数据匹配面试技巧_数据匹配面试技巧
huangp1489时间2025-06-01 21:00:07分类面试技巧浏览9
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数据分析面试中,常见常问的Excel函数用法汇总!
1、LOOKUP、VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP 这四个函数用于在表格中查找特定值。它们各有特点，适用于不同场景。LOOKUP 语法结构 LOOKUP（lookup_value， lookup_vector， [result_vector]）参数说明 使用要求 查找的对象所在行或列必须有序。
2、在Excel数据分析中，关联匹配类函数是进行数据查找、排序和引用的关键工具。以下是常用的关联匹配类函数及其简要介绍：INDEX函数：功能：用于获取数组中的特定元素，相当于“引用秘书”。语法：=INDEX。示例：=INDEX 用于获取第3行第2列的值。
3、在数据分析中，Excel最常用的函数公式包括但不限于以下几类：数学函数： 取整：=INT，用于返回数字的整数部分。如需四舍五入，可用=ROUND。 求余数：=MOD，返回两数相除的余数。 绝对值：=ABS，返回数字的绝对值。求平方根则用=SQRT。 随机数生成：=RAND，生成0到1之间的随机数。
4、在Excel中进行数据分析时，掌握一些常用的函数公式能大大提高效率。下面总结了几种最为常用的数学、文本以及统计函数。数学函数 取整 使用公式 `=INT（数字）` 可以将数字四舍五入至最接近的整数。 求余数 通过 `=MOD（除数，被除数）` 可以计算除法的余数。
5、Excel 5个常用函数汇总及运用 SUM函数 功能：求和。用于计算一行、一列或一组单元格的总和。使用方法：=SUM（number1， [number2]， ...），其中number1是必需的，表示要求和的第一个数字或单元格区域；[number2]是可选的，表示要求和的其他数字或单元格区域。
6、**SUM函数**：用于计算一系列数值的总和，是数据分析中最基础的函数之一。例如，`=SUM（A1：A10）`会计算A1到A10单元格内所有数值的和。 **AVER***E函数**：用于计算一系列数值的平均值。在数据分析中，平均值是衡量数据集中心趋势的重要指标。
数据分析之-hive常见倾斜优化&常见面试题
1、首先，Hive数据倾斜主要发生在shuffle阶段，数据分布不均，导致某个reduce任务处理的数据量过大，处理效率低下。数据倾斜最直观的表现是，运行过程中进度条长时间停留在999%。
2、大表与大表关联时，可以通过设置reduce的字节处理大小，或者设置每个key的倾斜阈值来优化处理。设置`hive.optimize.skewjoin=true`和`hive.skewjoin.key`参数，当一个key的数据量超过阈值时，会将数据分配到未达到的reduce中，一般建议设置为总记录数与reduce个数的2-4倍。
3、数据倾斜原因分析 数据倾斜常见于Join和Group by操作。Join操作原理：将两个表通过某个共同字段进行连接，形成结果集。Group by操作原理：根据指定字段对数据进行分组，并对每个分组执行聚合计算。数据倾斜解决方案 解决方法一：Join数据倾斜。通过使用MapJoin原理，提高Join操作效率，减轻数据倾斜影响。
4、数据分析师面试中Hive SQL问题详解：行列转换、row_number和数据倾斜优化Q1：行列转换 在数据处理中，行列转换是关键技巧。例如，行转列（数组展开）：当处理用户实验数据时，如果一个用户可能被多种策略影响，我们需要将策略列表展开，以便单独查看每个策略的效果。
5、深入浅出Hive数据倾斜 引言 数据倾斜在Hive操作中常见，表现为简单的SQL执行进度缓慢。这一现象通常源于对SQL执行效率的忽视，而分析师主要关注逻辑正确与结果准确。解决数据倾斜，需要理解Hive底层的MapReduce模型，从而高效、准确地编写SQL查询语句。
6、在日常使用HIVE SQL时，我们可能会遇到一个令人苦恼的场景：执行一个简单的SQL语句，任务进度条长时间停滞在99%，不确定还需多久才能完成。这被称作数据倾斜。数据倾斜的根源在于数据研发工程师更关注分析逻辑和数据结果的正确性，而忽略了SQL语句的执行过程与效率。
面试中常被提到的最左前缀匹配原则
1、最左前缀匹配原则指的是在使用联合索引时，查询条件必须从联合索引的最左侧字段开始匹配，才能有效利用索引。作用：该原则决定了查询性能和索引利用的效率。遵循最左前缀匹配原则，可以使得查询优化器更有效地利用索引，提高查询速度。
2、总的来说，最左前缀匹配原则是MySQL索引优化中的一个核心概念，理解并灵活运用它，能够让你在数据库查询性能上更上一层楼。在面试中，展现对这个原则的深入理解和实际应用，无疑会提升你的技术专业度和说服力。
3、在MySQL的索引策略中，最左前缀匹配原则是一个关键概念。当构建联合索引时，数据库会优先使用索引的最左边字段进行匹配，这就是所谓的最左优先。理解这一点有助于优化查询性能。索引的基础是B+树，联合索引的B+树节点存储键值对。
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