python数据分析面试问题，python数据分析提问

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...用python做数据分析是怎么回事,需要用到python中的那些内容,具体是...

1、对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。

2、可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言不用说，它也有一些缺点：它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择。

3、Excel。透视表(Pivot Table)是做数据分析的必备技能。透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。

4、为什么用Python做数据分析首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。

5、链接：https：//pan.baidu.com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg 提取码：7234 炼数成金：Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。

1、Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。

2、过多的三方库！虽然许多库都提供了x支持，但仍然有很多模块只能在x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用7可能会更好。

3、可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

Pymalloc机制；这个主要是为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理，为了对小块内存的申请和释放。

python面试常见问题有：Python是如何被解释的；什么是PEP8；Python是怎样管理内存的；什么是Python装饰器；Python提供哪些内置类型等等。

给你一份千锋python的面试题吧多线程使用Python是个好主意吗？列出一些方法可以让一些Python代码以并行方式运行。Python不允许真正意义上的多线程。

)对象的引用计数机制要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单的技术。

1、简历大家都知道面试一定要带简历，那么怎样才能制作出一份让面试官满意的简历呢。这里小编建议大家可以试试STAR法则，可以着重凸显出自己在数据分析项目中取得的成绩。

2、数据分析师需要具备扎实的数理、计算机科学基础，包括统计学、概率论、数据结构、算法等。同时，他们需要掌握一些常用的数据分析工具和编程语言，如Excel、Python、R等。

3、数据 ETL 工程师还需要掌握 ETL 工具，比如 Kettle。如果是数据可视化工作，需要掌握数据可视化工具，比如 Python 可视化，Tableau 等。如果工作和数据采集相关，你也需要掌握数据采集工具，比如 Python 爬虫、八爪鱼。

4、明确的加班情况对于这一点不要直接问，但一定要问。我一般的做法是提出工资期望后，请HR在当前的期望下，根据加班情况酌情增加一部分。这样他基本能套出比较真实的加班时长。

5、一般来说，数据分析师的面试过程分为三个阶段：自我介绍、能力考查、面试结束。自我介绍：面试的最开始环节就是自我介绍。通常HR会先看你的简历，看完之后就会让你进行自我介绍。

很多打工者不知道目标管理的道道儿，但我告诉你，目标管理方案的不同，直接影响你工作的舒适性。比如数据分析师估绩效的角度是需求的多少，那么他就是一个取数的岗位，不承担起分析的职能。

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考察对数据的敏感度面试的时候，数据部门经理问一些生活中的数据的问题，一个优秀的数据分析师对数据有很强的敏感度，生活中常见的数据，你直观的感受往往能反应出你的资质。

通常情况下，数据分析师的笔试主要包括：英语，数学，推理，SQL，C语言编码/Python等几个方面的内容。

理论知识(概率统计、概率分析等)掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果你面试的是和算法相关的工作，那么面试官一定会问你和算法相关的问题。

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