数据分析师笔试题

对象任

意选择

k 个对

数据分析师笔试试题

【编者注】以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个 要求可见数据分析职业要求。

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 1 test (是以 Frank E. Grubbs 命名的),又叫 maximum normed residual test f 是一种用于单变呈数据集异常值识别的统计检测，它假走数据集来自正态分布的总 体。

未知总体标准差o ,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(cluste ⑸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逬行度量。

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个匚

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

点评：考察的内容是常用分析方法，做数据分析一走要理解1分析算

法、应用

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。

—般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

其流程如下：

（1）从n个数据又蝮任意选择k个对象作为初始聚类中心；

（2）根据每个聚类又援的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应又寸象进行划分;

（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）;

（4）循环（2 ）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测星函数收敛）。

优点：本算法确走的K个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果

较好。对于处理大数据集,这个算法是相对可伸缩和高效的,计算的复杂度为O（NKt）,其中N是数

据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<

缺点:1. K是事先给走的，但非常难以选走；2.初始聚类中心的选择对聚类结果有较大

的影响。

景、使用过程、以及优缺点。

三、根据要求写岀SQL

表A结构如下：

MemberJD （用户的ID #字符型）

Logjime （用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））

URL （访问的页面地址,字符型）

要求：提取出每个用户访问的第一个URL （按时间最早）,形成一个新表（新表名为B ,

表结构和表A —致）

create table B as select MemberJD, min（Log_time）, URL from A group

by MemberJD;

点评：SQL语句,简单的数据获取能力,包括表查询、关联、汇总、函数等。

另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，就不贴出来了,大家自己去发挥吧。

四、销售数据分析

以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性,销售额

主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师,

a）从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？

b）如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？

表如下：一组每天某网站的销售数据

a）从这一周的数据可以看岀，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度,周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。

b）针对该问题背后的两方面原因，我的运营改逬计划也分两方面：一是,针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是,通过该产品的一些类彳以于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气^购买力。

点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对蠅的解读能力。

五、用户调研某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改逬计划，用于提升客户的周消费次数,需要你来制走一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：

a）试验需要为决策提供什么样的信息？c）按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项,以及你选择的统计

方法。

a）试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。

b）根据三类客户的数星,采用分层比例抽样；

需要采集的数据指标项有：客户类别，改迸计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T■检验（two-sample t-test）。

点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。

综上所述：一个合格的数据分析应该具备统计学基础知识、数据分析方法、数据获取、数据解读和业务理解、数据分析思想几个方面能力。

企业银行数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

企业银行 数据分析师岗位笔试题目（精选） 1. 选择题 1.1 问题：以下哪个数据指标属于KPI？ 选项：A、UV；B、PV；C、DAU；D、RPM 参考答案：D、RPM（Return Per Mille，每千次收益）是一个KPI（关键绩效指标）。 1.2 问题：下列哪个数据类型是正确的数据类型？ 选项：A、性别属于定量数据；B、年龄属于定性数据； 参考答案：B、年龄属于定量数据。 1.3 问题：下列哪个数据可视化工具非常为适合展示多变量数据？ 选项：A、柱状图；B、折线图；C、散点图；D、热力图 参考答案：D、热力图非常适合展示多变量数据。 1.4 问题：下列哪个数据库非常适合存储大量不变的数据？ 选项：A、MySQL；B、MongoDB；C、Hadoop；D、Cassandra 参考答案：C、Hadoop（以及相关的分布式数据库如HBase和Cassandra）非常适合存储大量不变的数据。 1.5 问题：下列哪个算法对于聚类分析非常为常用？ 选项：A、决策树算法；B、K-means算法； 参考答案：B、K-means算法对于聚类分析非常为常用。 1.6 问题：下列哪个数据预处理方法可以处理缺失值？

选项：A、删除含有缺失值的数据行；B、插值填补缺失值； 参考答案：B、插值填补缺失值是处理缺失值的常见方法。 1.7 问题：下列哪个数据分析工具非常适合进行大数据分析？ 选项：A、Excel；B、T ableau；C、Apache Spark；D、Oracle 参考答案：C、Apache Spark是分布式计算框架，适合进行大数据分析。1.8 问题：下列哪个是正确的数据挖掘步骤？ 选项：A、计划-设计-开发-测试-部署；B、计划-开发-设计-测试-部署； 参考答案：A、计划-设计-开发-测试-部署是正确的数据挖掘步骤，这称为CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）步骤。 1.9 问题：下列哪个是一元线性回归模型的公式？ 选项：A、y = b0 + b1x；B、y = b0 + b1x + e； 参考答案：A、y = b0 + b1x是一元线性回归模型的公式。 1.10 问题：下列哪个是正确的机器学习算法类型？ 选项：A、决策树；B、支持向量机；C、主成分分析；D、线性回归 参考答案：B、支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。 2. 问答题 2.1 问题：什么是银行公司的数据分析师岗位的主要职责？请列举至少三个主要职责。 参考答案：银行公司的数据分析师岗位的主要职责包括：（1）利用数据分析工具对各种数据源进行深入分析，提供有关业务趋势和机会的见解；（2）通过数据分析发现业务中的潜在问题和机会，为决策者提供有价值的建议；（3）建立和维护关键性能指标（KPI），并使用这些指标来监控和改进业务性能。

微源数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

微源 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧选择题 1.1. 在以下四个数据分析工具中，哪一个非常适合处理大规模的数据集？ A) Excel B) Tableau C) Power BI D) Python 答案D) Python 1.2下列哪个数据类型通常用于表示数量的大小？ A) 百分比 B) 中位数 C) 平均数 D) 标准差 答案C) 平均数 1.3. 你需要对一份销售数据进行数据分析，以下哪个分析方向是错误的？ A) 产品类别与销售额的关系 B) 客户年龄段与购买量的关系 C) 每周销售数据的趋势分析 D) 所有销售数据的分布情况 答案D) 所有销售数据的分布情况

1.4. 在使用数据可视化工具进行数据展示时，以下哪个图形非常适合展示多变量之间的关系？ A) 条形图 B) 散点图 C) 饼图 D) 折线图 答案B) 散点图 1.5. 一份数据集的缺失值较多，以下哪个处理方法非常佳？ A) 删除含有缺失值的数据行 B) 用均值填充缺失值 C) 用中位数填充缺失值 D) 用模型预测缺失值 答案D) 用模型预测缺失值 1.6. 在进行数据分析时，以下哪个指标非常常用于衡量数据的离散程度？ A) 方差 B) 均值 C) 标准差 D) 中位数 答案A) 方差 1.7. 下列哪个数据分析方法非常不适用于探索两个变量之间的关系？ A) 线性回归 B) 相关系数

C) 卡方检验 D) 主成分分析 答案D) 主成分分析 1.8. 在一个时间序列数据中，以下哪个现象表明可能存在季节性影响？ A) 每个月的数据点都比较接近 B) 每年的相同月份数据点比较接近 C) 每周的数据点比较接近 D) 数据点的分布和均匀分布相似 答案B) 每年的相同月份数据点比较接近 1.9. 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) 数据清洗 B) 数据预处理 C) 数据可视化 D) 数据建模 答案A) 数据清洗 1.10. 在下列四个数据分析岗位中，哪一个对编程技能的要求非常高？ A) 数据可视化师 B) 数据工程师 C) 数据科学家 D) 数据分析师 答案C) 数据科学家

途牛数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

途牛 数据分析师岗位笔试题目（精选）途牛公司数据分析师岗位笔试题目 一、选择题（每个问题有四个选项，请选择正确的答案） 1. 在下列四个数据中，哪个数据与其他三个数据类型不同？ A. 日均客流量 B. 平均停留时间 C. 成交总额 D. 用户访问页数 参考答案：C 2. 以下哪个数据分析工具非常常用于处理时间序列数据？ A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Python 参考答案：D

3. 以下哪个数据类型不属于大数据的五大基本类型？ A. 结构化数据 B. 非结构化数据 C. 半结构化数据 D. 关系型数据 参考答案：D 4. 在进行数据分析时，以下哪个方法是用来检测数据中是否存在异常值的？ A. 平均数 B. 中位数 C. 四分位数 D. Z-score 参考答案：D 5. 下列哪个算法通常用于聚类分析？ A. KNN算法 B. DFS算法 C. BFS算法 D. FFS算法

参考答案：A 6. 下列哪个数据库非常适合用于存储非结构化数据？ A. Oracle B. MySQL C. MongoDB D. SQL Server 参考答案：C 7. 在数据分析中，以下哪个指标用于衡量数据的集中趋势？ A. 方差 B. 中位数 C. 均值 D. 标准差 参考答案：C 8. 下列哪个数据可视化工具非常常用于制作柱状图？ A. Tableau B. Power BI

C. Excel D. Python 参考答案：C 9在下列四个问题中，哪个问题非常适合用数据分析来解决？ A. 某公司需要设计一个新的LOGO。 B. 某站点需要优化其用户注册流程。 C某超市需要提高其销售额。 D某服装品牌需要评估其风险。参考答案：C 10以下哪个数据预处理技术可以用来消除数据中的噪声和异常值？A数据筛选B数据平滑C数据分组D数据标准化参考答案：B二、问答题（请用50字以上的中文回答问题）11请简要说明数据分析师在途牛公司中的作用是什么？参考答案：数据分析师在途牛公司中的作用是通过收集、处理和分析数据，为公司的业务决策提供数据支持和优化建议，以提高公司的业务效益和市场竞争力。12请简要说明Python在数据分析中的优势。参考答案：Python在数据分析中的优势包括语法简单易学、可读性强，支持多种数据结构和强大的第三方库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等），能够处理各种类型的数据（如结构化数据、非结构化数据等），适合进行数据处理、数据挖掘和机器学习等多种数据分析任务。13请简要说明四分位数在数据分析中的作用。参考答案：四分位数是将一组数据由小到大（或由大到小）排序后，将数据分为四个等份，每份中的数据个数相等，且每个等份中的数据小于或等于下一等份中的数据，它在数据分析中主要用于描述数据的分位数分布情况，可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程

中国电子云数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

中国电子云 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧选择题 1.1. 下列哪个数据库类型是关系型数据库？ A. MongoDB B. MySQL C. Redis D. Postgre 参考答案B. MySQL 1.2在下列数据可视化工具中，哪个工具经常被用于制作交互式图表？ A. Tableau B. PowerBI C. Excel D. Python 参考答案B. PowerBI 1.3. 下列哪个算法是用于聚类的？ A. KNN算法 B. 排序算法 C. 决策树算法 D. 神经网络算法 参考答案A. KNN算法

1.4. 在数据预处理过程中，下列哪个步骤是必不可少的？ A. 数据清理 B. 数据变换 C. 数据归纳 D. 数据聚类 参考答案A. 数据清理 1.5. 下列哪个大数据平台是开源的？ A. Amazon Redshift B. Apache Hadoop C. Google BigQuery D. Microsoft Azure Data Lake 参考答案B. Apache Hadoop 1.6. 下列哪个数据挖掘任务是用于预测连续变量的？ A. 分类任务 B. 回归任务 C. 聚类任务 D. 时间序列分析任务 参考答案B. 回归任务 1.7. 在下列机器学习模型中，哪个模型是非线性模型？ A. 线性回归模型 B. 支持向量机模型 C. 决策树模型

D. KNN模型 参考答案B. 支持向量机模型 1.8. 在数据仓库中，下列哪个是事实表？ A. 包含业务数据的事实数据的表 B. 包含业务数据和维度数据的表 C. 包含时间戳和业务数据的表 D. 包含时间戳、业务数据和维度数据的表 参考答案D. 包含时间戳、业务数据和维度数据的表 1.9. 在下列数据类型中，哪个是字符串类型？ A. integer B. float C. string D. boolean参考答案C. string 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，这有助于你更好地理解企业的要求，并在答题时更好地展示自己的能力和潜力。例如，如果企业注重团队合作和沟通，你可以在答题时展示自己的沟通能力和团队合作精神。

MetaApp数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

MetaApp 数据分析师岗位笔试题目（精选） 1. 选择题 1.1 问题：以下哪个是数据分析师的主要职责？ 选项：A、编程开发；B、数据挖掘；C、系统架构设计；D、软件开发 参考答案：B 1.2 问题：以下哪个是用于描述数据集中变量之间关系的统计方法？ 选项：A、线性回归；B、方差分析；C、相关系数；D、回归分析 参考答案：D 1.3 问题：在数据分析中，以下哪个方法常用于处理分类数据的频率分布？ 选项：A、直方图；B、散点图；C、箱线图；D、控制图 参考答案：A 1.4 问题：以下哪个是用于确定数据集中异常值或离群值的方法？ 选项：A、t检验；B、方差分析；C、箱线图；D、主成分分析 参考答案：C 1.5 问题：以下哪个数据库类型非常适合用于大数据分析？ 选项：A、关系型数据库；B、面向对象数据库；C、列式数据库；D、键值对数据库 参考答案：C 1.6 问题：以下哪个是用于将大量数据集分割成较小子集的机器学习算法？ 选项：A、决策树；B、支持向量机；C、k-均值聚类；D、逻辑回归

参考答案：C 1.7 问题：在进行数据分析时，以下哪个方法非常适合处理高维数据？ 选项：A、主成分分析；B、线性回归；C、决策树；D、支持向量机 参考答案：A 1.8 问题：以下哪个是描述数据集中两个变量之间关系的强度和方向的统计量？选项：A、相关系数；B、方差；C、中位数；D、四分位数 参考答案：A 1.9 问题：以下哪个图形常用于展示两个变量之间的线性关系？ 选项：A、散点图；B、条形图；C、直方图；D、折线图 参考答案：D 1.10 问题：以下哪个是用于确定数据分布中心位置的统计量？ 选项：A、方差；B、中位数；C、标准差；D、均值 参考答案：B 2. 问答题 2.1 问题：请简述数据分析师在市场营销领域的作用，并给出至少两个具体应用案例。 参考答案：数据分析师在市场营销领域的作用主要表现在通过研究市场数据，帮助企业制定更精准的营销策略。具体应用案例包括利用用户购买行为数据进行商品推荐，以及通过分析市场趋势数据来制定产品定价策略。 2.2 问题：在进行数据分析时，如何处理缺失值？请列举三种方法并简述其优缺点。 参考答案：在进行数据分析时，处理缺失值的方法有插值、删除和推断。插值方

第四范式数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

第四范式 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 第四范式公司数据分析师岗位的笔试题目 一、选择题（共10题，每题4分） 1. 在下列数据集中，非常适合使用K-means聚类算法的是哪个？ A. 包含正弦波和随机噪声的二维数据集 B. 包含销售价格和地段信息的二维数据集 C. 包含大量类别且每个类别样本数量不均的二维数据集 D. 包含大量特征且特征之间有较强相关性的二维数据集 参考答案C. 包含大量类别且每个类别样本数量不均的二维数据集，因为K-means算法适用于类别型数据，且对样本数量不敏感。 2. 下列哪个数据分析工具可以用于生成数据报告？ A. Excel B. NumPy C. Tableau D. scikit-learn 参考答案C. Tableau，因为Tableau是一款可视化工具，可以快速生成各种数据报告。 3. 下列哪个算法可以用于时间序列预测？ A. KNN算法 B.决策树算法

C. LSTM算法 D. KMeans算法 参考答案C. LSTM算法，因为LSTM是一种专门针对时间序列数据的神经网络模型，可以捕捉时间序列数据的时序关系。 4. 在下列四个数据集中，非常适合使用决策树算法的是哪个？ A. 包含用户信息和购买历史的二维数据集 B. 包含股票价格和宏观经济指标的三维数据集 C. 包含大量类别且每个类别样本数量不均的二维数据集 D. 包含大量特征且特征之间有较强相关性的二维数据集 参考答案C. 包含大量类别且每个类别样本数量不均的二维数据集，因为决策树算法适用于类别型数据，且对样本数量不敏感。 5. 下列哪个统计方法可以衡量两个变量之间的线性关系？ A. 方差分析 B. 相关系数 C. 卡方检验 D. 主成分分析 参考答案B. 相关系数，因为相关系数可以衡量两个变量之间的线性关系，包括正相关、负相关和无相关。 6. 在下列四个数据集中，非常适合使用K-Means算法的是哪个？ A. 包含用户信息和购买历史的二维数据集 B. 包含股票价格和宏观经济指标的三维数据集 C. 包含大量类别且每个类别样本数量不均的二维数据集

雅诗兰黛数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

雅诗兰黛 数据分析师岗位笔试题目（精选） 以下是15个雅诗兰黛公司数据分析师岗位的笔试题目： 选择题： 1. 在以下四个数据分析工具中，哪一个非常适合进行时间序列分析？ A. Excel B. Tableau C. PowerBI D. Python 参考答案：D. Python 2. 假如你发现站点的浏览量在过去的两周内下降了30%，你会采取以下哪种措施？ A. 增加广告投放 B. 减少广告投放 C. 增加商品种类 D. 减少商品种类 参考答案：B. 减少广告投放 3. 在对消费者数据进行聚类分析后，你发现有一类消费者的主要特征是年龄较大，消费频次较低，消费金额较高，你认为这一类消费者非常可能是以下哪一类？

A. 新手消费者 B. 忠诚消费者 C. 偶尔消费者 D. 流失消费者 参考答案：B. 忠诚消费者 4. 你希望在数据分析报告中展示某产品的销售趋势，以下哪个图表类型非常适合？ A. 柱状图 B. 折线图 C. 饼图 D. 散点图 参考答案：B. 折线图 5. 你发现某种产品的销售额与时间的关系呈现出明显的季节性，以下哪个模型非常适合用来预测这一产品的未来销售额？ A. 线性回归模型 B. 对数回归模型 C.ARIMA模型 D. 时间序列分解模型 参考答案：D. 时间序列分解模型 6. 你需要对一组产品的销售数据进行排序，以下哪个操作非常适合？ A. 使用Excel的排序功能 B. 使用Python的排序函数

C. 使用PowerBI的排序功能 D. 使用Tableau的排序功能 参考答案：A. 使用Excel的排序功能 7. 你需要对一份包含大量数据的CSV文件进行处理，以下哪个步骤应该首先进行？ A. 数据清洗 B. 数据筛选 C. 数据可视化 D. 数据建模 参考答案：A. 数据清洗 8. 在进行数据分析时，你发现某变量与其他变量之间存在高度的多重共线性，以下哪种方法非常适合处理这个问题？ A. 增加样本量 B. 删除异常值 C. 使用岭回归 D. 使用主成分分析 参考答案：D. 使用主成分分析 9. 你希望建立一个预测模型来预测某种产品的销售量，以下哪个模型非常适合？ A. KNN模型 B. 决策树模型 C. 逻辑回归模型

数据分析师常见的7道笔试题目及答案

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。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树 /hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含100 个结点的最小堆)，并把100

数禾数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

数禾 数据分析师岗位笔试题目（精选） 1. 选择题 1.1.下列哪个不是数据分析的主要步骤？ A. 数据清洗 B. 数据可视化 C. 数据挖掘 D. 数据采集 答案: D. 数据采集（主要步骤包括数据采集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化） 1.2.下列哪个数据库类型不是关系型数据库？ A. MySQL B. Oracle C. SQL Server D. Excel 答案: D. Excel（关系型数据库包括MySQL、Oracle和SQL Server等，Excel 是一种电子表格软件，不属于关系型数据库） 1.3.以下哪个数据类型不是数值型数据？ A. 百分比 B. 整数 C. 小数 D. 日期

答案: D. 日期（数值型数据包括百分比、整数和小数等，日期不是数值型数据） 1.4.下列哪个算法不是分类算法？ A. KNN B.决策树 C. 神经网络 D. 主成分分析 答案: D. 主成分分析（主成分分析是一种降维算法，不是分类算法） 1.5.下列哪个数据预处理方法是对缺失值的处理？ A. 数据标准化 B. 数据归一化 C. 插值法 D. 随机森林 答案: C. 插值法（对缺失值的处理方法包括删除、填充和插值法等，其中插值法是处理缺失值的一种方法） 1.6.下列哪个指标不是用来衡量数据集中度的？ A. 方差 B. 标准差 C. 平均数 D. 四分位数 答案: A. 方差（衡量数据集中度的指标包括四分位数、平均数和标准差等，方差是用来衡量数据变异程度的指标） 1.7.下列哪个数据可视化工具不是常用的工具？

A. Tableau B. PowerBI C. Python D. Excel 答案: C. Python（常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI和Excel等，Python是一种编程语言，不是常用的数据可视化工具） 1.8.下列哪个数据库类型是分布式数据库？ A. Oracle B. SQL Server C. MySQL D. Hadoop 答案: D. Hadoop（分布式数据库包括Hadoop和其他大数据处理系统，如HBase、Hive和YARN等） 1.9.下列哪个数据挖掘算法不是用来进行关联规则挖掘的？ A. Apriori算法 B. FP-Growth算法 C. PageRank算法 D. AdaBoost算法 答案: C. PageRank算法（关联规则挖掘的算法包括Apriori算法和FP-Growth 算法等，PageRank算法是用来进行网页排名的算法） 1.10下列哪个不是数据分析的目标？ A. 客户细分

爱学习数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

爱学习 数据分析师岗位笔试题目（精选） 1. 选择题 1.1. 下列哪个选项是正确的，用于描述数据集中某列的平均值计算方法？ A. 全部数据相加，再除以数据个数 B. 全部数据相加，再除以数据个数加一 C. 全部数据相加，再除以数据个数减一 D. 全部数据相乘，再除以数据个数 参考答案：A. 全部数据相加，再除以数据个数 1.2. 在进行数据分析时，下列哪个因素非常可能引起数据偏倚？ A. 数据缺失 B. 数据异常值 C. 数据离群点 D. 数据分布不均 参考答案：B. 数据异常值 1.3. 以下哪个工具非常适合进行数据分析？ A. Excel B. SPSS C. Tableau D. PowerPoint 参考答案：C. Tableau

1.4. 下列哪个方法是处理多重共线性的非常好选择？ A. 增加样本量 B. 增加变量数 C. 进行主成分分析 D. 进行岭回归 参考答案：C. 进行主成分分析 1.5. 在下列哪个情况下，应该使用决策树模型？ A. 数据集具有复杂的非线性关系 B. 数据集具有多元共线性 C. 数据集具有较强的高斯分布性 D. 数据集具有明确的连续变量 参考答案：A. 数据集具有复杂的非线性关系 1.6. 你发现在数据分析中使用某变量进行分类的效果不好，以下哪个做法是正确的？ A. 尝试使用其他变量进行分类 B. 对该变量进行预处理，如标准化或归一化 C. 使用该变量的多个不同版本，以增加模型的复杂性 D. 对该变量进行降维，减少其维度 参考答案：A. 尝试使用其他变量进行分类 1.7. 在进行时间序列数据分析时，以下哪个方法可以检测时间序列数据的趋势？ A. 线性回归

深圳市鹏新旭技术数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

深圳市鹏新旭技术 数据分析师岗位笔试题目（精选）深圳市鹏新旭技术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. 数据处理 C. 数据解释 D. 数据备份 答案：D. 数据备份 2. 对于大数据集，下列哪个方法非常适合进行数据清洗？ A. 手动检查并修改数据 B. 使用SQL查询进行数据过滤和筛选 C. 使用Python脚本进行数据清洗 D. 使用Excel进行数据分析 答案：B. 使用SQL查询进行数据过滤和筛选 3. 如果你想建立一个预测模型来预测客户流失，你会选择哪种模型？

A. 决策树模型 B. K-均值聚类模型 C. 线性回归模型 D. 支持向量机模型 答案：C. 线性回归模型 4. 下列哪个不是数据分析工具？ A. Excel B. Python C. Tableau D. PowerPoint 答案：D. PowerPoint 5. 数据分析师的主要职责是什么？ A. 设计并开发数据可视化报告 B. 收集并存储数据 C. 进行数据探索，发现数据中的模式和趋势 D. 开发和维护数据仓库 答案：C. 进行数据探索，发现数据中的模式和趋势 6. 对于一个在线购物站点，以下哪个数据指标非常重要？ A. 用户活跃度

B. 客户满意度 C. 页面浏览量 D. 新用户增长率 答案：B. 客户满意度 7. 下列哪个算法非常适合进行异常值检测？ A. K-均值聚类算法 B. 支持向量机算法 C. Z-score算法 D. 主成分分析算法 答案：C. Z-score算法 8. 在数据分析中，下列哪个假设是错误的？ A. 更多的数据总是好的 B. 所有数据都是可靠的 C. 所有数据都有相同的重要性 D. 数据中存在有用的信息 答案：B. 所有数据都是可靠的 9. 下列哪个数据类型不适合存储在关系型数据库中？ A. 文本数据 B. 日期数据

中金所技术公司数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

中金所技术公司 数据分析师岗位笔试题目（精选） 1. 选择题：以下哪个是大数据分析的主要步骤？ A. 数据收集 B. 数据清洗 C. 数据存储 D. 数据挖掘 参考答案：D. 数据挖掘 2. 选择题：以下哪个是描述数据分布非常合适的统计量？ A. 均值 B. 中位数 C. 方差 D. 众数 参考答案：B. 中位数 3. 选择题：以下哪个数据库类型非常适合存储非结构化数据？ A. SQL数据库 B. NoSQL数据库 C. 关系数据库 D. 文档数据库 参考答案：B. NoSQL数据库 4. 选择题：以下哪个数据可视化工具非常为常见？

A. Tableau B. PowerBI C. Excel D. HighCharts 参考答案：C. Excel 5. 选择题：下列哪个是数据挖掘的主要方法？ A. 聚类分析 B. 时间序列分析 C. 主成分分析 D. 方差分析 参考答案：A. 聚类分析 6. 选择题：以下哪个算法常用于分类问题？ A. KNN算法 B. 决策树算法 C. 神经网络算法 D. 全部都是 参考答案：B. 决策树算法 7. 选择题：以下哪个是大数据的基本特征？ A. 数据量大 B. 数据处理速度快 C. 数据种类多 D. 以上都是

参考答案：D. 以上都是 8. 选择题：以下哪个是数据预处理的常用方法？ A. 数据清洗 B. 数据归纳 C. 数据可视化 D. 数据挖掘 参考答案：A. 数据清洗 9. 选择题：以下哪个是描述数据离散程度的统计量？ A. 方差 B. 标准差 C. 均值 D. 中位数 参考答案：A. 方差 10. 选择题：以下哪个是数据可视化的主要目的？ A. 数据呈现 B. 数据挖掘 C. 数据归纳 D. 数据预测 参考答案：A. 数据呈现 11. 问答题：请简述数据分析的意义和价值。 参考答案：数据分析的意义和价值主要在于通过深入挖掘数据信息，发现数据背后的规律和趋势，为企业提供决策支持和优化依据，从而提高企业运营效率和竞

点触科技数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

点触科技 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧选择题 1.1. 在以下四个指标中，哪个是用于衡量数据分布的离散程度的？ A) 平均数 B) 中位数 C) 方差 D) 标准差 参考答案C) 方差和D) 标准差都是用于衡量数据分布的离散程度的。 1.2在处理大数据集时，以下哪个方法非常常用来降低数据维度？ A) 聚类分析 B) 主成分分析 C) 决策树 D) KNN算法 参考答案B) 主成分分析非常常用来降低数据维度。 1.3. 以下哪个图形通常用于展示两个变量之间的关系？ A) 条形图 B) 散点图 C) 饼图 D) 折线图 参考答案B) 散点图通常用于展示两个变量之间的关系。

1.4. 你被分配了一个数据清理的项目，以下哪个步骤会首先进行？ A) 数据筛选 B) 数据验证 C) 数据分类 D) 数据编码 参考答案A) 数据筛选会首先进行，因为它可以帮助确定哪些数据是相关的，有用的，并且需要进一步处理。 1.5. 以下哪个数据库类型是用于处理和存储大数据的？ A) 关系型数据库 B) 非关系型数据库 C) 分布式数据库 D) 内存数据库 参考答案C) 分布式数据库是用于处理和存储大数据的。 1.6. 在数据挖掘过程中，以下哪个步骤属于非常后一步？ A) 数据预处理 B) 数据探索 C) 数据建模 D) 结果解释和评估 参考答案D) 结果解释和评估是数据挖掘过程中的非常后一步。 1.7. 你被要求为一款推荐系统设计一个评估指标，以下哪个指标是非常适合的？ A) 精确率

B) 召回率 C) F1分数 D) AUC-ROC 参考答案A) 精确率是非常适合推荐系统的评估指标之一。 1.8. 在使用Python进行数据分析时，以下哪个库是非常常用的数据处理工具？ A) NumPy B) Pandas C) Matplotlib D) Seaborn 参考答案B) Pandas是在使用Python进行数据分析时非常常用的数据处理工具。 1.9. 在进行假设检验时，我们通常会遇到的错误类型是？ A) 唯二类错误（拒真）和第二类错误（受假） B) 唯二类错误（误真）和第二类错误（误假） C) 唯二类错误（拒假）和第二类错误（受真） D) 唯二类错误（误假）和第二类错误（误真） 参考答案A) 在进行假设检验时，我们通常会遇到的唯二类错误是拒真，第二类错误是受假。 1.10. 对于一个线性回归模型，以下哪个参数是非常难估计的？ A) 截距 B) 斜率 C) R2值 D) F值

上海卓钢链电子商务数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧之一

上海卓钢链电子商务有限公司 数据分析师岗位笔试题目（精选） 以下15个上海卓钢链电子商务有限公司数据分析师岗位的笔试题目： 一、选择题/问答题（10个） 1. 在Excel中，哪个函数可以用来计算平均值？(A) SUM (B) MAX (C) MIN (D) AVERAGE 答案：D 2. 在数据清洗过程中，我们会遇到很多缺失数据。在Excel中，可以使用哪个功能来处理这些缺失数据？(A) 查找(B) 替换(C) 填充(D) 删除 答案：C 3. 你使用Python进行数据分析时，需要安装哪些库？请列举三个。 答案：Pandas, Numpy, Matplotlib 4. 你有一个包含几百万行数据的大型CSV文件。使用什么工具或软件可以更有效地打开和读取这个文件？ 答案：Pandas的read_csv函数或者使用Anaconda的Jupyter Notebook 5. 你正在使用SQL进行数据分析。当你执行SELECT语句时，你会返回数据的哪些部分？ 答案：满足条件的所有行 6. 你有一个数据集，你想根据某个条件对数据进行分组。在Excel中，你可以

使用哪个功能来实现？ 答案：数据透视表 7. 你正在使用Python进行数据分析，你发现你的代码运行速度很慢。为了提高代码的运行速度，你会采用哪些策略？请列举三个。 答案：使用Numpy和Pandas的向量化操作，避免Python的for循环，使用外部库（如dask）进行并行计算 8. 你正在使用Python进行数据分析，你遇到了一个错误。你会如何调试这个错误？请列举三个方法。 答案：打印出关键变量，使用try/except块，使用pdb调试器 9. 你正在使用SQL进行数据分析，你希望对数据进行排序。在SQL中，你可以使用哪个关键字进行排序？ 答案：ORDER BY 10. 你正在使用Python进行数据分析，你希望生成一些随机数据。你会使用哪个库来生成这些数据？ 答案：Numpy 二、问答题（5个） 1. 请简述数据科学家的工作流程。 答案：数据科学家的工作流程通常包括数据收集、数据清洗、数据探索、模型选择、模型训练、模型评估和模型优化等步骤。 2. 什么是过拟合和欠拟合？请举例说明。

安邦人寿保险股份有限公司数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

安邦人寿保险股份有限公司 数据分析师岗位笔试题目（精选） 以下是15个安邦人寿保险股份有限公司公司数据分析师岗位的笔试题目： 选择题： 1. 在以下四个指标中，哪一个非常适合用于衡量一个保险公司的运营效率？ A. 净利润率 B. 市场份额 C. 新客户数量 D. 客户满意度 参考答案：A. 净利润率是衡量一个公司运营效率非常常用的指标之一，因为它反映了公司从其运营中赚取的利润。 2. 下列哪一项数据源可以提供关于保险市场趋势的信息？ A. 行业报告 B. 竞争对手的财务报告 C. 公司内部数据库 D. 以上都是 参考答案：A. 行业报告通常包含了整个保险市场的数据，包括市场规模、增长率和主要竞争对手的表现，因此可以提供关于保险市场趋势的信息。 3. 在使用聚类分析对保险客户进行分群时，以下哪一个参数非常能反映分群效

果的好坏？ A. 分群数量 B. 分群内部的差异性 C. 分群之间的差异性 D. 分群的稳定性 参考答案：C. 分群之间的差异性是聚类分析中非常重要的参数之一，它反映了不同分群之间的差异程度，能够更好地反映分群效果的好坏。 4. 在处理保险数据时，以下哪一种方法是用于去除数据中的噪声和异常值的？ A. 数据筛选 B. 数据聚合 C. 数据平滑 D. 数据映射 参考答案：C. 数据平滑是一种常用的数据处理技术，可以用于去除数据中的噪声和异常值，使数据更加平滑。 5. 下列哪一种数据分析方法非常适用于发现保险客户的行为模式？ A. 关联规则分析 B. 主成分分析 C. 回归分析 D. 时间序列分析 参考答案：D. 时间序列分析非常适用于发现保险客户的行为模式，因为它能够分析时间序列数据，发现数据之间的关联和模式，从而预测未来的趋势和行为。 6. 在评估保险公司的风险时，以下哪一种指标是非常常用的？

踏歌智行数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

踏歌智行 数据分析师岗位笔试题目（精选） 以下是15个踏歌智行公司数据分析师岗位的笔试题目： 一、选择题（共10题，每题4分，共40分） 1. 在下列四个指标中，哪一个非常适合用来衡量一个公司的发展潜力？ A. 净利润 B. 市场份额 C. 客户满意度 D. 员工数量 参考答案：C. 客户满意度。客户满意度可以反映一个公司对市场需求的理解和满足程度，是衡量公司发展潜力的重要指标。 2. 下面哪一项工作非常适合用数据分析技术进行优化？ A. 管理员工绩效 B. 制定财务预算 C. 监控网络安全 D. 分析市场趋势 参考答案：D. 分析市场趋势。市场趋势分析需要对大量数据进行处理、分析和解读，以发现市场规律和趋势，为决策提供数据支持。 3. 在进行数据分析时，哪一项技术非常适用于处理大量数据？

A. Excel B. SPSS C. Tableau D. Power BI 参考答案：D. Power BI。Power BI是一种数据可视化工具，可以快速处理大量数据，并生成清晰、易懂的图表和报告。 4. 以下哪一项数据非常有助于评估销售团队的业绩？ A. 客户满意度 B. 销售总额 C. 员工离职率 D. 预算执行率 参考答案：B. 销售总额。销售总额直接反映了销售团队的业绩和贡献，是评估销售团队业绩的重要指标。 5. 在数据分析中，下列哪个步骤通常是非常具挑战性的？ A. 数据收集 B. 数据清洗 C. 数据分析 D. 数据解读 参考答案：D. 数据解读。在数据分析中，数据解读需要深入理解数据背后的含义和业务逻辑，对数据进行分析和解释，通常需要较高的专业知识和经验。6. 你发现在过去一年中，公司的销售额增长了10%，那么下列哪一项是非常可能导致这个增长的因素？

新奥集团数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧之一

新奥集团股份有限公司 数据分析师岗位笔试题目（精选） 新奥集团股份有限公司数据分析师岗位笔试题目： 一、选择题/问答题（每个问题有一个正确答案） 1. 在下列选项中，哪个数据库管理系统支持海量数据和复杂的数据分析？(A) Oracle (B) MySQL (C) SQL Server (D) SQLite 2. 你正在使用Python进行数据分析，突然发现你的环境中没有安装Pandas 库，你应该怎么做？(A) 下载并安装Pandas (B) 寻找替代的Python库(C) 向Python官方请求支持(D) 删除Python环境并重新安装 3. 下列哪个数据库类型非常适合进行实时数据分析？(A) Oracle (B) SQL Server (C) MySQL (D) MongoDB 4. 为了评估一个数据集的分布，你通常会使用哪种图形？(A) 散点图(B) 直方图(C) 条形图(D) 箱线图 5. 你正在使用Excel进行数据分析，但是突然发现你的版本过低无法使用某些功能，你应该怎么做？(A) 寻找并下载旧版本Excel (B) 升级你的Excel版本(C) 寻找并下载替代的软件(D) 向微软请求支持 6. 你需要从CSV文件中提取某些数据，你会使用哪种编程语言？(A) Java (B) Python (C) C++ (D) JavaScript 7. 你需要清洗一份包含大量缺失值的数据集，你会使用哪种方法？(A) 删除包

含缺失值的行(B) 手动填写缺失值(C) 使用插值算法填充缺失值(D) 向数据集的其他部分复制值 8. 你正在进行一项涉及大量数据处理和分析的项目，你的团队应该采用哪种项目管理方法？(A) Scrum (B) Kanban (C) Waterfall (D)敏捷开发 9. 为了评估两个变量之间的关系，你会使用哪种图形？(A) 散点图(B) 条形图 (C) 折线图(D) 直方图 10. 你正在使用Python进行数据分析，突然发现你的环境中没有安装NumPy 库，你应该怎么做？(A) 下载并安装NumPy (B) 寻找替代的Python库(C) 向Python官方请求支持(D) 删除Python环境并重新安装 二、问答题（请给出详细答案） 1. 请简述数据科学家在数据分析过程中的职责。 2. 请描述一种处理分类数据的方法，并阐述其优点和缺点。 3. 请解释如何使用Python的Pandas库进行数据清洗。 4. 请简述大数据和商业智能之间的关系。 5. 在数据分析过程中，你是如何保证结果的准确性和可靠性的？

Klook数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

Klook 数据分析师岗位笔试题目（精选） Klook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. 在下列数据集中，非常适合做回归分析的是： A. 股票价格数据 B. 人口普查数据 C. 彩票中奖者信息数据 D. 学生的作息时间数据 参考答案：A。适合做回归分析的数据是连续的、有序的、有预测目标的数据。股票价格数据符合这个特点，可以用来预测未来的股票价格。 2. 下列哪个数据分析工具非常常用于处理大数据？ A. Excel B. Tableau C. Power BI D. SPSS

参考答案：B。Tableau是可视化数据分析工具，能够处理大数据并生成直观的图表。Excel、Power BI和SPSS也是数据分析工具，但处理大数据的能力不如Tableau。 3. 下列哪个算法非常常用于推荐系统？ A. K-means聚类算法 B. 决策树算法 C.协同过滤算法 D.支持向量机算法 参考答案：C。推荐系统的核心算法是协同过滤算法，它通过分析用户的历史行为和其他用户的行为，预测用户可能感兴趣的内容。K-means聚类算法、决策树算法和支持向量机算法都不是推荐系统的核心算法。 4. 下面哪个数据可视化类型非常适合展示多变量数据？ A. 条形图 B. 折线图 C. 散点图 D. 饼图 参考答案：C。散点图可以展示多变量数据，每个点的坐标可以代表一个变量的值。条形图、折线图和饼图都只能展示单变量数据。

5. 数据清洗的主要目的是： A. 提高数据质量，减少误差 B. 分析数据，得出结论 C. 合并数据，减少数据量 D. 将数据转化为表格形式 参考答案：A。数据清洗是对数据进行预处理的重要步骤，主要是删除重复数据、处理缺失值、检测并处理异常值等，以提高数据质量，减少误差。 6. 下列哪个数据库类型非常适合大数据存储和处理？ A. 关系型数据库 B. 非关系型数据库（NoSQL） C. 分布式数据库 D. 内存数据库 参考答案：B。非关系型数据库（NoSQL）更适合大数据存储和处理，因为它可以处理大量的非结构化数据，并具有高可用性、高扩展性和高并发性等特点。关系型数据库适合存储和处理结构化数据，分布式数据库和内存数据库则不是数据库类型，而是数据库的实现途径。 7. 下列哪个数据分析过程非常常用于探索性数据分析？

科锐国际数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

科锐国际 数据分析师岗位笔试题目（精选）科锐国际公司数据分析师岗位笔试题目 一、选择题（每个问题有四个选项，请选择非常合适的答案） 1. 在下列四个数据库类型中，非常适合进行时间序列分析的是哪个？ A. MySQL B. Oracle C. MongoDB D. Redis 参考答案：D. Redis 2. 以下哪个数据分析工具对于初学者来说较为容易上手？ A. Tableau B. Python C. R D. MATLAB 参考答案：A. Tableau

3. 假设我们有一个数据集，其中包含用户的年龄、性别、收入和购买历史，我们想要根据这些数据预测用户的购买行为。以下哪个算法非常适用？ A. 决策树 B. K-means聚类 C. 支持向量机 D. 逻辑回归 参考答案：D. 逻辑回归 4. 下列哪个数据可视化工具支持多种数据类型？ A. Excel B. PowerBI C. Tableau D. SPSS 参考答案：B. PowerBI 5. 当数据集存在缺失值时，以下哪个方法非常适用？ A. 删除含有缺失值的行 B. 插值填补缺失值 C. 忽略缺失值

D. 随机填补缺失值 参考答案：B. 插值填补缺失值 6. 下列哪个数据库非常适用于大数据分析？ A. MySQL B. Oracle C. HDFS D. Redis 参考答案：C. HDFS 7. 以下哪个数据分析工具可以进行自然语言处理？ A. Python B. R C. MATLAB D. Excel 参考答案：A. Python 8. 在数据预处理过程中，以下哪个步骤是非常关键的？ A. 数据清理