得物数据分析师笔试考什么

得物数据分析师笔试主要涉及以下几个方面的内容：统计学基础、数据分析技能、编程能力和业务理解能力。

一、统计学基础：

1. 统计学基本概念：包括均值、方差、标准差、相关系数、概率分布等。
2. 统计学方法：掌握常见的统计方法，如假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析等。
3. 抽样调查：了解抽样方法，并能应用到数据分析中。

二、数据分析技能：

1. 数据清洗：清理数据中的缺失值、重复值、异常值等。
2. 数据探索分析：通过可视化和描述性统计方法对数据进行初步探索。
3. 数据处理与转换：对数据进行处理、转换、变量选取等操作。
4. 数据建模与预测：应用算法进行数据建模和预测，如回归分析、决策树、聚类分析等。
5. 数据可视化：利用图表等方式展示数据分析结果。

三、编程能力：

1. 数据分析工具：熟练掌握数据分析工具，如Python、R、SQL等。
2. 编程基础：具备基本的编程能力，可以进行数据处理和分析的编程操作。
3. 数据库操作：了解数据库的基本操作和SQL语言，能够进行数据提取和处理。

四、业务理解能力：

1. 行业知识：了解所在行业的基本情况和特点，能够根据业务需求进行数据分析。
2. 业务理解：理解所面临的具体业务问题，将数据分析结果与业务实际情况结合起来，提出有效建议。

以上是得物数据分析师笔试可能涉及的内容，希望对您有所帮助。

得物作为一家电商平台，在招聘数据分析师时，通常会进行一些笔试来考察应聘者的相关能力和专业知识。以下是可能会涉及到的内容：

1. 统计学基础：数据分析师需要具备扎实的统计学基础知识，包括描述统计学、概率论、假设检验、方差分析等内容。笔试可能会涉及到对基本统计学概念的理解和应用能力。

2. 数据处理和清洗：在数据分析的过程中，数据处理和清洗是必不可少的环节。应聘者可能会面对一些数据集，需要进行数据清洗、特征提取等操作，以确保数据的质量和可分析性。

3. 数据分析工具：得物数据分析师笔试中可能会涉及到对常用数据分析工具的应用，比如Python、R、SQL等。应聘者可能被要求用这些工具对数据进行处理和分析，并撰写相应的代码。

4. 数据可视化：数据可视化是将数据呈现为易于理解和解释的图表和图形的过程。在笔试中，应聘者可能需要利用可视化工具如Tableau、matplotlib等，对数据进行可视化分析，并从中提炼出有价值的信息。

5. 商业分析技巧：作为电商平台的数据分析师，应聘者需要具备一定的商业分析技巧，能够从数据中发现商业机会并提出有效的策略建议。笔试可能会包括对市场趋势、用户行为、产品销售等方面的分析案例。

总的来说，在得物数据分析师的笔试中，会考察应聘者的统计学基础、数据处理能力、分析工具应用、数据可视化技巧以及商业分析能力等方面。通过笔试，得物可以评估应聘者对数据分析工作的理解程度和实际操作能力，从而选择最适合岗位的人才。

得物数据分析师笔试考什么

得物是一家知名的二手交易平台，作为数据分析师，你需要具备丰富的数据分析技能和实战经验，才能胜任该岗位。在得物的数据分析师笔试中，通常会涵盖以下内容：

一、基础理论知识

1. 数据分析基础知识：包括统计学基础、数据挖掘技术、机器学习算法等。

2. 数据库原理：掌握SQL语言，熟悉常用数据库的操作，能够进行数据的提取、清洗和整合。

3. Python或R编程：能够熟练使用Python或R进行数据处理、统计分析和可视化。

二、数据处理能力

1. 数据清洗技能：清洗不规范、重复或缺失的数据，确保数据质量。

2. 数据可视化：利用可视化工具如Matplotlib、Seaborn等进行数据的图表展示，帮助他人更直观地理解数据间的关系。

三、分析能力

1. 数据分析方法：掌握常用的数据分析方法，如回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。

2. 业务分析能力：需要具备了解业务背景、分析需求、提出解决方案的能力，能够将数据分析成果转化为业务价值。

四、问题解决能力

1. 数据建模：能够根据需求构建合适的数据模型，进行预测和优化。

2. 解决实际问题：通过数据分析解决实际业务问题，提出有效的解决方案。

五、案例分析能力

1. 解决实际案例：考察考生对于真实案例的分析和解决能力，包括数据处理、分析、可视化和报告撰写。

2. 业务理解：分析考察考生对得物业务的理解程度，根据实际情况进行数据分析和解释。

在准备得物数据分析师笔试时，建议通过系统学习数据分析相关知识，熟练掌握数据处理和分析工具，同时多做实战练习和案例分析，提升自己的数据分析能力和应变能力。祝你笔试顺利！