【大数据分析好就业吗？】 好不好就业除了看整体的市场环境还需要看自身的能力，在企业都面临数字化转型的大环境下，数据分析是一个很有前景的行业，再加上个人能力强，那么当然是很容易就业的。 根据国内的发展形势，大数据和人工智未来前景会非常好。从2018年开始企业都在进行数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年三四线城市需求也会大增。在大数据领域，国内发展的比较晚，从2016年开始，仅有200多所大学开设大数据相关的专业，也就是2020年第一批毕业生才刚刚步入社会，而且目前的能力还达不到企业的要求。所以我国大数据领域的市场环境处于急需人才但人才不足的阶段，所以大数据未来的就业会有...

【哪些行业的数据分析师比较多？】 互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。 其次是咨询公司，他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。 再次是金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。 最后是电信行业（中国移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。 如今，全球早已步入数据时代，随着行业的高速发展，相关岗位缺口已超150万，且薪资超同行业50%。未来十年，数据细分岗位将扩张...

【数据分析师应该怎么选择行业？】 对于数据分析师选择行业，首先需要看你之前从事的是什么行业，有一定的工作经验有利于之后的工作。但是建议不论是应届毕业生，还是不相关岗位行业转行数据分析，首先在行业选择上要放宽，因为你不能因为行业拒绝一个非常适合自己发展并且成长的岗位；其次还是建议要以入行数据分析主流行业为主，这样比较利于之后的跳槽。 在互联网发展的时代背景下，数据分析师越来越吃香，数据分析逐渐成为职场的必备技能—— 几乎所有岗位都需要你有数据分析技能像是微信朋友圈、淘宝京东等电商的品牌推荐，再到今日头条、抖音等媒体的内容推送、又或者出行公司的业务优化，这些都是以数据为决策的。几乎所有行业都需要数...

销售计算的问题 题目是给了你一张图，让你去写一段SQL，输出下面的结果，结果保留两位小数。 哈哈，用pivot也可以的哦，用row_number、if和round函数也可以，不过就是会复杂一点 第三个问题我们来看某一时间点直播间最大在线人数的问题 【题目】给定一张用户进入直播间事件表user_live，表中包含四个字段，分别是直播间id：【live_id】,用户ID：【user_id】，进入时间：【login_time】，退出时间：【logout_time】 【问题】计算每分钟最大在线人数 解决这个问题的思路是什么呢 假如我们用一个变量user_cnt记录当前在线人数，那么有用户进入则+1，有...

们来看一个用户签到的问题 【题目】给定一张用户签到表user_attendence，表中包含三个字段，分别是用户ID：【user_id】，日期：【date】，是否签到：【is_sign_in】，0否1是。 【问题1】计算截至当前，每个用户已经连续签到的天数： 要求输出用户ID【user_id】和连续签到天数【recent_continuous_days】 针对问题1，有一种非常巧妙的解法——只需要利用Max和datediff函数就行啦 也就是说，我们只要找到用户最近一次没有签到的日期，计算和当前日期的差值即可。 【问题2>】计算有史以来用户最大连续签到天数： 要求输出用户ID【user_...

1.如何编写带有输出参数的函数（按照引用调用）？ 首先，我们要知道Python 中的实参是通过赋值传递的。由于赋值只是创建了对象的引用，所以调用方和被调用方的参数名都不存在别名，本质上也就不存在按引用调用的方式。 我们可以通过以下几个方法来得到所需的效果 返回一个元组：这个方法基本上就是最简单明了的了 使用全局变量，但是它不是线程安全的方案，不是很推荐大家去使用。 传递一个可变对象： 传入一个接收可变对象的字典： 或者把值用类实例封装起来：

【大数据专业毕业后可以从事什么工作？】 还是比较多的，这里列举一些各公司比较常见的岗位。 1、大数据开发工程师 主要负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等，对于编程能力要求较高。 2、数据分析师 主要进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。 3、数据挖掘工程师 主要商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。 4、数据库开发 主要设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

【数据分析报告有哪些呈现方式？】 数据报告一般通过PPT的形式进行展示汇报，数据通过热力图、柱状图、饼图、折线图等形式呈现。数据报告是为了更好的将数据分析结果传递给到业务方，因此需要尽可能的突出重点，清楚表述。 数据报告的作用：展示分析结果以及提供决策依据。是数据分析的原理和方法，运用数据来反映，研究和分析某项事物的现状，问题，原因，本质和规律，并得出结论，提出解决方法的一种分析应用文体。

GMV升了20%怎么分析？ 首先这个时候，应该先估算一下数字有没有问题 然后，按照同样的套路： a. 两层模型：进行用户群体、产品、渠道细分，发现到底是谁的GMV提升了 b. 指标拆解：将GMV拆解成乘法模型，如GMV=广告投放数量广告点击率产品浏览量放入购物车率交易成功率*客单价，检查哪一步有显著变化导致了GMV上升 c. 内外部分析： a. 内部：网站、产品、广告投放、活动等 b. 外部：套PEST等框架也行，或者直接分析也行，注意MEMC即可阿 这一题要注意，GMV流水包括取消的订单金额和退货/拒收的订单金额，还有一种原因是商家刷单然后退货，虽然GMV上去了，但是实际成交量并没有那么多。

GMV升了20%怎么分析？ 首先这个时候，应该先估算一下数字有没有问题 然后，按照同样的套路： a. 两层模型：进行用户群体、产品、渠道细分，发现到底是谁的GMV提升了 b. 指标拆解：将GMV拆解成乘法模型，如GMV=广告投放数量广告点击率产品浏览量放入购物车率交易成功率*客单价，检查哪一步有显著变化导致了GMV上升 c. 内外部分析： a. 内部：网站、产品、广告投放、活动等 b. 外部：套PEST等框架也行，或者直接分析也行，注意MEMC即可阿 这一题要注意，GMV流水包括取消的订单金额和退货/拒收的订单金额，还有一种原因是商家刷单然后退货，虽然GMV上去了，但是实际成交量并没有那么多。

GMV升了20%怎么分析？ 首先这个时候，应该先估算一下数字有没有问题 然后，按照同样的套路： a. 两层模型：进行用户群体、产品、渠道细分，发现到底是谁的GMV提升了 b. 指标拆解：将GMV拆解成乘法模型，如GMV=广告投放数量广告点击率产品浏览量放入购物车率交易成功率*客单价，检查哪一步有显著变化导致了GMV上升 c. 内外部分析： a. 内部：网站、产品、广告投放、活动等 b. 外部：套PEST等框架也行，或者直接分析也行，注意MEMC即可阿 这一题要注意，GMV流水包括取消的订单金额和退货/拒收的订单金额，还有一种原因是商家刷单然后退货，虽然GMV上去了，但是实际成交量并没有那么多。

对于用户流失的分析，新用户流失和老用户流失有什么不同？1、用户流失分析： a. 两层模型：细分用户、产品、渠道，看到底是哪里用户流失了。注意由于是用户流失问题，所以这里细分用户时可以细分用户处在生命周期的哪个阶段。 b. 指标拆解：用户流失数量 = 该群体用户数量*流失率。拆解，看是因为到了这个阶段的用户数量多了（比如说大部分用户到了衰退期），还是这个用户群体的流失率比较高 c. 内外部分析： a. 内部：新手上手难度大、收费不合理、产品服务出现重大问题、活动质量低、缺少留存手段、用户参与度低等 b. 外部：市场、竞争对手、社会环境、节假日等 2、新用户流失和老用户流失有什么不同： a. 新用户流失：原因可能有非目标用户（刚性流失）、产品不满足需求（自然流失）、产品难以上手（受挫流失）和竞争产品影响（市场流失）。 新用户要考虑如何在较少的数据支撑下做流失用户识别，提前防止用户流失，并如何对有效的新用户进行挽回。 b. 老用户流失：原因可能有到达用户生命周期衰退期（自然流失）、过度拉升arpu导致低端用户驱逐（刚性流失）、社交蒸发难以满足前期用户需求（受挫流失）和竞争产品影响（市场流失）。 老用户有较多的数据，更容易进行流失用户识别，做好防止用户流失更重要。当用户流失后，要考虑用户生命周期剩余价值，是否需要进行挽回。

5.如何跨模块共享全局变量？在单个程序中跨模块共享信息的规范方法是创建一个特殊模块（通常称为 config 或 cfg）。我们只需要在应用程序的所有模块中导入该 config 模块；然后该模块就可当作全局名称使用了。因为每个模块只有一个实例，所以对该模块对象所做的任何更改将会在所有地方得以体现出来啦

4.为什么在循环中定义的参数各异的 lambda 都返回相同的结果？我们来假设用 for 循环来定义几个取值各异的 lambda，即便是普通函数也是一样的>>> squares = []>>> for x in range(5):...     squares.append(lambda: x**2)以上会得到一个包含5个 lambda 函数的列表，这些函数将计算 x**2。大家或许期望，调用这些函数会分别返回 0 、1 、 4 、 9 和 16 但是呢，我们如果真的试过就会发现，他们都会返回 16 这是因为 x 不是 lambda 函数的内部变量，而是定义于外部作用域中的，并且 x 是在调用 lambda 时访问的——而不是在定义时访问。循环结束时 x 的值是 4 ，所以此时所有的函数都将返回 4**2 ，即 16 。为了避免发生上述情况，需要将值保存在 lambda 局部变量，以使其不依赖于全局 x 的值。>>> squares = []>>> for x in range(5):...     squares.append(lambda n=x: n**2)在上面 n=x 创建了一个新的 lambda 本地变量 n，并在定义 lambda 时计算其值，使其与循环当前时点的 x 值相同。这意味着 n 的值在第 1 个 lambda 中为 0 ，在第 2 个 lambda 中为 1 ，在第 3 个中为 2，依此类推。因此现在每个 lambda 都会返回正确结果>>> squares[2]()4>>> squares[4]()16当然了，上述表现并不是 lambda 所特有的，常规的函数也是同样适用的哈！！！