百度數據分析員面試測試題

百度數據分析員面試測試題

大概一個(gè)月前，筆者接到百度的面試電話(huà)，去應試數據分析員的工作。盡管無(wú)意去工作，但是還是希望能看看他們的測試題到底是怎么樣的。于是接觸到了一下的題目：

總共十個(gè)題目(當然全是excel函數題)：

1、根據員工的身份證號，統計員工的生日。眾所周知，我國居民身份證號有18位和15位數之分。對于同樣位數的身份證號統計想必不是很難，但是混雜了兩種情況的統計怎么來(lái)做呢?

背景材料：

15位的身份證號碼：450104771010156

(1)1~6位為地區代碼

(2)7~8位為出生年份(2位)，9~10位為出生月份，11~12位為出生日期

(3)第13~15位為順序號，并能夠判斷性別，奇數為男，偶數為女。

18位的身份證號碼：450104197710101516

(1)1~6位為地區代碼，

(2)7~10位為出生年份(4位)，如1977

(3)11~12位為出生月份，如10

(4)13~14位為出生日期，如10

(5)第15~17位為順序號

2、從備注材料中抽提其中的物料代碼，代碼的格式是“0000-00000”，備注是文字和數字的混合。如“某某客戶(hù)投訴0000-00000產(chǎn)品有質(zhì)量問(wèn)題，香氣偏淡”。讓你寫(xiě)出函數從中提取出物料代碼。

3、AB列各有N多個(gè)單字節文本，但其中個(gè)別單元格有空白。要求：B3單元格有文字就顯示B3單元格，若B3無(wú)文字而A3有，則顯示A3單元格文字，如果A3也沒(méi)有文字，則顯示“濟南”。

4.有個(gè)物料庫存區域，有諸多原料進(jìn)倉數據，單個(gè)原料有多次進(jìn)倉記錄的，讓統計部分原料的庫存總數量。

5、考勤情況統計。A代表上班，K曠工，S遲到，B病假，W出差

按照日期記錄每個(gè)員工的考勤情況。月底對員工考勤情況進(jìn)行統計。

6、小數點(diǎn)的取舍。保留小數點(diǎn)后兩位，和截留取整。

7、有一副用數字0填充單元格組成的圖畫(huà)，讓改變該副圖畫(huà)的背景顏色。

還有三個(gè)題時(shí)隔久遠，一時(shí)想不起了，抱歉，只能發(fā)這幾個(gè)題了。

知道答案的可以在隨后的評論中寫(xiě)出，猜不出的可以問(wèn)我。

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--以下為本人收集的幾種數據分析工具--

1.QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心開(kāi)發(fā)的一個(gè)多任務(wù)數據挖掘系統，目的是為新一代決策支持系統的應用開(kāi)發(fā)提供高效的數據開(kāi)采基本構件。系統具有如下特點(diǎn)：

提供了專(zhuān)門(mén)在大型數據庫上進(jìn)行各種開(kāi)采的功能：關(guān)聯(lián)規則發(fā)現、序列模式發(fā)現、時(shí)間序列聚類(lèi)、決策樹(shù)分類(lèi)、遞增式主動(dòng)開(kāi)采等。

各種開(kāi)采算法具有近似線(xiàn)性(O(n))計算復雜度，可適用于任意大小的數據庫。

算法具有找全性，即能將所有滿(mǎn)足指定類(lèi)型的模式全部尋找出來(lái)。

為各種發(fā)現功能設計了相應的并行算法。

2.MineSet

MineSet是由SGI公司和美國Standford大學(xué)聯(lián)合開(kāi)發(fā)的多任務(wù)數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖掘算法和可視化工具，幫助用戶(hù)直觀(guān)地、實(shí)時(shí)地發(fā)掘、理解大量數據背后的知識。MineSet有如下特點(diǎn)：

MineSet以先進(jìn)的可視化顯示方法聞名于世。

提供多種 萃誥蚰J健0 ǚ擲嗥鰲⒒毓檳J�、关� 嬖頡⒕劾喙欏⑴卸狹兄匾 取?br>

支持多種關(guān)系數據庫�？梢灾苯訌腛racle、Informix、Sybase的表讀取數據，也可以通過(guò)SQL命令執行查詢(xún)。

多種數據轉換功能。在進(jìn)行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數據項，統計、集合、分組數據，轉換數據類(lèi)型，構造表達式由已有數據項生成新的數據項，對數據采樣等。

操作簡(jiǎn)單、支持國際字符、可以直接發(fā)布到Web。

3.DBMiner

DBMiner是加拿大SimonFraser大學(xué)開(kāi)發(fā)的一個(gè)多任務(wù)數據挖掘系統，它的前身是DBLearn。該系統設計的目的是把關(guān)系數據庫和數據開(kāi)采集成在一起，以面向屬性的多級概念為基礎發(fā)現各種知識。DBMiner系統具有如下特色：

能完成多種知識的發(fā)現：泛化規則、特性規則、關(guān)聯(lián)規則、分類(lèi)規則、演化知識、偏離知識等。

綜合了多種數據開(kāi)采技術(shù)：面向屬性的歸納、統計分析、逐級深化發(fā)現多級規則、元規則引導發(fā)現等方法。

提出了一種交互式的類(lèi)SQL語(yǔ)言數據開(kāi)采查詢(xún)語(yǔ)言DMQL。

能與關(guān)系數據庫平滑集成。

實(shí)現了基于客戶(hù)/服務(wù)器體系結構的Unix和pC(Windows/NT)版本的系統。

4.EXCEL MATLAB Origin 等等

當前流行的圖形可視化和數據分析軟件有Matlab，Mathmatica和Maple等。這些軟件功能強大，可滿(mǎn)足科技工作中的許多需要，但使用這些軟件需要一定的計算機編程知識和矩陣知識，并熟悉其中大量的函數和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡(jiǎn)單，只需點(diǎn)擊鼠標，選擇菜單命令就可以完成大部分工作，獲得滿(mǎn)意的結果。 但它又比excel要強大些。一般日常的話(huà)可以用Excel，然后加載宏，里面有一些分析工具，不過(guò)有時(shí)需要數據庫軟件支持。

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