共享手册|面试前准备工作你做好了吗，数据分析师面试理论要求

更新时间：2019-11-01 14:27:39 来源：环球网校

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摘要在茫茫的数据发展长河中，人们慢慢掌握了数据处理的方法，其中重要的处理方法之一就是对数据的分析，所以出现了数据分析师这一处理数据的职业，有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析师面试理论要求的问题，今天就来讲讲数据分析师面试理论要求。

1)数据分析师面试理论要求——统计概率

这是数据分析必须要学的，不然很多统计指标看不懂，统计方法也不了解，怎么做数据分析呢?

需要掌握的核心技能有：

描述性统计(平均值，标准差，中位数)

概率(独立事件，相关事件，期望，包括贝叶斯)

概率分布(离散概率分布，连续概率分布)

统计推断(抽样，置信区间，假设检验)

例如面试官可能会这样问：置信区间 (Confidence Interval) 是更怕I型错误还是II型错误?如果还不会，可以看这个复习：统计概率思维：误差思维和置信区间

2)数据分析师面试理论要求——机器学习(加分项)

机器学习这一块其实应该算是数据分析岗位的加分项，不一定是必须的，要看具体岗位。

需要掌握的机器学习算法：

分类算法：逻辑回归，贝叶斯、决策树、随机森林

回归算法：线性回归

聚类算法：K-means

需要掌握的核心技能：

特征工程

模型评价

交叉检验(用已有的数据监测算法的预测力)

能够熟悉常见算法的基本原理、了解各类算法的优缺点和使用场景即可，如果是学到Python，要会使用Python的机器学习sklearn包应用这些算法解决具体的问题。这方面多做几个kaggle项目可以解决。

以上就是有关于数据分析师面试理论要求的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。

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