学的平均分为74分，其中甲同学考了89分，则除甲以外的5名同学的平均分为_______分. 13.已知一组数据它们的中位数是，则______. 14.有个数由小到大依次排列，其平均数是，如果这组数的前个数的平均数是，后个数的平均数是，则这个数的中位数是_______. 15.若已知数据的平均数为，则数据的平均数（用含的表达式表示）为_______. 16.某超市招聘收银员一名，对三名应聘者进行了三项素质测试.下面是三名应聘者的素质测试成绩：

20道搜狐畅游游戏运营岗位常见面试问题含HR常问问题考察点及参考回答

搜狐畅游 游戏运营岗位面试真题及解析 含专业类面试问题和高频面试问题，共计20道 一、请简要介绍一下您的工作经历和游戏运营相关经验。 考察点： 1. 应聘者的工作经历和游戏运营相关经验：面试官希望通过了解应聘者的工作经历和游戏运营相关经验，评估其是否具备胜任游戏运营岗位的能力。 2. 应聘者的沟通表达能力：面试官观察应聘者在介绍自己经历时，语言组织能力、表达是否清晰、逻辑是否严密等，以评估其沟通表达能力。 3. 应聘者的自我认知能力：面试官希望通过了解应聘者如何评价自己的工作经历和游戏运营经验，以及对未来职业发展的规划，来评估其自我认知能力。 面试参考回答话术： 尊敬的面试官，您好！非常感谢您给我这次机会来介绍自己的工作经历和游戏运营相关经验。 我曾在某知名游戏公司担任游戏运营助理，主要负责游戏线上活动的策划与执行，以及游戏社区的运营。在这段时间里，我积累了丰富的游戏运营经验，例如：如何根据游戏用户的需求和反馈，调整游戏内容和活动策略；如何与研发团队、市场团队紧密配合，确保游戏的顺利上线和推广等。 此外，我还曾在某游戏媒体担任编辑，负责游戏评测、攻略撰写以及游戏资讯的发布。这段经历让我对游戏市场有了更深入的了解，也锻炼了我的文字表达和沟通能力。 在未来的职业发展中，我希望能在游戏运营领域不断积累经验，提升自己的专业能力，非常终成为一名优秀的游戏运营经理。为此，我会努力提升自己的团队协作能力，以及分析问题和解决问题的能力。 总的来说，我的工作经历和游戏运营相关经验使我具备了一定的游戏运营能力。

如果您给我一个机会，我一定会全力以赴，为公司创造价值。再次感谢您给我这次机会，期待能成为贵公司的一员。 以上回答话术中，首先礼貌地感谢面试官，然后简要介绍自己的工作经历和游戏运营相关经验，接着强调自己的能力和对未来职业发展的规划，非常后表达期待加入公司的意愿。整个回答过程表达清晰、逻辑严密，展示了应聘者的沟通表达能力和自我认知能力。 二、您认为游戏运营的核心职责是什么？ 考察点： 1. 对游戏运营的理解：游戏运营涉及到多个方面，如游戏推广、活动策划、用户服务、数据分析等。考察应聘者对游戏运营核心职责的理解，可以了解其对游戏运营工作的认知程度。 2. 分析能力：游戏运营需要对游戏市场、用户需求、竞品动态等进行分析，以制定合适的运营策略。通过应聘者的回答，可以了解其分析问题的能力和逻辑思维。 3. 团队协作与沟通能力：游戏运营涉及多个部门，如研发、市场、客服等。应聘者需要具备良好的团队协作和沟通能力，以便与其他部门顺利合作，共同推进项目。 面试参考回答话术： 游戏运营的核心职责可以概括为以下几点： 1. 游戏推广：通过各种渠道和手段，如广告、活动、合作等，推广游戏，提高游戏的知名度和用户量。 2. 活动策划：策划各种线上活动，如节日活动、限时活动、社区活动等，吸引用户参与，提高用户活跃度和黏性。 3. 用户服务：提供优质的客户服务，解决用户在游戏中遇到的问题，收集用户反馈，不断优化游戏体验。

数据分析测试习题

精心整理 数据分析测试题 一、选择题（每小题3分，共30分） 1.有19位同学参加歌咏比赛，所得的分数互不相同，取前10位同学进入决赛．某同学知道自己的分数后，要判断自己能否进入决赛，他只需知道这19位同学成绩的（） A.平均数 B.中位数 C.众数 D.方差 2.某特警部队为了选拔“神枪手”，举行了1000米射击比赛，最后由甲、乙两名战士进入决赛，在相同条件下，两人各射靶10次，经过统计计算，甲、乙两名战士的总成绩都是99.68环，甲的方差是0.28，乙的方差是0.21，则下列说法中，正确的是（） A.甲的成绩比乙的成绩稳定 B.乙的成绩比甲的成绩稳定 C.甲、乙两人成绩的稳定性相同 D.无法确定谁的成绩更稳定 3.对于数据3，3，2，3，6，3，10，3，6，3，2.①这组数据的众数是3；②这组数据的众数与中位数的数值不相等；③这组数据的中位数与平均数的数值相等；④这组数据的平均数与众数的数值相等.其中正确结论的个数为（） A.1 B.2 C.3 D.4 4.综合实践活动中，同学们做泥塑工艺制作.小明将活动组各同学的作品完成情况绘成了下面的条形统计图.根据图表，我们可以知道平均每个学生完成作品（）件. 5.某公司员工的月工资如下表： 职员职员职员职员职员职员职员员工经理副经 理 月工资/元4800 3500 2000 1900 1800 1600 1600 1600 1000 则这组数据的平均数、众数、中位数分别为（） A.B. C.D. 6.下列说法中正确的有（） ①描述一组数据的平均数只有一个； ②描述一组数据的中位数只有一个； ③描述一组数据的众数只有一个； ④描述一组数据的平均数、中位数和众数都一定是这组数据里的数； ⑤一组数据中的一个数大小发生了变化，一定会影响这组数据的平均数、众数和中位数.

25道搜狐畅游数据分析岗位常见面试问题含HR常问问题考察点及参考回答

搜狐畅游 数据分析岗位面试真题及解析 含专业类面试问题和高频面试问题，共计25道 一、请简要介绍一下您的工作经历和项目经验。 考察点： 1. 应聘者的工作经历和项目经验：通过了解应聘者的工作经历和项目经验，可以评估应聘者在数据分析领域的实际操作能力和业务理解程度，这对于数据分析岗位来说尤为重要。 2. 应聘者的自我总结和表达能力：通过应聘者的自我介绍，可以了解应聘者的逻辑思维能力和表达能力，这是工作中不可或缺的技能。 3. 应聘者的成长路径和职业规划：通过应聘者的成长路径和职业规划，可以评估其对数据分析岗位的热情和持续发展的潜力。 面试参考回答话术： 尊敬的面试官，您好！我毕业于 XX 大学统计学专业，之后在一家互联网公司担任了 2 年的数据分析师，主要负责用户行为数据的分析和挖掘。在这期间，我积累了丰富的项目经验，其中非常让我引以为傲的是我主导的一个用户画像项目。在这个项目中，我首先通过数据清洗和数据整合，构建了一个完整的用户行为数据集。然后，我利用统计分析和机器学习技术，对用户行为数据进行了深入挖掘，成功提炼出了用户的兴趣偏好和消费习惯。非常后，我将这些分析结果整合成了用户画像，提供给了产品部门和市场部门作为决策依据。 通过这个项目，我不仅提高了自己的数据分析技能，还学会了如何将数据分析结果有效地转化为业务价值。此外，我还具备扎实的编程能力，熟练掌握 Python 和SQL，能够快速处理和分析大量数据。 对于我来说，数据分析不仅仅是一份工作，更是一项充满挑战和乐趣的事业。我希望能在贵公司继续深造，不断提高自己的专业能力，为公司的发展贡献自己的一份力量。谢谢！

二、您如何看待数据在游戏行业中的作用和价值？ 面试问题：您如何看待数据在游戏行业中的作用和价值？ 考察点： 1. 对游戏行业和数据的理解：游戏行业是一个依赖数据驱动的行业，数据在游戏的设计、开发、运营、推广等各个环节都发挥着重要作用。应聘者需要具备对游戏行业和数据的理解，明确数据在游戏行业中的重要性。 2. 数据分析能力：应聘者需要具备一定的数据分析能力，能够从大量数据中提取有价值的信息，帮助游戏企业优化产品、提高用户体验、降低成本等。 3. 业务理解：数据分析需要紧密结合业务，应聘者需要深入了解游戏行业的业务逻辑，能够将数据与业务相结合，为业务提供有价值的建议。 面试参考回答话术： 尊敬的面试官，我认为数据在游戏行业中的作用和价值体现在以下几个方面： 首先，数据是游戏设计和开发的重要依据。游戏设计和开发过程中，需要对用户行为、游戏玩法、系统优化等方面进行大量数据分析，以优化游戏体验、提高用户留存率和付费率。例如，通过分析用户在游戏中的行为路径，可以发现游戏中的瓶颈和潜在问题，进而调整游戏设计和开发策略。 其次，数据在游戏运营中发挥着关键作用。游戏运营过程中，需要实时监控游戏数据，以了解游戏运行状况、用户活跃度和付费情况等。通过数据分析，可以及时发现游戏运营中的问题，如用户流失、付费率下降等，并采取相应的措施进行优化。此外，数据还可以帮助游戏企业进行精细化运营，通过对用户分群、画像等，实现个性化推荐、活动策划等，提高用户满意度和付费意愿。 非常后，数据在游戏推广中也有重要作用。通过数据分析，可以了解用户对游戏的兴趣点、需求和偏好，从而制定更加精准的推广策略。例如，针对不同用户群体，可以采取不同的推广渠道和途径，如社交媒体、广告投放、KOL 合作等，以提高推广效果。 总之，数据在游戏行业中具有重要作用和价值。作为一名数据分析师，我将以严谨的态度和丰富的经验，为游戏企业提供有价值的数据分析和建议，助力企业发展。

2021行测笔试刷题预测 真题组卷-数资(讲义+笔记) (4)

启智职教的店 资料分析 【注意】本套题有 20 道资料分析+15 道数量，先讲资料分析，再讲数量。时间依然是三个小时，尽量不拖堂，但是毕竟数量题目较多，可能会拖堂一会儿。资料分析难度适中，但是部分题目的解题思路仍比较少见，在江浙地区比较常见，作为考前练习，大家还是要多见一见各种题型。本套试卷在问题表述方面还是有不够严谨的地方，但是在国考中不会出现这种情况。 第一篇 【注意】给出表格和图，属于综合类型，可以先看题目，还是建议大家先看一下图和表的区别与联系，时间都是 2018 年上半年，单位是件数，授权按照专利权人类型进行区分；图单位是万件，按照时间进行说明专利授权量。

116.2018 年 1～6 月，我国的发明专利授权量月均增长约多少万件？ A.2.35 B.2.82 C.2.91 D.3.53 【解析】116.时间 2018 年 1～6 月，出现“月均”，想到年均增长量，只不过本题时间由年份变为月份，相当于年均增长量问题。公式：（现期- 基期）/月份差，代入数据，发现没有答案，所以本题不严谨的地方在于计算时按照累计来求平均量。（17.08-2.97）/5，选项差距小，但是计算量不大，精确计算，原式≈14.11/5，首位商 2，次位商 8，对应 B 项。【选B】 117.2018 年上半年，我国各类专利授权量中，实用新型占比最接近： A.八成 B.七成 C.六成 D.五成 【解析】117.时间 2018 年上半年，求实用新型占总的比重，对应图表，上半年即 1～6 月，各类就是三类的总和，很多人在列式过程中会浪费一定时间，本题知道怎么列式，可以先看选项，选项差距大，先截位再计算，原式转化为 7 4/（26+74+17）=74/117，首位商 6+，对应 C 项。【选C】 【注意】对于不好写的式子，可以先看选项。 118.2018 年上半年，我国企业和科研机构的发明专利授权量之比约为： A.1.2：1 B.1.3：1 C.10.1：1 D.10.6：1 【解析】118.企业和科研机构对应表格，企业/科研机构，代入数据：1000 00+/10000+，排除 A、B 项；剩下两项，C、D 项接近，选项差距小，截三位计算，原式转化为 109023/103，结果 106 开头，对应 D 项。【选D】 119.2018 年第 2 季度，我国外观设计专利授权量比第 1 季度增长约多少个百分点？ A.14 B.15