@Excel转Python萌新：
“从VLOOKUP到Pandas merge，这篇简直是我的转型圣经📚”
@分析狮Leo：
“统计学才是隐藏BOSS！以前忽略p值计算，现在每次分析必做假设检验🔬”
@职场锦鲤阿米：
“开放题模板太实用了！用5W2H框架回答，面试官疯狂点头😎”
（文章字数：约850字，覆盖笔试核心+实战技巧+情感共鸣）
📌 1. SQL查询题
- 典型题目：
- 查询销售额TOP 10的客户
- 计算用户留存率（次日、7日、30日）
- 多表JOIN与子查询嵌套
- 考察重点：数据提取能力、逻辑清晰度
📌 2. Python/R数据处理
- 典型题目：
- 用Pandas清洗含缺失值的数据集
- 用Matplotlib/Seaborn绘制用户行为趋势图
- 编写函数实现分组统计
- 考察重点：代码效率、可视化表达能力
📌 3. 统计学与业务分析
- 典型题目：
- A/B测试结果显著性判断（p值、置信区间）
- 设计指标评估新功能上线效果
- 用户分群（RFM模型、聚类分析）
- 考察重点：统计思维、业务敏感度
📌 4. 开放性问题
- 典型题目：
- “如何分析某APP日活下降的原因？”
- “预测下个季度的销售额并给出依据”
- 考察重点：结构化思维、沟通能力
💡 Part 2：高频考点深度解析
🧩 SQL实战技巧
- 窗口函数：
ROW_NUMBER()、RANK()是排名题的关键 - 优化建议：避免全表扫描，善用索引和临时表
🐍 Python代码优雅之道
- 链式操作：
df.groupby().agg().reset_index()一气呵成 - 向量化计算：比
for循环快10倍的NumPy操作
📈 业务分析框架
- 5W2H法：Who（用户）、What（问题）、Why（原因）
- 漏斗模型：从曝光到转化的每一步流失诊断
🌟 Part 3：网友热评
@数据小蜗牛：
“刷完这些题终于拿下大厂offer！💪 特别是SQL窗口函数，面试官直接夸思路清晰～”
📊 数据分析笔试题全攻略：从基础到进阶 🚀
🔍 Part 1：数据分析笔试常见题型
数据分析笔试通常涵盖以下核心内容，快来测测你的掌握程度吧！
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数据采集、处理
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