数据分析面试通常考查候选人的数据工具能力和业务分析思维。数据工具能力方面，SQL是常考内容，而业务分析思维则涉及对业务场景的理解和分析。面试中可能会问到如何理解数据分析、数据分析的价值、指标异常波动的分析、注册类与活跃类指标的选择、圆周率计算算法设计、星巴克门店销售额估算、指标与维度的区别、北极星指标与虚荣指标的定义、指标体系的建立方法以及A/B测试的核心原理和应用场景。通过这些问题的详细讲解，候

快排，堆排，归并排序详细原理参考这篇这或许是东半球分析十大排序算法最好的一篇文章，下面我将用 Python 快速实现出来。话不多说，Show MeCode!

EDA，在数据清洗和建模工作之前，对数据集的分布有一个总体的认识。探索各个特征之间的关系。EDA部分的主要工作在于数据可视化，前提是对数据做了初步的预处理工作。在本例子中，将许多object类型的数据转化为了category类型。熟悉sns.countplot(),sns.boxplot(),sns.kdeplot(),sns.lineplot(),sns.heatmap(),sns.scatte

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数据分析入门六步走：从目标到报告 数据分析并非难事，掌握六个基本步骤即可入门：1）明确分析目的，如餐馆老板想找出客流减少原因；2）收集准确完整的数据，包括账本、顾客反馈等；3）清洗整理数据，修正错误、填补缺失；4）选择合适方法进行分析，如对比销售数据或满意度评分；5）可视化呈现结果，选用柱状图、折线图等合适图表；6）撰写简明分析报告，包含问题、方法、结论和建议。遵循这六步法，任何人都能逐步掌握数据

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说到数据分析师，都以为是别人眼中高大上的工作，其实数据分析师是最苦的一份工作，虽然说数据分析很苦，但是能够给你带来的东西、带来的数据思维很有益处；接下来我就以从事多年的数据分析为大家揭秘数据分析师的工作以及这份工作能够为你带来什么？以及我是如何成为一名数据分析师的呢？

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本文三大核心内容：DeepSeek是什么？DeepSeek能够做什么？如何使用DeepSeek？