Top 65+ Data Analyst 面试题大汇总

在准备数据分析师的面试时，掌握合适的问题是成功的关键。我们为大家整理了最新的面试题，希望帮助你们顺利通过考核！🎈

数据清洗的重要性

🎈 What are the best methods for data cleaning?
数据清洗是确保数据质量的第一步。常见的方法包括去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式、以及识别并纠正错误数据。

探索性数据分析（EDA）的意义

🎈 What is the significance of Exploratory Data Analysis (EDA)?
EDA 是数据分析中的重要步骤，旨在通过数据可视化和统计分析来发现数据集中的模式、趋势和异常值，为后续分析奠定基础。

SQL 查询的验证

🎈 Is the SQL query below correct? If not, how will you rectify it?
掌握 SQL 查询的正确性是数据分析师必备的技能。常见的错误包括语法错误、逻辑错误或者字段引用错误。你需要逐步检查查询语句，确保准确。

WHERE 子句与 HAVING 子句的区别

🎈 What is the difference between a WHERE clause and a HAVING clause in SQL?
WHERE 子句用于在数据筛选时进行初步过滤，而 HAVING 子句通常在 GROUP BY 后使用，用于对聚合结果进行过滤。理解这两者的区别对于 SQL 查询的高效写作至关重要。

总结

了解这些面试题不仅能够帮助你在面试中脱颖而出，也能巩固你作为数据分析师所需的核心知识。祝你们在求职道路上顺利前行！#留学生 #北美IT求职 #data #data找工 #数据分析师 #ng求职 #NG #美国求职