sas程序員面試問題

『壹』 面試數據分析師的常見問題

面試數據分析師的常見問題。數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。那麼在應聘數據分析師這一職位的求職者會面臨哪些面試問題呢？

1、告訴我二個分析或者計算機科學相關項目？你是如何對其結果進行衡量的？
2、如何讓一個網路爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好總結數據從而得到一干凈的資料庫？
3、什麼是：提升值、關鍵績效指標、強壯性、模型按合度、實驗設計、2/8原則？
4、什麼是：協同過濾、n-grams, map rece、餘弦距離？
5、點擊流數據應該是實時處理？為什麼？哪部分應該實時處理？
6、如何設計一個解決抄襲的方案？
7、如何檢驗一個個人支付賬戶都多個人使用？
8、什麼是概率合並(AKA模糊融合)？使用SQL處理還是其它語言方便？對於處理半結構化的數據你會選擇使用哪種語言？
9、你認為哪個更好：是好的數據還是好模型？同時你是如何定義「好」？存在所有情況下通用的模型嗎？有你沒有知道一些模型的定義並不是那麼好？
10、你最喜歡的編程語言是什麼？為什麼？
11、你是如何處理缺少數據的？你推薦使用什麼樣的處理技術？
12、什麼是大數據的詛咒？
13、對於你喜歡的統計軟體告訴你喜歡的與不喜歡的3個理由。
14、SAS, R, Python, Perl語言的區別是？
15、你喜歡TD資料庫的什麼特徵？
16、你參與過資料庫與數據模型的設計嗎？
17、你是否參與過儀表盤的設計及指標選擇？你對於商業智能和報表工具有什麼想法？
18、請舉例說明maprece是如何工作的？在什麼應用場景下工作的很好？雲的安全問題有哪些？
19、如何你打算發100萬的營銷活動郵件。你怎麼去優化發送？你怎麼優化反應率？能把這二個優化份開嗎？
20、如果有幾個客戶查詢ORACLE資料庫的效率很低。為什麼？你做什麼可以提高速度10倍以上，同時可以更好處理大數量輸出？
21、如何把非結構化的數據轉換成結構化的數據？這是否真的有必要做這樣的轉換？把數據存成平面文本文件是否比存成關系資料庫更好？
22、什麼是哈希表碰撞攻擊？怎麼避免？發生的頻率是多少？
23、如何判別maprece過程有好的負載均衡？什麼是負載均衡？
24、你處理過白名單嗎？主要的規則？(在欺詐或者爬行檢驗的情況下)
25、(在內存滿足的情況下)你認為是100個小的哈希表好還是一個大的哈希表，對於內在或者運行速度來說？對於資料庫分析的評價？
26、為什麼樸素貝葉斯差？你如何使用樸素貝葉斯來改進爬蟲檢驗演算法？
27、普通線性回歸模型的缺陷是什麼？你知道的其它回歸模型嗎？
28、什麼是星型模型？什麼是查詢表？
29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說明一下建立過程？
30、在SQL, Perl, C++, Python等編程過程上，待為了提升速度優化過相關代碼或者演算法嗎？如何及提升多少？
31、使用5天完成90%的精度的解決方案還是花10天完成100%的精度的解決方案？取決於什麼內容？
32、定義：QA(質量保障)、六西格瑪、實驗設計。好的與壞的實驗設計能否舉個案例？
33、什麼是敏感性分析？擁有更低的敏感性(也就是說更好的強壯性)和低的預測能力還是正好相反好？你如何使用交叉驗證？你對於在數據集中插入雜訊數據從而來檢驗模型的敏感性的想法如何看？
34、你認為葉數小於50的決策樹是否比大的好？為什麼？
35、保險精算是否是統計學的一個分支？如果不是，為何如何？
36、給出一個不符合高斯分布與不符合對數正態分布的數據案例。給出一個分布非常混亂的數案例。
37、你如何建議一個非參數置信區間？
38、你如何證明你帶來的演算法改進是真的有效的與不做任何改變相比？你對A/B測試熟嗎？
39、為什麼說均方誤差不是一個衡量模型的好指標？你建議用哪個指標替代？
40、對於一下邏輯回歸、決策樹、神經網路。在過去15年中這些技術做了哪些大的改進？
41、除了主成分分析外你還使用其它數據降維技術嗎？你怎麼想逐步回歸？你熟悉的逐步回歸技術有哪些？什麼時候完整的數據要比降維的數據或者樣本好？
42、如何創建一個關鍵字分類？
43、你熟悉極值理論、蒙特卡羅邏輯或者其它數理統計方法以正確的評估一個稀疏事件的發生概率？
44、什麼是歸因分析？如何識別歸因與相關系數？舉例。
45、如何定義與衡量一個指標的預測能力？
46、如何為欺詐檢驗得分技術發現最好的規則集？你如何處理規則冗餘、規則發現和二者的本質問題？一個規則集的近似解決方案是否可行？如何尋找一個可行的近似方案？你如何決定這個解決方案足夠好從而可以停止尋找另一個更好的？
47、什麼是概念驗證？
48、什麼是僵屍網路？如何進行檢測？
49、你有使用過API介面的經驗嗎？什麼樣的API？是谷歌還是亞馬遜還是軟體即時服務？
50、什麼時候自己編號代碼比使用數據科學者開發好的軟體包更好？
51、可視化使用什麼工具？在作圖方面，你如何評價Tableau？R？SAS？在一個圖中有效展現五個維度？
52、是假陽性好還是假陰性好？
53、你主要與什麼樣的客戶共事：內部、外部、銷售部門/財務部門/市場部門/IT部門的人？有咨詢經驗嗎？與供應商打過交道，包括供應商選擇與測試。
54、你熟悉軟體生命周期嗎？及IT項目的生命周期，從收入需求到項目維護？
55、什麼是cron任務？
56、你是一個獨身的編碼人員？還是一個開發人員？或者是一個設計人員？
57、什麼讓一個圖形使人產生誤解、很難去讀懂或者解釋？一個有用的圖形的特徵？
58、你熟悉價格優化、價格彈性、存貨管理、競爭智能嗎？分別給案例。
59、Zillow』s演算法是如何工作的？
60、如何檢驗為了不好的目的還進行的虛假評論或者虛假的FB帳戶？
61、你如何創建一個新的匿名數字帳戶？
62、你有沒有想過自己創業？是什麼樣的想法？
63、你認為帳號與密碼輸入的登錄框會消失嗎？它將會被什麼替代？
64、你用過時間序列模型嗎？時滯的相關性？相關圖？光譜分析？信號處理與過濾技術？在什麼樣的場景下？
65、哪位數據科學有你最佩服？從哪開始？
66、你是怎麼開始對數據科學感興趣的？
67、你覺得下一個20年最好的5個預測方法是？
68、什麼是推薦引擎？它是如何工作的？
69、什麼是精密測試？如何及什麼時候模擬可以幫忙我們不使用精密測試？
70、你認為怎麼才能成為一個好的數據科學家？
71、你認為數據科學家是一個藝術家還是科學家？
72、你怎麼馬上就知道在一篇文章中(比如報紙)發表的統計數字是錯誤，或者是用作支撐作者的論點，而不是僅僅在羅列某個事物的信息？例如，對於每月官方定期在媒體公開發布的失業統計數據，你有什麼感想？怎樣可以讓這些數據更加准確？
73、給出一些在數據科學中「最佳實踐的案例」。
74、什麼是效率曲線？他們的缺陷是什麼，你如何克服這些缺陷？
75、你處理過的最大的數據量？你是如何處理他們的？處理的結果。
76、什麼是一個好的、快速的聚類演算法的的計算復雜度？什麼好的聚類演算法？你怎麼決定一個聚類的聚數？
77、你知道使用在統計或者計算科學中的「經驗法則」嗎？或者在商業分析中。
上述的這些問題在面試數據分析師的求職者中非常容易遇到的，有些的涉及到專業性的問題，因此在面試之前一定要做好充足的准備！

『貳』 sas程序員經常很難招到人嗎

sas程序員經常是很難招到人的。由於總體行業迅猛發展和高校專業培養設置的滯後，精湛嫻熟的SAS程序員老司機很稀缺，各種高薪招攬，四處挖人，仍不足以緩解SAS人才缺少。

『叄』 請教3道SAS adv考試的宏程序的題

SAS提供的認證考試，最初只有前面2種，後來逐漸增多，現在有7種可考，一般只要考1，2即可，做醫葯行業可以繼續考3。

1，基礎程序員認證，即SAS Certified Base Programmer for SAS 9
2，高級程序員認證，即SAS Certified Advanced Programmer for SAS 9
3，SAS臨床試驗程序員認證， 即SAS CertifiedClinical Trials Programmer UsingSAS
4， SAS Enterprise Miner 預測建模員認證，即 SAS Certified Predictive ModelerUsing SAS Enterprise Miner 5 or 6
5， SAS平台管理員認證， 即SAS CertifiedPlatform Administrator for SAS
6，SAS數據整合開發員認證， 即 SAS CertifiedData Integration Developer forSAS
7，SAS 商業智能開發員認證， 即SAS CertifiedBI Content Developer for SAS

『肆』 sas程序員是做什麼的

SAS程序來員日常的工作為原始數據處理工作和數據統計分析。

SAS系統主要完成以數據為中心的四大任務：數據訪問；數據管理(sas 的數據管理功能並不很出色，而是數據分析能力強大所以常常用微軟的產品管理數據，再導成sas數據格式．要注意與其他軟體的配套使用）；數據呈現；

數據分析。當前（2016年）軟體最高版本為SAS9.4。其中Base SAS模塊是SAS系統的核心。其它各模塊均在Base SAS提供的環境中運行。用戶可選擇需要的模塊與Base SAS一起構成一個用戶化的SAS系統。

(4)sas程序員面試問題擴展閱讀：

SAS/STAT覆蓋了所有的實用數理統計分析方法，是國際統計分析領域的標准軟體。SAS/STAT提供了八十多個過程，可進行各種不同模型或不同 特點數據的回歸分析，如正交回歸/面回歸、響應面回歸、logistic回歸、非線性回歸等，且具有多種模型選擇方法。 可處理的數據有實型數據、有序數據和屬性數據，並能產生各種有用的統計量和診斷信息。

在方差分析方面， SAS/STAT為多種試驗設計模型提供了方差分析工具。

另外，它還有處理一般線性模型和廣義線性模型的專用過程。在多變數統計方面， SAS/STAT為主成分分析、典型相關分析、判別分析和因子分析提供了許多專用過程。SAS/STAT還包含多種聚類准則的聚類分析方法。