睿智合创数据分析笔试[源码]

本文介绍了睿智合创（北京）科技有限公司数据分析笔试的部分题目及其答案，涵盖了数据处理、缺失值处理、分组统计、数值区域分割和数据建模等多个方面。具体内容包括使用pandas的drop_duplicates()方法删除重复数据，通过dropna()和fillna()处理缺失值，利用groupby()进行分组统计，以及使用cut()方法对数值区域进行分割。此外，还涉及logistic回归与线性回归的区别、有监督学习和无监督学习的区别与联系、分类和回归模型的评估指标，以及统计模型建模的基本流程。最后，作者分享了面试经历，包括HR面试和技术面试的内容。 在数据分析领域，解决实际问题往往需要运用多种技能和工具。在本文中，我们深入了解了睿智合创科技有限公司的数据分析笔试题目，这些题目不仅检验了求职者对数据处理方法的掌握，还考查了其建模能力与理论知识的深度。具体来看，首先提到了数据清洗过程中的去重问题，这通常需要利用pandas库中的drop_duplicates()方法来去除不必要的重复数据。此类操作是数据分析的基础，因为清洁且准确的数据对于后续分析至关重要。 接着，文章转向了数据集中的一个普遍现象——缺失值的处理。对于缺失值，可以通过多种方法来处理，如使用dropna()方法直接删除含有缺失值的行或列，或者使用fillna()方法来填充缺失值。这些方法的选择取决于数据的性质以及分析的目标。 分组统计是数据分析的另一项基础技能，它允许我们对数据集进行细分，以探索不同类别或变量之间的关系。在文章中，作者展示了如何使用groupby()方法来实现这一功能，并进行相应的数据聚合。 在某些情况下，对于连续数据的分析，需要将其划分为离散的数值区间。这时，cut()方法显得格外重要，它可以帮助我们根据特定的界限值将连续数据分割成多个区间，这对于分箱建模或者数据可视化都非常有用。 数据分析离不开统计模型的建立，文章中探讨了线性回归和逻辑回归模型。尽管两者都是回归分析的常用方法，但它们有各自的适用场景：线性回归用于预测连续数值变量，而逻辑回归则常用于分类问题。同时，文章还涉及了有监督学习与无监督学习的区别，以及它们在数据挖掘中的应用。这两种学习方法在构建预测模型和发现数据结构方面扮演了关键角色。 评估一个分类或回归模型的效能也是数据分析的重要部分。文章讲解了准确率、召回率、精确率和F1分数等评估指标，并且说明了这些指标的计算方法及其在模型评估中的作用。 作者还分享了个人的面试经历，提供了宝贵的面试技巧和建议。作者详细描述了HR面试和技术面试中的问题，为准备面试的人士提供了参考。 以上内容通过丰富的案例和详尽的解释，向读者展示了数据分析笔试的核心要素，这些内容对于有意从事数据分析或机器学习方向工作的人员具有较高的实用价值。通过理解这些概念和技术，应聘者能够更好地准备面试，展示自己的专业能力。