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面试数据分析师的常见问题
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。
我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。
无思路：数据杂乱，不知到从何入手 成因：分析的业务目标不明晰，致使数据采集过剩；分析方法与分析的场景不懂得怎样结合，导致无从下手。
大数据面试要准备哪些
互联网行业的从业者经常要面对新需求、新工具、新方法。能否迅速掌握新知识，解决新问题面试者必须证明给hr看。主要考察的方式是了解过往项目经历，或者出作业题(比如Sci-Hub)。
a卷主要测试处级岗位应试者的政策研究能力、组织管理能力、专业素养水平等综合素质。B卷主要测试管理岗位七级职员及以下应试者的政策理解。
还有慎用精通这样的字眼，工作五年以上的人，也不敢说自己对哪一方面能够达到精通的地步。尚硅谷大数据面试的一些基本问题总结如下：讲讲你做的过的项目。
掌握大数据主流框架及组件 主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生态圈组件，这部分是重中之重。
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