導讀眾所周知，隨著社會的發展，數據分析師成為了炙手可熱的熱門執業，壹方面是其高薪待遇另壹方面就是其未來廣闊的發展前景。壹般情況下用人單位會給問答題和動手題來檢測應聘者的真實實力，可以說面試筆試是非常重要的壹個環節。它可以直接測驗妳對數據分析具體理論的掌握程度和動手操作的能力。為此小編就以此為例和大家說說2020年數據分析面試解答技巧:問答題，希望對大家有所幫助。
問答題
1. 用壹種編程語言，實現 1+2+3+4+5+…+100。
這道題考察的就是語言基礎，妳可以用自己熟悉的語言完成這道題，比如 Python、Java、PHP、C++ 等。這裏我用 Python 舉例：
sum = 0
for number in range(1,101):
sum = sum + number
print(sum)
2. 如何理解過擬合?
過擬合和欠擬合壹樣，都是數據挖掘的基本概念。過擬合指的就是數據訓練得太好，在實際的測試環境中可能會產生錯誤，所以適當的剪枝對數據挖掘算法來說也是很重要的。
欠擬合則是指機器學習得不充分，數據樣本太少，不足以讓機器形成自我認知。
3. 為什麽說樸素貝葉斯是“樸素”的?
樸素貝葉斯是壹種簡單但極為強大的預測建模算法。之所以稱為樸素貝葉斯，是因為它假設每個輸入變量是獨立的。這是壹個強硬的假設，實際情況並不壹定，但是這項技術對於絕大部分的復雜問題仍然非常有效。
4. SVM 最重要的思想是什麽?
SVM 計算的過程就是幫我們找到超平面的過程，它有個核心的概念叫：分類間隔。SVM
的目標就是找出所有分類間隔中最大的那個值對應的超平面。在數學上，這是壹個凸優化問題。同樣我們根據數據是否線性可分，把 SVM 分成硬間隔 SVM、軟間隔 SVM
和非線性 SVM。
5. K-Means 和 KNN 算法的區別是什麽?
首先，這兩個算法解決的是數據挖掘中的兩類問題。K-Means是聚類算法，KNN是分類算法。其次，這兩個算法分別是兩種不同的學習方式。K-Means是非監督學習，也就是不需要事先給出分類標簽，而KNN是有監督學習，需要我們給出訓練數據的分類標識。最後，K值的含義不同。K-Means中的K值代表K類。KNN中的K值代表K個最接近的鄰居。
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