1. 大數據分析師面試必備：java與mysql解析
【導讀】作為大數據工程師，其必須要掌握的基礎知識就是java與mysql的關系、交互和連接，作為基礎，也是面試考官經常會考的內容，為了幫助大家都能順利通過考試，今天小編就來和大家嘮一嘮java與mysql的關系、交互和連接，好了，開始今天的內容大數據分析師面試必備：java與mysql解析。
1. SQL語言四大類：
DQL 數據查詢語言 select
DML 數據操作語言 insert、update、delete
DDL 數據界說語言 create、alter
DCL 數據控制語言 grant許可權
2. mysql資料庫中的decimal類型(是數值型，不能存放字元串)：
舉例：decimal(18,0) 常用於身份證號碼，但是帶x的不可以。
舉例：decimal(5,2)
狀況一：假設小數點前面是3位，後邊是2位，正常狀況。
狀況二：5指的是小數點前後不能超過5位，小數點後有必要是2位。
3. mysql中InnoDB和MyISAM引擎的差異：
innodb支撐：事務和主外鍵
myisam不支撐：事務和主外鍵
4. 【不需要背誦，選擇題考點】向mysql中，a向表中添加數據的幾種寫法，題目：id int 主鍵自增，name varchar(11)
不為空。
5. 操作mysql資料庫表有兩種方式，第一種：點八點吧;第二種：寫代碼。【不需要背誦，只需要了解，考試選擇題會出】
6. 在Java中，簡述面向對象三大特徵。
7. 在Java中，常用關鍵字：
1. 定義類的關鍵字是什麼? class
2. 繼承的關鍵字是什麼? extends
3. 定義介面的關鍵字是什麼? interface
4. 實現介面的關鍵字是什麼? implements
5. 抽象類的關鍵字是什麼? abstract
8. 在Java中，抽象類和介面的區別：
1. 抽象類中可以包含普通方法和抽象方法，介面中只能包含抽象方法
2. 抽象類中可以有構造方法，介面中沒有構造方法
3. 抽象類只能單繼承，可以實現多個介面
9. Java介面中有哪些成員?
1. 構造方法，沒有
2. 常量，默認訪問修飾符public static final，沒有變數
3. 抽象方法，默認訪問修飾符public abstract
10. 在Java中，抽象類和抽象方法的關系：
1. 抽象類中可以包含普通方法和抽象方法，抽象方法一定存在抽象類中。
2. 子類繼承抽象父類，必須實現|重寫抽象方法，除非子類也是抽象類。
3. 【判斷題】抽象類中必須包含抽象方法?【錯誤×】
4. 【判斷題】抽象方法一定存在抽象類中?【正確√】
11. Java重載的特點：
1. 在同一個類中
2. 方法名相同
3. 參數列表(個數、類型、順序)不同
4. 與返回值類型和訪問修飾符無關
12. Java重寫的特點：
1. 在父子類中
2. 方法名相同
3. 參數列表相同
4. 返回值類型相同，或是其子類
5. 訪問修飾符相同，或不能嚴於父類
13. 列舉幾種Java實現多態的形式：
1. 繼承的存在
2. 父類引用指向子類對象 | 向上轉型
3. 父類作為方法的返回值類型，父類作為方法的參數
14. Java介面的特性：單根性和傳遞性
15. 在Java中，throws和throw的區別：
1. throws 聲明異常，用在定義方法小括弧的後面
2. throw 拋出異常，寫在方法體內
以上就是小編今天給大家整理發送的關於大數據分析師面試必備：java與mysql解析的相關內容，希望對各位考生有所幫助，想知道更多關於數據分析師的基本要求有哪些，關注小編持續更新數據分析師崗位解析。
2. SQL資料庫綜合分析題，求答案！
create database 學生課程onprimary(name='stu_course',filename='d:\data\Stu_Course.mdf',size=5MB,maxsize=50MB,filegrowth=2mb)log on((name='SC_log',filename='d:\data\StuCourse_log.1df,size=5MB,maxsize=30MB,filegrowth=1mb)GO2select studnet. 學號,studentcourse.課程號,成績 from student inner join studentcourse on student.學號=studentcoure.學號 and student.系別=計算機系 and student.姓名='趙德'3select studetcourse.學號 from studentcourse where 成績<60 order by '成績' desc41.完整資料庫備份：於以下相比使用存儲空間較大2.差異資料庫備份：空間小而且速度快3.事務日誌備份：可將資料庫恢復到特定的時點或恢復到故障點4.文件和文件組：可以只還原已損壞的文件，加快恢復速度以上介紹的不詳請你自己多看看有關書籍加強了解
3. sql語句分析。（名牌大學考試題）
首先要說，這些語法都是基於SQLSERVER資料庫的語法，DATEDIFF TOP等，在ORACLE等其他資料庫是沒有的。
1. 主要是datediff函數的用法，獲取兩個日期之間的時間差，可以得到年月日小時分秒等等，可以參看這個函數的說明。
這里第一個參數表示獲取時間差的類型，minute表示獲取兩個日期的時間差是分鍾。
第二個參數是起始時間，第二個是截止時間，都是datetime類型。
getdate()，獲取當前時間的函數。
我覺得你這個語句寫的有問題。第一，參數minute，不需要使用單引號，如果使用了單引號，參數就錯誤了，因為datediff第一個參數不是字元型的。
第二，datediff的函數第二個日期是開始時間，第二個是結束時間，你這個正好反了。
SQL: select * from 日程安排 where datediff(minute,f開始時間，getdate())>5
這個的意思是當前時間已經超過了開始時間5分鍾的，會顯示出來，而不是提前5分鍾提醒。
提前五分鍾提醒：SQL: select * from 日程安排 where datediff(minute,getdate(), f開始時間) < 5
距離當前時間小於5分鍾的記錄，才是提前5分鍾提醒。
2.
select top 10 b.* from (select top 20 主鍵欄位,排序欄位 from 表名 order by 排序欄位 desc) a,表名 b where b.主鍵欄位= a.主鍵欄位 order by a.排序欄位
先看from括弧內的語句：select top 20 主鍵欄位,排序欄位 from 表名 order by 排序欄位 desc，按照排序欄位降序排列取出前20行數據。
然後再整體看，把表和這個20行數據關聯，那麼能取到的最大范圍也就是這20行了。
然後取出前10行，我不知道這個為什麼叫做分頁查詢，因為根本沒有每頁多少行以及第幾頁的參數在。這個語句就是按照排序欄位倒敘排列的前20行，然後在按照排序欄位正序排列從這前20行中取出前10行。實際上就是取出了按照排序欄位倒敘排列的第11-20行的數據並正序排列。
3.內連接：實際上就是兩表直接連接，取出連接成立的所有數據。語法使用Inner join
距離：有學生表：student : student_id , student_name
001 張三
002 李四
003 王五
成績表： score : course_id student_id score
課程1 001 85
課程2 001 85
課程1 002 80
課程2 002 90
查詢學生選課成績，顯示 student_name, course_id, score
select a.student_name, b.course_id, b.score
from student a inner join score b on a.student_id = b.student_id
查詢結果 student_name, course_id, score
張三 課程1 85
張三 課程2 85
李四 課程1 80
李四 課程2 90
可以看到，直接符合連接條件的數據，都會被選擇出來，而王五，因為在成績表沒有成績，所以查詢結果並沒有王五的數據。
4.外連接，left join, right join，分別是左外連接和右外連接。
就是以一個表為主，而另一個表為輔。主表的數據都會被查詢出來，而符合兩表連接條件，那麼輔表的數據就會顯示，否則，為空（NULL）
還以上表和上述語句為例，查詢所有學生的成績清單，沒有成績顯示空，但是學生要顯示。
select a.student_name, b.course_id, b.score
from student a left join score b on a.student_id = b.student_id
查詢結果：
student_name course_id score
張三 課程1 85
張三 課程2 85
李四 課程1 80
李四 課程2 90
王五 NULL NULL
可以看到，雖然連接條件王五這條並不成立，但是王五的數據一樣會被顯示出來，只是成績表的相關數據位空。
有連接和左連接一樣，把上面的順序換過來，效果相同
select a.student_name, b.course_id, b.score
from score b right join student a on a.student_id = b.student_id
4. 網管面試題 SQL知識
用sql語句解決計算機軟硬體問題?
他們出題的人 腦子叫門擠了吧
要麼是你沒有聽清楚。
5. 面試數據分析師的常見問題
面試數據分析師的常見問題。數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。那麼在應聘數據分析師這一職位的求職者會面臨哪些面試問題呢？
1、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目？你是如何對其結果進行衡量的？
2、如何讓一個網路爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好總結數據從而得到一干凈的資料庫？
3、什麼是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則？
4、什麼是：協同過濾、n-grams, map rece、餘弦距離？
5、點擊流數據應該是實時處理？為什麼？哪部分應該實時處理？
6、如何設計一個解決抄襲的方案？
7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用？
8、什麼是概率合並(AKA模糊融合)？使用SQL處理還是其它語言方便？對於處理半結構化的數據你會選擇使用哪種語言？
9、你認為哪個更好：是好的數據還是好模型？同時你是如何定義「好」？存在所有情況下通用的模型嗎？有你沒有知道一些模型的定義並不是那麼好？
10、你最喜歡的編程語言是什麼？為什麼？
11、你是如何處理缺少數據的？你推薦使用什麼樣的處理技術？
12、什麼是大數據的詛咒？
13、對於你喜歡的統計軟體告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。
14、SAS, R, Python, Perl語言的區別是？
15、你喜歡TD資料庫的什麼特徵？
16、你參與過資料庫與數據模型的設計嗎？
17、你是否參與過儀表盤的設計及指標選擇？你對於商業智能和報表工具有什麼想法？
18、請舉例說明maprece是如何工作的？在什麼應用場景下工作的很好？雲的安全問題有哪些？
19、如何你打算發100萬的營銷活動郵件。你怎麼去優化發送？你怎麼優化反應率？能把這二個優化份開嗎？
20、如果有幾個客戶查詢ORACLE資料庫的效率很低。為什麼？你做什麼可以提高速度10倍以上，同時可以更好處理大數量輸出？
21、如何把非結構化的數據轉換成結構化的數據？這是否真的有必要做這樣的轉換？把數據存成平面文本文件是否比存成關系資料庫更好？
22、什麼是哈希表碰撞攻擊？怎麼避免？發生的頻率是多少？
23、如何判別maprece過程有好的負載均衡？什麼是負載均衡？
24、你處理過白名單嗎？主要的規則？(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)
25、(在內存滿足的情況下)你認為是100個小的哈希表好還是一個大的哈希表，對於內在或者運行速度來說？對於資料庫分析的評價？
26、為什麼樸素貝葉斯差？你如何使用樸素貝葉斯來改進爬蟲檢驗演算法？
27、普通線性回歸模型的缺陷是什麼？你知道的其它回歸模型嗎？
28、什麼是星型模型？什麼是查詢表？
29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說明一下建立過程？
30、在SQL, Perl, C++, Python等編程過程上，待為了提升速度優化過相關代碼或者演算法嗎？如何及提升多少？
31、使用5天完成90%的精度的解決方案還是花10天完成100%的精度的解決方案？取決於什麼內容？
32、定義：QA(質量保障)、六西格瑪、實驗設計。好的與壞的實驗設計能否舉個案例？
33、什麼是敏感性分析？擁有更低的敏感性(也就是說更好的強壯性)和低的預測能力還是正好相反好？你如何使用交叉驗證？你對於在數據集中插入雜訊數據從而來檢驗模型的敏感性的想法如何看？
34、你認為葉數小於50的決策樹是否比大的好？為什麼？
35、保險精算是否是統計學的一個分支？如果不是，為何如何？
36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數正態分布的數據案例。給出一個分布非常混亂的數案例。
37、你如何建議一個非參數置信區間？
38、你如何證明你帶來的演算法改進是真的有效的與不做任何改變相比？你對A/B測試熟嗎？
39、為什麼說均方誤差不是一個衡量模型的好指標？你建議用哪個指標替代？
40、對於一下邏輯回歸、決策樹、神經網路。在過去15年中這些技術做了哪些大的改進？
41、除了主成分分析外你還使用其它數據降維技術嗎？你怎麼想逐步回歸？你熟悉的逐步回歸技術有哪些？什麼時候完整的數據要比降維的數據或者樣本好？
42、如何創建一個關鍵字分類？
43、你熟悉極值理論、蒙特卡羅邏輯或者其它數理統計方法以正確的評估一個稀疏事件的發生概率？
44、什麼是歸因分析？如何識別歸因與相關系數？舉例。
45、如何定義與衡量一個指標的預測能力？
46、如何為欺詐檢驗得分技術發現最好的規則集？你如何處理規則冗餘、規則發現和二者的本質問題？一個規則集的近似解決方案是否可行？如何尋找一個可行的近似方案？你如何決定這個解決方案足夠好從而可以停止尋找另一個更好的？
47、什麼是概念驗證？
48、什麼是僵屍網路？如何進行檢測？
49、你有使用過API介面的經驗嗎？什麼樣的API？是谷歌還是亞馬遜還是軟體即時服務？
50、什麼時候自己編號代碼比使用數據科學者開發好的軟體包更好？
51、可視化使用什麼工具？在作圖方面，你如何評價Tableau？R？SAS？在一個圖中有效展現五個維度？
52、是假陽性好還是假陰性好？
53、你主要與什麼樣的客戶共事：內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/IT部門的人？有咨詢經驗嗎？與供應商打過交道，包括供應商選擇與測試。
54、你熟悉軟體生命周期嗎？及IT項目的生命周期，從收入需求到項目維護？
55、什麼是cron任務？
56、你是一個獨身的編碼人員？還是一個開發人員？或者是一個設計人員？
57、什麼讓一個圖形使人產生誤解、很難去讀懂或者解釋？一個有用的圖形的特徵？
58、你熟悉價格優化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎？分別給案例。
59、Zillow』s演算法是如何工作的？
60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的FB帳戶？
61、你如何創建一個新的匿名數字帳戶？
62、你有沒有想過自己創業？是什麼樣的想法？
63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎？它將會被什麼替代？
64、你用過時間序列模型嗎？時滯的相關性？相關圖？光譜分析？信號處理與過濾技術？在什麼樣的場景下？
65、哪位數據科學有你最佩服？從哪開始？
66、你是怎麼開始對數據科學感興趣的？
67、你覺得下一個20年最好的5個預測方法是？
68、什麼是推薦引擎？它是如何工作的？
69、什麼是精密測試？如何及什麼時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試？
70、你認為怎麼才能成為一個好的數據科學家？
71、你認為數據科學家是一個藝術家還是科學家？
72、你怎麼馬上就知道在一篇文章中(比如報紙)發表的統計數字是錯誤，或者是用作支撐作者的論點，而不是僅僅在羅列某個事物的信息？例如，對於每月官方定期在媒體公開發布的失業統計數據，你有什麼感想？怎樣可以讓這些數據更加准確？
73、給出一些在數據科學中「最佳實踐的案例」。
74、什麼是效率曲線？他們的缺陷是什麼，你如何克服這些缺陷？
75、你處理過的最大的數據量？你是如何處理他們的？處理的結果。
76、什麼是一個好的、快速的聚類演算法的的計算復雜度？什麼好的聚類演算法？你怎麼決定一個聚類的聚數？
77、你知道使用在統計或者計算科學中的「經驗法則」嗎？或者在商業分析中。
上述的這些問題在面試數據分析師的求職者中非常容易遇到的，有些的涉及到專業性的問題，因此在面試之前一定要做好充足的准備！
6. 數據分析工作中需要掌握R和SQL哪些知識
sql掌握查詢就可以了
r語言其實用到的不多
sql的話你多做一些面試題就可以了