（1）項(xiàng)目的數(shù)據(jù)量多大，多少維，數(shù)據(jù)都是怎么預(yù)處理的。
（2）你應(yīng)用過(guò)哪些數(shù)據(jù)挖掘算法，針對(duì)簡(jiǎn)歷上的算法或者模型，你看過(guò)源碼或者模型中細(xì)節(jié)你知道多少，還是僅僅調(diào)用API用用而已
(3）項(xiàng)目中，你遇到過(guò)的最大的困難時(shí)什么，怎么解決的，從中學(xué)到什么。
（4）項(xiàng)目中hadoop搜索引擎你是怎么設(shè)計(jì)的，其中的分詞是什么。
（5）數(shù)據(jù)是存在HDFS中還是Redis中的。
（6）spark和Hadoop的基本架構(gòu)，盡量說(shuō)。
一、異常值是指什么？請(qǐng)列舉1種識(shí)別連續(xù)型變量異常值的方法？
異常值（Outlier） 是指樣本中的個(gè)別值，其數(shù)值明顯偏離所屬樣本的其余觀測(cè)值。在數(shù)理統(tǒng)計(jì)里一般是指一組觀測(cè)值中與平均值的偏差超過(guò)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的測(cè)定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一種用于單變量數(shù)據(jù)集異常值識(shí)別的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)，它假定數(shù)據(jù)集來(lái)自正態(tài)分布的總體。
未知總體標(biāo)準(zhǔn)差σ，在五種檢驗(yàn)法中，優(yōu)劣次序?yàn)椋簍檢驗(yàn)法、格拉布斯檢驗(yàn)法、峰度檢驗(yàn)法、狄克遜檢驗(yàn)法、偏度檢驗(yàn)法。
點(diǎn)評(píng)：考察的內(nèi)容是統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)功底。
二、什么是聚類分析？聚類算法有哪幾種？請(qǐng)選擇一種詳細(xì)描述其計(jì)算原理和步驟。
聚類分析(cluster analysis)是一組將研究對(duì)象分為相對(duì)同質(zhì)的群組(clusters)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。 聚類分析也叫分類分析(classification analysis)或數(shù)值分類(numerical taxonomy)。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類分析計(jì)算方法主要有： 層次的方法（hierarchical method）、劃分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于網(wǎng)格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前兩種算法是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)定義的距離進(jìn)行度量。
k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然 后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開(kāi)。
其流程如下：
（1）從 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；
（2）根據(jù)每個(gè)聚類對(duì)象的均值（中心對(duì)象），計(jì)算每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的距離；并根據(jù)最小距離重新對(duì)相應(yīng)對(duì)象進(jìn)行劃分；
（3）重新計(jì)算每個(gè)（有變化）聚類的均值（中心對(duì)象）；
（4）循環(huán)（2）、（3）直到每個(gè)聚類不再發(fā)生變化為止（標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量函數(shù)收斂）。
優(yōu)點(diǎn)：本算法確定的K 個(gè)劃分到達(dá)平方誤差最小。當(dāng)聚類是密集的，且類與類之間區(qū)別明顯時(shí)，效果較好。對(duì)于處理大數(shù)據(jù)集，這個(gè)算法是相對(duì)可伸縮和高效的，計(jì)算的復(fù)雜度為 O(NKt)，其中N是數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)目，t是迭代的次數(shù)。一般來(lái)說(shuō)，K<<N，t<<N 。
缺點(diǎn)：1. K 是事先給定的，但非常難以選定；2. 初始聚類中心的選擇對(duì)聚類結(jié)果有較大的影響。
點(diǎn)評(píng)：考察的內(nèi)容是常用數(shù)據(jù)分析方法，做數(shù)據(jù)分析一定要理解數(shù)據(jù)分析算法、應(yīng)用場(chǎng)景、使用過(guò)程、以及優(yōu)缺點(diǎn)。
三、根據(jù)要求寫出SQL
表A結(jié)構(gòu)如下：
Member_ID（用戶的ID，字符型）
Log_time（用戶訪問(wèn)頁(yè)面時(shí)間，日期型（只有一天的數(shù)據(jù)））
URL（訪問(wèn)的頁(yè)面地址，字符型）
要求：提取出每個(gè)用戶訪問(wèn)的第一個(gè)URL（按時(shí)間最早），形成一個(gè)新表（新表名為B，表結(jié)構(gòu)和表A一致）
createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;
點(diǎn)評(píng)：SQL語(yǔ)句，簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)獲取能力，包括表查詢、關(guān)聯(lián)、匯總、函數(shù)等。
另外，這個(gè)答案其實(shí)是不對(duì)的，實(shí)現(xiàn)有很多方法，任由大家去發(fā)揮吧。
四、銷售數(shù)據(jù)分析
以下是一家B2C電子商務(wù)網(wǎng)站的一周銷售數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站主要用戶群是辦公室女性，銷售額主要集中在5種產(chǎn)品上，如果你是這家公司的分析師，
a) 從數(shù)據(jù)中，你看到了什么問(wèn)題？你覺(jué)得背后的原因是什么？
b) 如果你的老板要求你提出一個(gè)運(yùn)營(yíng)改進(jìn)計(jì)劃，你會(huì)怎么做？
表如下：一組每天某網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)
a) 從這一周的數(shù)據(jù)可以看出，周末的銷售額明顯偏低。這其中的原因，可以從兩個(gè)角度來(lái)看：站在消費(fèi)者的角度，周末可能不用上班，因而也沒(méi)有購(gòu)買該產(chǎn)品的欲望；站在產(chǎn)品的角度來(lái)看，該產(chǎn)品不能在周末的時(shí)候引起消費(fèi)者足夠的注意力。
b) 針對(duì)該問(wèn)題背后的兩方面原因，我的運(yùn)營(yíng)改進(jìn)計(jì)劃也分兩方面：一是，針對(duì)消費(fèi)者周末沒(méi)有購(gòu)買欲望的心理，進(jìn)行引導(dǎo)提醒消費(fèi)者周末就應(yīng)該準(zhǔn)備好該產(chǎn)品；二是，通過(guò)該產(chǎn)品的一些類似于打折促銷等活動(dòng)來(lái)提升該產(chǎn)品在周末的人氣和購(gòu)買力。
點(diǎn)評(píng)：數(shù)據(jù)解讀能力，獲取數(shù)據(jù)是基本功，僅僅有數(shù)據(jù)獲取能力是不夠的，其次是對(duì)數(shù)據(jù)的解讀能力。
五、用戶調(diào)研
某公司針對(duì)A、B、C三類客戶，提出了一種統(tǒng)一的改進(jìn)計(jì)劃，用于提升客戶的周消費(fèi)次數(shù)，需要你來(lái)制定一個(gè)事前試驗(yàn)方案，來(lái)支持決策，請(qǐng)你思考下列問(wèn)題：
a) 試驗(yàn)需要為決策提供什么樣的信息？
c) 按照上述目的，請(qǐng)寫出你的數(shù)據(jù)抽樣方法、需要采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)項(xiàng)，以及你選擇的統(tǒng)計(jì)方法。
a) 試驗(yàn)要能證明該改進(jìn)計(jì)劃能顯著提升A、B、C三類客戶的周消費(fèi)次數(shù)。
b) 根據(jù)三類客戶的數(shù)量，采用分層比例抽樣；
需要采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)項(xiàng)有：客戶類別，改進(jìn)計(jì)劃前周消費(fèi)次數(shù)，改進(jìn)計(jì)劃后周消費(fèi)次數(shù)；
選用統(tǒng)計(jì)方法為：分別針對(duì)A、B、C三類客戶，進(jìn)行改進(jìn)前和后的周消費(fèi)次數(shù)的，兩獨(dú)立樣本T-檢驗(yàn)（two-sample t-test）。
點(diǎn)評(píng)：業(yè)務(wù)理解能力和數(shù)據(jù)分析思路，這是數(shù)據(jù)分析的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
以上就是關(guān)于阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求的相關(guān)介紹，更多阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求相關(guān)內(nèi)容可以咨詢我們或者瀏覽頁(yè)面上的推薦內(nèi)容。我們將讓你對(duì)阿里數(shù)據(jù)分析師的崗位面試題及要求有更深的了解和認(rèn)識(shí)。
以下是一些數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面試題：
1. 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？
2. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的作用是什么？
3. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別是什么？
4. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)是什么？
5. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模？
6. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的 ETL 流程？
7. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能優(yōu)化？
8. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的備份和恢復(fù)？
9. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的安全管理？
10. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的監(jiān)控和優(yōu)化？
以上是一些常見(jiàn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面試題，你可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行回答。
國(guó)考面試結(jié)構(gòu)化面試題型從題目?jī)?nèi)容上可以分為8類。
第一種、綜合分析題
思維的深度與廣度，邏輯的嚴(yán)密性等。一般是根據(jù)社會(huì)熱點(diǎn)設(shè)置問(wèn)題，考生答題時(shí)，觀點(diǎn)一定要客觀準(zhǔn)確，思考成熟，從多角度回答問(wèn)題。這類題目一般有觀點(diǎn)思辨、現(xiàn)象分析、看圖說(shuō)話、寓言理解等。
第二種、計(jì)劃組織類題
組織協(xié)調(diào)能力、結(jié)局實(shí)際問(wèn)題的能力、策劃能力等。一般為設(shè)定考生身份，組織某一活動(dòng)或安排某一事項(xiàng)。如，組織單位春游、宣傳政策等。
第三種、應(yīng)變類題
在突發(fā)情況下或多種變化情況下應(yīng)變能力，是否能提出有效應(yīng)對(duì)措施。一般為假設(shè)某一緊急情鏡，如何合理解決問(wèn)題。
第四種、人際關(guān)系處理題
人際關(guān)系、權(quán)屬關(guān)系處理能力，通常上講就是考查考生的情商。一般是與同事間、與上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)發(fā)生沖突，存在矛盾關(guān)系時(shí)，如何處理，考生答題要有誤會(huì)就解除誤會(huì)，有沖突就化解沖突，保持謙虛的態(tài)度，時(shí)刻不忘自我反省即可。
第五種、背景性題
自我認(rèn)知能力、角色認(rèn)知以及對(duì)公務(wù)員工作的認(rèn)知、價(jià)值觀等。一般為圍繞考生自身情況、求職動(dòng)機(jī)、工作經(jīng)驗(yàn)等設(shè)置問(wèn)題，考生答題可以是自我介紹或談?wù)勼w會(huì)。
第六種、演說(shuō)類題目
人及溝通能力、應(yīng)變能力、綜合分析能力、敘述說(shuō)理能力、實(shí)際解決問(wèn)題能力等。一般是設(shè)定模擬情境，考生通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)演講的方式解決問(wèn)題。這類題是考生比較畏懼的，有一定的難度。
第七種、聯(lián)想題
想象力、創(chuàng)新力、應(yīng)變能力等。一般是題目直接提出問(wèn)題，要求考生合理想象，給出答案。
第八種、串詞題
想象力、創(chuàng)新力、應(yīng)變能力、對(duì)詞語(yǔ)的理解能力等。一般題目中給出幾個(gè)關(guān)聯(lián)性不大的短語(yǔ)，要求考生根據(jù)這些短語(yǔ)編一段話。
這8種面試題型，前4種是比較常見(jiàn)的，可能會(huì)同時(shí)出現(xiàn)在同一次考試中，后4種比前面4種難度稍微大一點(diǎn)，一般不會(huì)出現(xiàn)在同一次考試中。因此考生復(fù)習(xí)面試可以由難到易逐一破解。以上就是對(duì)結(jié)構(gòu)化面試的一個(gè)簡(jiǎn)單介紹，相信考生也有所了解。最后，希望考生認(rèn)真?zhèn)淇?，面試成?
數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)如今的商業(yè)世界中扮演著至關(guān)重要的角色。一個(gè)出色的數(shù)據(jù)分析師能夠從龐雜的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為企業(yè)的決策和戰(zhàn)略提供指導(dǎo)。因此，數(shù)據(jù)分析崗位的面試非常關(guān)鍵，不僅要考察候選人的數(shù)據(jù)分析技能，還要測(cè)試其解決問(wèn)題和溝通能力。
如果你正在準(zhǔn)備面試數(shù)據(jù)分析崗位，下面是幾個(gè)常見(jiàn)的面試題目，希望能幫助你更好地準(zhǔn)備。
這是一個(gè)常見(jiàn)的開(kāi)放性問(wèn)題，用于考察候選人在實(shí)際項(xiàng)目中的經(jīng)驗(yàn)和能力。你可以選擇一次項(xiàng)目中的難題，描述你遇到的挑戰(zhàn)、采取的方法和最終的成果。強(qiáng)調(diào)你的數(shù)據(jù)分析技能、解決問(wèn)題的能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。
在數(shù)據(jù)分析中，處理缺失值和異常值是至關(guān)重要的步驟。你可以解釋使用均值、中位數(shù)、插值或刪除等方法來(lái)填補(bǔ)缺失值的處理方式，以及使用箱線圖或Z分?jǐn)?shù)進(jìn)行異常值檢測(cè)的方法。重點(diǎn)在于說(shuō)明你的決策基于對(duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的深入理解。
這是一個(gè)涉及到數(shù)據(jù)分析師選擇合適模型和算法的問(wèn)題。你可以談?wù)撃阍谔囟?xiàng)目中使用過(guò)的模型，例如線性回歸、邏輯回歸和決策樹(shù)等。強(qiáng)調(diào)你對(duì)不同模型的理解、應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)和對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題的適應(yīng)能力。
統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，因此在面試中可能會(huì)涉及到統(tǒng)計(jì)學(xué)的問(wèn)題。你可以簡(jiǎn)明扼要地解釋什么是假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間，以及它們?cè)跀?shù)據(jù)分析中的作用。你可以通過(guò)示例展示你如何運(yùn)用假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間來(lái)支持你的結(jié)論。
在現(xiàn)實(shí)工作中，你需要向非技術(shù)人員解釋復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。你可以強(qiáng)調(diào)你的溝通和表達(dá)能力，以及如何使用可視化工具（例如圖表、可視化儀表盤、報(bào)告等）提供清晰簡(jiǎn)明的報(bào)告。重點(diǎn)在于你如何將技術(shù)術(shù)語(yǔ)轉(zhuǎn)化為非技術(shù)人員都能理解的語(yǔ)言。
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，處理大量數(shù)據(jù)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析師的一個(gè)挑戰(zhàn)。你可以談?wù)撃闳绾问褂梅植际接?jì)算工具（如Hadoop或Spark）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。同時(shí)，可以提及你在優(yōu)化算法、加速數(shù)據(jù)處理和并行計(jì)算方面的經(jīng)驗(yàn)。
在真實(shí)的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，團(tuán)隊(duì)合作是非常重要的。你可以描述在一個(gè)團(tuán)隊(duì)中的具體角色和職責(zé)，以及你如何與其他成員合作并解決團(tuán)隊(duì)遇到的問(wèn)題。強(qiáng)調(diào)你的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、溝通技巧和適應(yīng)能力。
數(shù)據(jù)分析涉及大量的個(gè)人和敏感信息，因此處理隱私和道德問(wèn)題非常重要。你可以闡述你如何遵守相關(guān)法律法規(guī)，并確保數(shù)據(jù)處理的合法性和安全性。同時(shí)，強(qiáng)調(diào)你的道德觀念和責(zé)任感。
以上是一些常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析崗位面試題目，希望能幫助你更好地準(zhǔn)備，展示你的專業(yè)知識(shí)和技能。在準(zhǔn)備面試時(shí)，記得要結(jié)合自己的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和項(xiàng)目來(lái)回答問(wèn)題，展示你的獨(dú)特之處。祝你面試順利！
1、引流
通過(guò)分析PV、UV、訪問(wèn)次數(shù)、平均訪問(wèn)深度、跳出率等數(shù)據(jù)來(lái)衡量流量質(zhì)量?jī)?yōu)劣。
目的是保證流量的穩(wěn)定性，并通過(guò)調(diào)整，嘗試提高流量。
2、轉(zhuǎn)化
完成引流工作后，下一步需要考慮轉(zhuǎn)化，這中間需要經(jīng)歷瀏覽頁(yè)面—注冊(cè)成為用戶—登陸—添加購(gòu)物車—下單—付款—完成交易。
每一個(gè)環(huán)節(jié)中都會(huì)有用戶流失，提高各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率是這一塊工作的最核心——轉(zhuǎn)化率的提升，意味著更低的成本，更高的利潤(rùn)。
3、留存
通過(guò)各個(gè)渠道或者活動(dòng)把用戶吸引過(guò)來(lái)，但是過(guò)一段時(shí)間就會(huì)有用戶流失走掉，當(dāng)然也會(huì)有一部分用戶留下來(lái)，留下來(lái)這部分用戶就叫做留存用戶。
數(shù)據(jù)分析按作用，一般可以分為現(xiàn)狀分析、原因分析和預(yù)測(cè)分析三大類，生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析主要涉及現(xiàn)狀分析和原因分析。
1、生產(chǎn)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析。
生產(chǎn)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析常見(jiàn)的分析方法有兩類，對(duì)比分析和平均分析。
對(duì)比分析是生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析用得最多的分析方法之一。
對(duì)比分析又可以從橫向和縱向兩個(gè)方面進(jìn)行。橫向?qū)Ρ确治?，又稱靜態(tài)對(duì)比分析，主要有和目標(biāo)對(duì)比，和其他部門對(duì)比，和其他地區(qū)對(duì)比，和其他行業(yè)對(duì)比等等。比如，生產(chǎn)投入產(chǎn)出達(dá)標(biāo)率就是一種典型的對(duì)比分析，再比如，A車間和B車間的人均產(chǎn)能比較，也是對(duì)比分析。
縱向?qū)Ρ确治觯址Q動(dòng)態(tài)對(duì)比分析，主要有和歷史同期對(duì)比的同比，和上一周期對(duì)比的環(huán)比。
平均分析，也就是求平均，是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法，和對(duì)比分析一樣，也是生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用最多的分析方法之一。
2、生產(chǎn)數(shù)據(jù)原因分析。
原因分析，顧名思義，就是經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析，找到生產(chǎn)現(xiàn)狀發(fā)生的原因。
生產(chǎn)原因分析的分析方法也很多，主要包括：分組分類分析、結(jié)構(gòu)分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗圖分析和矩陣關(guān)聯(lián)分析。
1、結(jié)構(gòu)分析法：看整體的構(gòu)成分布，逐級(jí)拆解。
2、分組分析法：按照某一個(gè)特定的維度來(lái)細(xì)化拆解。
3、對(duì)比分析法，同比、環(huán)比、同行業(yè)、同類別等。
4、時(shí)間序列趨勢(shì)法：查看時(shí)間趨勢(shì)。
5、相關(guān)性分析法：相關(guān)性、因果性。
分析模型
對(duì)于一些簡(jiǎn)單的模型通過(guò)常用的分析方法，確實(shí)是可以得到一些通用的結(jié)論，但是在實(shí)際的工作中，并沒(méi)有單一的問(wèn)題，往往是一些符合問(wèn)題，因此需要考慮的方面也會(huì)增加：
需要解決的問(wèn)題涉及那些維度的數(shù)據(jù)；
從數(shù)據(jù)分析師的角度而言，這個(gè)問(wèn)題是有通用解法，還是需要重新研究。
從原始數(shù)據(jù)集到分析數(shù)據(jù)是否需要加工。
而所有的模型，都是為了更好的解決問(wèn)題。
RFM分類模型
R（recency），最近一次消費(fèi)時(shí)間，表示用戶最后一次消費(fèi)距離現(xiàn)在多的時(shí)間，時(shí)間越近，客戶的價(jià)值越大。
F（frequency）消費(fèi)頻率，消費(fèi)頻率指在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)用戶的購(gòu)買次數(shù)，頻次越高，價(jià)值越大。
M（Monetary）消費(fèi)金額：指在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)消費(fèi)的總金額，金額越大價(jià)值越高。
通過(guò)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化寄權(quán)重設(shè)置，為分類模型打分，比如餐館的客單價(jià)，20塊以下為普通用戶，
20-30良好用戶，40以上優(yōu)秀用戶，各項(xiàng)指標(biāo)都可以使用這個(gè)方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。
分支的界定，往往使用中位數(shù)法。
最近一次的消費(fèi)時(shí)間，一般是周、或者月，結(jié)合業(yè)務(wù)情況。
該模型的本質(zhì)是篩選頭部的用戶，重點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)。
AARRR增長(zhǎng)模型，了解模型就行，實(shí)際落地還需要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)。
A:獲取A：當(dāng)天活躍R：明天繼續(xù)活躍R：提升收入R：提升自傳播
模型的主要作用可以快速的明晰從那幾個(gè)點(diǎn)去做增長(zhǎng)，能夠找到切入點(diǎn)。
5W2H通用模型
生活中的聊天就是圍繞這些點(diǎn)來(lái)展開(kāi)的，該模型可以有助于我們快速的確定一個(gè)問(wèn)題。
用戶生命周期模型
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)往往可以跟蹤用戶的每個(gè)階段，每個(gè)階段都應(yīng)該有不一樣的運(yùn)營(yíng)策略，和發(fā)展方向，對(duì)于分析師來(lái)講就是要及時(shí)的識(shí)別，
對(duì)模型有一些自己的理解，這樣才能知道何時(shí)用，怎樣用。
無(wú)論什么數(shù)據(jù)庫(kù)，大的方面都是這三種吧：
1，數(shù)據(jù)庫(kù)配置優(yōu)化
2，數(shù)據(jù)庫(kù)建表時(shí)字段設(shè)置優(yōu)化以及字段屬性的設(shè)置要最合適。
3，sql查詢語(yǔ)句優(yōu)化。
是比較難懂一種題型,也是考核考生素質(zhì)比較全面的題型,一直是事業(yè)單位、?？嫉目荚囶}型。在考官評(píng)分考核表中,對(duì)于綜合分析題是這樣定義的:對(duì)事物能從宏觀方面進(jìn)行總體考慮;對(duì)事物能從微觀方面對(duì)其各個(gè)組成部分予以考慮;能注意整體和部分之間的相互聯(lián)系及各部分之間的有機(jī)協(xié)調(diào)組和。
