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文章目录

• 你觉得数据分析与数据开发的区别是什么?
• • • **为什么数据分析像是“解读数据的侦探”，数据开发则是“搭建数据管道的工程师”？**
    • **实际意义**
• 一. 甄选项目相关
• • 1. 项目背景介绍,项目架构以及为什么做这个项目？
  • 2. 你在项目中主要负责的内容是什么？
  • 3. 数据清洗的规则是什么？
  • • **为什么数据清洗的规则就像是“数据的美容师”？**
    • **实际意义**
  • 4. datax在做数据导入的时候，具体流程简单介绍下？
  • 5. 数仓是怎么分层的？你负责的是哪些层？
  • 6. 你在dw层做什么了？
  • 7. dw层为什么又要拆分？
  • 8. dwd层都做了什么？最后得到了什么？
  • 9. dwm/dwb层做了什么？最后得到了什么？
  • 10. dws层做了什么？最后得到了什么？
  • 11. 拉链表有做吗？拉链表是怎么做的？他的应用场景是什么？
  • 12. 你拉宽的表有哪些？这个宽表都出了什么指标？
  • 13. 你在项目中计算过的指标有哪些？具体如何计算的?
  • 14. 你在项目中遇到的问题有哪些？最后是怎么解决的？
  • 15. 开窗函数有用到吗？用在哪了？
  • 16. 增量导入和全量导入的区别是什么？
  • 17. 关系建模和维度建模的区别?
  • 18. 如何区分事实表和维度表? 事实表有哪些？维度表有哪些？
  • 19. 数据仓库的四大特征以及具体解释?
  • 20. OLAP和OLTP的区别?
  • 21. 数仓分层的好处?
  • 22. 维度建模的三种模型? 你们项目采用了哪种模型?
  • 23. 指标的三大分类,以及具体的区别?
  • 24. 项目中你们如何做join调优的?
  • 25. 你的项目中为什么使用presto?
  • 26. HDFS,MR,YARN中说一下其中一个你最熟悉的原理?
  • 27. 你们项目中有越遇到过数据倾斜吗? 如何解决?
• 二. Python知识点
• • 1. 什么是面向对象编程（OOP），它有哪些主要特性 , 它和面向过程有什么区别？
  • • **为什么面向对象编程（OOP）像是“搭积木”，面向过程编程像是“按步骤做菜”？**
    • **实际意义**
  • 2. 什么是封装?如何在Python中实现私有封装？
  • • **为什么封装就像是“给数据穿上衣服”？**
    • **实际意义**
  • 3. 什么是类（class）和什么是对象（instance）,他们有什么关系?
  • 4. __init__方法在Python类中有什么作用？
  • 5. 什么是self参数？为什么需要使用它？
  • 6. 什么是继承?如何在Python中实现单继承，以及多重继承。
  • 7. 什么是方法重写（override），以及它在OOP中的重要性？
  • 8. 什么是多态? 实现多态的三大前提? 以及如何在Python中实现真正意义的多态？
  • 9. 什么是静态方法和什么是类方法，它们分别与成员方法有何不同？
  • 10. 谈谈你对Python中的super()函数的理解?以及获取继承关系的几种方式?
  • 11. 解释一下Python中的__str__和__repr__方法的区别。
  • 12. 解释Python中的列表（list）和元组（tuple）以及集合(set)，以及它们之间的区别。
  • 13. 解释Python中的装饰器（decorator），并给出一个简单的例子。
  • 14. 谈谈你对Python中异常处理的理解，并给出一个使用try、except、finally的例子。
  • 15. 什么是Lambda函数？它有哪些优点和局限性？
  • 16. 解释Python中的模块（module）和包（package）的关系以及如何自定义。
  • 17. Python中如何进行文件读写操作？以及如何在Python中解析JSON数据？
  • 18. 解释一下Python中的闭包（closure），并给出一个应用场景。
  • 19. 解释下Python中的多线程与多进程，以及它们之间有什么区别和联系？
  • 20. 什么是全局解释器锁（GIL），它对Python的多线程有何影响？
  • 21. 解释下Python中的socket库，以及用它创建客户端和服务器端的流程。
• 三. 数据分析
• • 1. 如何使用NumPy创建数组，并执行基本的数学运算？
  • • **为什么 NumPy 像是“用工具箱里的尺子和计算器”？**
    • **实际意义**
  • 2. 什么是Pandas库？它有哪些主要的数据结构？
  • 3. 使用Pandas能够处理的文件格式有哪些,以及具体的函数是哪些？
  • 4. 使用pandas如何判断和处理缺失值？
  • • **为什么 Pandas 判断和处理缺失值就像是“数据医生”？**
    • **实际意义**
  • 5. pandas中的concat,merge,join有什么区别?
  • • **为什么 concat、merge 和 join 分别像是“拼图”、“联姻”和“搭桥”？**
    • **实际意义**
  • 6. 列举下python中常用的可视化技术,以及它们的区别?
  • 7. 如何使用Pandas或NumPy计算统计摘要（如均值、中位数、标准差等）？
  • 8. pandas中如何对日期数据处理,请列举常用的函数?
  • • **为什么 Pandas 中的日期数据处理就像是“时间的管理大师”？**
    • **实际意义**
  • 9. 如果给你一个新数据集，你会采取哪些步骤来开始你的分析？
  • • **为什么面对新数据集会像“侦探破案”一样？**
    • **实际意义**
  • 10. RFM模型有了解吗? 请谈谈的你的理解以及具体应用?
  • • **为什么 RFM 模型就像是“客户价值的扫描仪”？**
    • **实际意义**
• 四. PySpark
• • 1. spark和mr的区别
  • 2. spark的四大特性
  • 3. spark为什么执行快
  • 4. spark词频统计步骤,以及每步涉及到的算子作用
  • 5. 请列举常见的RDD算子,以及对应功能
  • 6. 请列举常见的spark_submit参数,以及对应功能
  • 7. 请表述下spark中核心概念
  • 8. 请表述下cluster on yarn集群的架构以及它的执行流程
  • 9. 请表述deploy_mode的两种模式?以及它们的区别
  • 10. 如何理解RDD,以及RDD的分类
  • 11. 简单介绍下RDD的五大特性
  • 12. 简单介绍下RDD的五大特点
  • 13. 开发中如何小文件处理的方案
  • 14. RDD分区数量如何确定
  • 15. 请说出10个常用的RDD算子以及对应的功能
  • 16. cache缓存和checkpoint检查点的区别
  • 17. 简单介绍下RDD宽依赖和窄依赖的区别
  • 18. 简单介绍下DAG有向无环图如何划分Stage阶段的
  • 19. 请描述下rdd中job的整个调度流程
  • 20. sparkcontext和sparksession的区别和联系
  • 21. 简单介绍下kafka架构
  • 22. 请详述Spark核心执行流程，如何使用SparkSubmit在客户端提交job后如何通过Standalone模式获取资源并执行Spark任务计算
  • 23. Repartition和Coalesce关系与区别
  • 24. kafka中负载均衡规定了什么
  • 25. 分别简述Spark中的缓存机制（cache和persist）与checkpoint机制，并指出两者的区别与联系,以及Spark如何实现容错机制？
  • 26. kafka的分发机制中新版的粘性分区方案和老版轮询分发方案有什么区别
  • 27. 请简述使用Kafka-Python实现生产者发送三条消息，并让后消费者接受三条消息的代码思路

你觉得数据分析与数据开发的区别是什么?

1. 简单来说：数据分析像是“解读数据的侦探”，专注于从数据中提取洞察；而数据开发则是“搭建数据管道的工程师”，专注于构建和维护数据处理系统。

2. 具体而言：

   • 数据分析：
     • 目标：通过统计、可视化和建模等方法，发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
     • 工具：常用工具包括Python（Pandas、Matplotlib）、R、SQL、Tableau等。
     • 输出：生成报告、可视化图表、业务洞察和预测模型。
   • 数据开发：
     • 目标：设计、构建和维护数据处理系统，确保数据的高效采集、存储和处理。
     • 工具：常用工具包括Hadoop、Spark、Kafka、Airflow、ETL工具（如Kettle、Talend）等。
     • 输出：构建数据仓库、数据管道、实时数据处理系统等。

3. 实际生产场景：

   • 数据分析师可能会分析销售数据，发现高价值客户群体，并提出营销策略建议。
   • 数据开发工程师可能会构建一个ETL管道，将销售数据从多个业务系统抽取到数据仓库中，供分析师使用。

4. 总之：数据分析和数据开发是数据领域的两个重要方向，前者注重数据解读和业务洞察，后者注重系统构建和数据流转，两者相辅相成，共同推动数据驱动的业务发展。

为什么数据分析像是“解读数据的侦探”，数据开发则是“搭建数据管道的工程师”？

1. 数据分析：解读数据的侦探

   • 侦探：通过线索和证据，揭示事件背后的真相。
   • 数据分析：通过统计、可视化和建模等方法，从数据中提取规律和趋势，发现业务问题的本质，为决策提供支持。
   • 特点：
     • 探索性：像侦探一样，通过数据挖掘和探索，寻找隐藏的洞察。
     • 逻辑性：基于数据推理，得出可靠的结论。
     • 目标导向：围绕业务问题，提供解决方案。

2. 数据开发：搭建数据管道的工程师

   • 工程师：设计和构建系统，确保其高效、稳定运行。
   • 数据开发：设计、构建和维护数据处理系统，确保数据的高效采集、存储和处理。
   • 特点：
     • 系统性：像工程师一样，构建完整的数据处理流程（如ETL管道）。
     • 技术性：使用工具（如Hadoop、Spark、Kafka）解决技术问题。
     • 稳定性：确保数据系统的高可用性和可扩展性。

实际意义

• 数据分析像“侦探”，专注于从数据中提取洞察，解决业务问题。
• 数据开发像“工程师”，专注于构建和维护数据处理系统，确保数据的高效流转。
  两者相辅相成，共同推动数据驱动的业务发展。

一. 甄选项目相关

1. 项目背景介绍,项目架构以及为什么做这个项目？

项目背景介绍
甄选项目是一个专注于电商平台的会员运营分析系统。该项目旨在通过数据分析和机器学习技术，提升电商平台的会员运营效率，优化用户体验，并增加销售额。项目背景介绍如下：

业务需求：电商平台需要更精准地了解会员的消费行为和偏好，以便提供个性化的推荐和服务，从而提高用户满意度和忠诚度。数据分析需求：通过对会员数据的深度挖掘和分析，发现潜在的消费模式和趋势，为决策提供支持。技术挑战：如何有效地处理和分析大量的会员数据，提取有价值的信息，并将其转化为可操作的洞察。

项目架构
甄选项目的整体架构分为以下几个层次：

数据采集层：负责从各种数据源（如会员注册表、消费记录、订单信息等）收集原始数据。数据存储层：使用分布式存储系统（如Hadoop HDFS）存储海量数据，确保数据的高可用性和可扩展性。数据处理层：采用流处理和批处理技术，对数据进行清洗、转换和整合，生成中间计算结果。数据仓库层：构建多维数据模型，将处理后的数据存储在数据仓库中，便于后续的查询和分析。数据分析层：利用大数据分析工具和算法，对数据进行深入挖掘和分析，发现潜在的业务规律和趋势。应用层：开发可视化报表和智能推荐系统，将分析结果以直观的方式展示给业务人员，并提供决策支持。
为什么做这个项目？

提升用户体验：通过精准的用户画像和个性化推荐，提升用户的购物体验，增加用户粘性。提高运营效率：通过数据驱动的决策支持，优化库存管理、物流配送等环节，降低运营成本，提高运营效率。增加销售额：通过精准营销和个性化推荐，提高用户的购买转化率和客单价，从而增加销售额。数据驱动决策：通过数据分析和机器学习技术，为企业的战略决策提供有力支持，推动业务创新和发展。
总结
甄选项目通过构建一个完整的数据分析和应用体系，旨在提升电商平台的会员运营效率和用户体验，增加销售额，并为企业的战略决策提供有力支持。

1. 简单来说，甄选项目是一个电商会员运营分析系统，旨在通过数据分析和机器学习技术，提升会员运营效率、优化用户体验并增加销售额。

2. 具体而言，该项目从数据采集、存储、处理到分析和应用，构建了一个完整的数据驱动体系。通过采集会员注册、消费记录等数据，利用分布式存储和流批处理技术进行数据清洗和整合，最终通过数据仓库和多维分析模型，生成用户画像和个性化推荐。项目解决了电商平台在会员运营中的精准营销、数据驱动决策等核心需求，帮助提升用户粘性、优化运营效率并推动业务增长。

3. 总之，甄选项目通过数据驱动的会员运营分析，为电商平台提供了从数据到洞察再到行动的完整解决方案，助力企业实现精细化运营和业务创新。

2. 你在项目中主要负责的内容是什么？

在甄选项目中，我主要负责以下内容：

1. 数据仓库设计与开发

数仓架构设计：设计并实现数据仓库的分层架构，包括ODS（Operational Data Store）、DWD（Data Warehouse Detail）、DWM（Data Warehouse Middle）、DWS（Data Warehouse Service）和ADS（Application Data Store）层。数据建模：根据业务需求进行数据建模，定义维度表和事实表，确保数据模型的合理性和高效性。ETL开发：编写并优化ETL（Extract, Transform, Load）作业，负责数据的抽取、转换和加载工作。
2. 数据处理与分析

大数据处理：使用Spark、Flink等大数据处理框架进行数据处理和分析，包括数据清洗、特征提取、数据聚合等。数据挖掘与建模：利用机器学习算法进行数据挖掘和建模，分析会员消费行为，预测会员留存率和复购率。
3. 数据可视化与报表开发

数据可视化：使用Tableau、Power BI等工具进行数据可视化，生成直观的报表和仪表盘，帮助业务人员快速理解数据。报表开发：根据业务需求开发各种报表，如会员等级报表、消费行为报表、营销效果报表等。
4. 项目架构与性能优化

技术架构设计：设计并实现项目的技术架构，确保系统的可扩展性和高可用性。性能优化：对数据仓库和大数据处理流程进行性能优化，提高查询和处理效率，降低系统延迟。
5. 团队协作与项目管理

团队协作：与数据团队、业务团队紧密合作，确保项目的顺利进行和需求的准确实现。项目管理：负责项目的进度管理和风险管理，确保项目按时交付并达到预期目标。
6. 文档编写与知识分享

文档编写：编写项目文档，包括需求文档、设计文档、用户手册等，确保项目的可维护性和可传承性。知识分享：定期组织技术分享会，分享项目经验和最佳实践，提升团队的技术水平和协作能力。
通过以上工作，我不仅提升了自身的大数据技术和项目管理能力，也为甄选项目的成功实施和业务目标的达成做出了贡献。

1. 简单来说，我在甄选项目中主要负责数据仓库设计与开发、数据处理与分析、数据可视化与报表开发，以及项目架构优化和团队协作，确保项目顺利落地并实现业务目标。

2. 具体而言，我负责设计并实现数据仓库的分层架构（如ODS、DWD、DWS等），完成数据建模和ETL开发，确保数据的高效存储和流转。同时，我使用Spark、Flink等大数据框架进行数据处理和特征提取，并利用机器学习算法分析会员行为，预测留存率和复购率。此外，我还开发了数据可视化报表（如会员等级报表、消费行为报表），帮助业务人员快速理解数据。在项目架构方面，我优化了系统性能，降低了查询延迟，并通过团队协作和项目管理，确保项目按时交付。

3. 总之，我的工作贯穿了数据从采集到应用的全流程，为甄选项目提供了技术支持和业务价值，助力电商平台实现精细化运营和数据驱动决策。

3. 数据清洗的规则是什么？

1. 简单来说：数据清洗的规则就像是“数据的美容师”，通过一系列标准化操作，将原始数据中的“杂质”剔除，使其变得干净、规范，便于后续分析和使用。

2. 具体而言：

   • 去重：删除重复记录，确保数据的唯一性。
   • 缺失值处理：根据业务需求，填充默认值、均值或删除缺失记录。
   • 格式标准化：统一日期、时间、金额等字段的格式，便于后续计算和比较。
   • 异常值处理：识别并处理超出合理范围的异常值，比如负数的年龄或过高的销售额。
   • 数据一致性检查：确保数据逻辑一致，比如订单金额与商品单价、数量的乘积一致。
   • 字段拆分与合并：根据需求拆分或合并字段，比如将地址拆分为省、市、区，或将姓和名合并为全名。

3. 实际生产场景：

   • 在电商平台的订单数据清洗中，需要去除重复订单、补全缺失的收货地址、统一金额单位（如元转万元），并检查订单状态与支付状态的一致性。

4. 总之：数据清洗的规则是确保数据质量的关键步骤，它为后续的数据分析和决策提供了可靠的基础，让数据真正成为业务发展的助力。

为什么数据清洗的规则就像是“数据的美容师”？

1. 美化：提升数据质量

   • 美容师：通过护理和修饰，让人看起来更整洁、更有魅力。
   • 数据清洗：通过去重、缺失值处理、格式标准化等操作，剔除数据中的“杂质”，使其变得干净、规范，提升数据质量。

2. 修复：处理数据问题

   • 美容师：修复皮肤问题，比如祛斑、去皱。
   • 数据清洗：修复数据中的问题，比如处理缺失值、异常值，确保数据逻辑一致，就像美容师修复皮肤瑕疵。

3. 标准化：统一数据格式

   • 美容师：通过化妆和造型，让人看起来更符合审美标准。
   • 数据清洗：统一日期、时间、金额等字段的格式，确保数据标准化，便于后续分析和使用。

4. 精细化：优化数据结构

   • 美容师：根据个人特点设计个性化美容方案。
   • 数据清洗：根据业务需求拆分或合并字段，优化数据结构，使其更符合分析需求。

5. 赋能：为后续分析奠定基础

   • 美容师：让人更有自信，展现更好的状态。
   • 数据清洗：为后续的数据分析和决策提供干净、可靠的数据基础，让数据真正成为业务发展的助力。

实际意义

数据清洗就像“数据的美容师”，通过一系列标准化操作，修复数据问题，提升数据质量，为后续分析和决策提供可靠的基础。

4. datax在做数据导入的时候，具体流程简单介绍下？

5. 数仓是怎么分层的？你负责的是哪些层？

6. 你在dw层做什么了？

7. dw层为什么又要拆分？

8. dwd层都做了什么？最后得到了什么？

9. dwm/dwb层做了什么？最后得到了什么？

10. dws层做了什么？最后得到了什么？

11. 拉链表有做吗？拉链表是怎么做的？他的应用场景是什么？

12. 你拉宽的表有哪些？这个宽表都出了什么指标？

13. 你在项目中计算过的指标有哪些？具体如何计算的?

14. 你在项目中遇到的问题有哪些？最后是怎么解决的？

15. 开窗函数有用到吗？用在哪了？

16. 增量导入和全量导入的区别是什么？

17. 关系建模和维度建模的区别?

18. 如何区分事实表和维度表? 事实表有哪些？维度表有哪些？

19. 数据仓库的四大特征以及具体解释?

20. OLAP和OLTP的区别?

21. 数仓分层的好处?

22. 维度建模的三种模型? 你们项目采用了哪种模型?

23. 指标的三大分类,以及具体的区别?

24. 项目中你们如何做join调优的?

25. 你的项目中为什么使用presto?

26. HDFS,MR,YARN中说一下其中一个你最熟悉的原理?

27. 你们项目中有越遇到过数据倾斜吗? 如何解决?

二. Python知识点

1. 什么是面向对象编程（OOP），它有哪些主要特性 , 它和面向过程有什么区别？

1. 简单来说：面向对象编程（OOP: Object-Oriented Programmi