阿里巴巴数据分析岗面试全攻略：从技术到HR，帮你轻松搞定！

一面：技术基础大考验

1. Hive是什么？

Hive是Hadoop生态圈里的数据仓库工具，它能把结构化的数据文件变成一张张数据库表，还能用类SQL语句进行查询。简单来说，就是把SQL语句转化成MapReduce任务，让传统SQL操作和Hadoop分布式计算无缝对接。

2. 如何查询A表有但B表没有的数据？

用左连接（LEFT JOIN）把A表和B表通过学号和课程号连接起来，然后筛选出B表中对应字段为NULL的记录。

3. 反转字符串有哪些方法？

• Python切片操作[::-1]
• 循环遍历字符串，逐个添加到新字符串
• 递归方法：将首字符放到最后，递归处理剩余部分

4. 数据仓库ETL怎么做？

ETL就是Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载）。从各种数据源抽取数据，进行清洗、整合等转换操作，最后将处理好的数据加载到数据仓库中。

5. Python数据分析常用包有哪些？

• NumPy：多维数组和数学函数
• Pandas：数据处理分析
• Matplotlib和Seaborn：数据可视化
• Scikit-learn：机器学习

6. 词嵌入是什么？one-hot和word2vec有什么区别？

词嵌入是把文本中的词映射到低维向量空间。one-hot编码用长向量表示词，无法体现语义关系；而word2vec能学习语义信息，有CBOW（根据上下文预测当前词）和Skip-gram（根据当前词预测上下文）两种实现方式。

7. 维度建模是什么？

维度建模是数据仓库设计方法，将数据组织成事实表（包含业务度量数据）和维度表（描述事实信息），通过关联方便数据分析和查询。

8. bagging和boosting有什么区别？

• Bagging：并行训练多个基模型后综合结果，使用原始数据集的不同子集，降低方差。
• Boosting：串行训练，根据前一模型错误调整，关注分类错误样本，降低偏差但可能增加方差。

9. Arima和LSTM有什么区别？

Arima是经典时间序列预测模型，适用于线性平稳序列；LSTM是循环神经网络，能处理长期依赖关系，适用于非平稳复杂序列。

10. 数据量极大时，如何确定Arima的参数？

先降采样减少数据量，用自动ARIMA模型选择算法确定大致参数范围，再进行精细搜索。

11. 平时如何学习？

通过阅读专业书籍、在线课程学习，参加技术社区交流，实践项目巩固知识。

12. 读paper情况如何？

定期阅读相关领域顶级会议和期刊论文，关注研究动态和技术趋势。

13. 技术工具掌握情况

• Linux：掌握基本命令
• Class：了解面向对象编程中的类，包括定义、继承、多态等概念及编程应用
• Python编程规范：了解PEP 8规范，遵循规范可提高代码可读性和可维护性

二面：深入技术探讨

1. 自我介绍

简洁介绍基本信息、教育背景、专业技能和相关项目经验，突出优势和与岗位相关能力。

2. 编程课程偏好

选择擅长且感兴趣的课程，如数据结构与算法，说明其重要性及提升的能力。

3. 运筹学兴趣

表达对运筹学的兴趣及在实际项目中的作用。

4. 国外交流收获

分享在国外学到的知识、思维方式及交流合作经验。

5. Python包使用

详细介绍使用过的包及在项目中的应用。

6. 读博打算

根据实际情况说明，有则阐述目标和计划，没有则强调倾向实际工作。

7. 论文发表情况

介绍论文主题、研究方法、主要贡献及写作收获。

8. 运筹优化作业

运用运筹学和算法知识解决集群资源分配、任务调度等问题，考查专业和时间管理能力。

三面：项目与团队合作

1. 自我介绍与项目介绍

自我介绍涵盖本科到研究生经历；项目介绍包括背景、目标、技术方法、个人角色和项目成果。

2. 爬虫工具

常用Scrapy（强大爬虫框架）和BeautifulSoup（解析HTML和XML文档）。

3. 数据处理工具

• Hive：适合大规模批处理任务，扩展性和灵活性好但查询慢
• Impala：实时查询引擎，查询速度快

4. OLAP相关

OLAP即联机分析处理，用于多维数据分析，常见工具如Tableau、PowerBI。

5. 算法与聚类分析

常见聚类算法有K-Means（基于距离）、层次聚类（构建层次结构）、DBSCAN（基于密度），原理、适用场景和性能有别。

HR面：个人与职业规划

1. 全面自我介绍

详细介绍各阶段学习、课程、科研、实习等情况及成长收获。

2. 数据分析项目

描述项目背景、目标、数据来源、分析方法、结果及个人贡献和所学。

3. 职业规划

说明短期积累经验、提升技能，长期成为资深分析师或科学家等目标。

4. 可实习时间

明确开始实习时间和时长。

5. 工作内容了解

介绍对数据分析工作流程的理解及对公司业务的初步认识。

总结

阿里巴巴数据分析岗面试流程全面且深入，涵盖技术、项目、团队合作和个人职业规划。求职者需具备扎实的专业知识、良好的学习能力和清晰的职业规划，才能在面试中脱颖而出。