2025年大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)分析師招聘面試模擬題及答案_第1頁
2025年大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)分析師招聘面試模擬題及答案_第2頁
2025年大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)分析師招聘面試模擬題及答案_第3頁
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2025年大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)分析師招聘面試模擬題及答案_第5頁
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2025年大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)分析師招聘面試模擬題及答案問題1:請簡要闡述大數(shù)據(jù)的“4V”特征,并結(jié)合實際案例說明這些特征在大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)中的體現(xiàn)。答案:大數(shù)據(jù)的“4V”特征分別是Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(真實)。-大量(Volume):指數(shù)據(jù)的規(guī)模極其龐大。在大數(shù)據(jù)交易所中,數(shù)據(jù)的存儲量通常以PB(拍字節(jié))甚至EB(艾字節(jié))為單位。例如,某大數(shù)據(jù)交易所匯集了來自電商、金融、醫(yī)療等多個行業(yè)的數(shù)據(jù),其中僅電商平臺的交易數(shù)據(jù)每天就會產(chǎn)生數(shù)以億計的記錄,這些數(shù)據(jù)涵蓋了用戶的瀏覽記錄、購買行為、商品信息等,存儲總量不斷攀升。-高速(Velocity):強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和處理速度快。在金融領(lǐng)域,股票交易數(shù)據(jù)每秒鐘都會產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù),包括股價的實時波動、交易的實時成交情況等。大數(shù)據(jù)交易所需要實時收集、處理和分析這些數(shù)據(jù),以便為投資者提供及時的決策支持。如果處理速度跟不上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度,就會導(dǎo)致信息滯后,失去投資機(jī)會。-多樣(Variety):表示數(shù)據(jù)的類型繁多。大數(shù)據(jù)交易所的數(shù)據(jù)來源廣泛,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫中的表格數(shù)據(jù))、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如XML、JSON格式的數(shù)據(jù))和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如文本、圖像、音頻、視頻等)。例如,在醫(yī)療行業(yè),除了患者的病歷、檢查報告等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外,還有醫(yī)生的診斷記錄、醫(yī)學(xué)影像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些不同類型的數(shù)據(jù)需要采用不同的技術(shù)和方法進(jìn)行處理和分析。-真實(Veracity):意味著數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。在大數(shù)據(jù)交易所中,數(shù)據(jù)的真實性至關(guān)重要,因為不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致錯誤的分析結(jié)果和決策。例如,在保險行業(yè),保險公司需要根據(jù)真實的客戶信息、理賠記錄等數(shù)據(jù)來評估風(fēng)險和制定保險費率。如果數(shù)據(jù)存在虛假或錯誤,就會影響保險公司的經(jīng)營決策和盈利能力。問題2:在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)分析師常用的編程語言有哪些?請簡要介紹每種語言的特點和適用場景。答案:在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)分析師常用的編程語言主要有Python、R和SQL。-Python:-特點:語法簡潔易懂,代碼可讀性高,擁有豐富的開源庫和工具,如NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib等。這些庫可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)可視化等任務(wù)。-適用場景:適用于各種數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)項目。在數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理階段,Pandas庫可以高效地處理和操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,Scikit-learn庫提供了豐富的算法和工具,可用于分類、回歸、聚類等任務(wù);在數(shù)據(jù)可視化方面,Matplotlib和Seaborn庫可以創(chuàng)建各種類型的圖表和可視化效果。例如,在電商用戶行為分析項目中,可以使用Python對用戶的購買記錄進(jìn)行清洗和分析,構(gòu)建用戶畫像,并使用可視化工具展示分析結(jié)果。-R:-特點:是一種專門為統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化設(shè)計的編程語言。它擁有強(qiáng)大的統(tǒng)計分析功能和豐富的統(tǒng)計包,如stats、ggplot2等。R語言的社區(qū)活躍,有大量的統(tǒng)計學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師在使用和貢獻(xiàn)代碼。-適用場景:主要用于學(xué)術(shù)研究和統(tǒng)計分析。在生物信息學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域,R語言被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和建模。例如,在基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中,R語言可以進(jìn)行差異表達(dá)分析、聚類分析等,幫助研究人員發(fā)現(xiàn)基因之間的關(guān)系和生物學(xué)規(guī)律。-SQL:-特點:是一種用于管理和操作關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)語言。它的語法簡單,易于學(xué)習(xí),主要用于數(shù)據(jù)的查詢、插入、更新和刪除等操作。-適用場景:適用于從數(shù)據(jù)庫中提取和處理數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)交易所中,很多數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)分析師可以使用SQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)的篩選、排序、聚合等操作,以獲取所需的數(shù)據(jù)。例如,從用戶交易數(shù)據(jù)庫中查詢某一時間段內(nèi)的交易總額、交易數(shù)量等信息。問題3:請描述你熟悉的數(shù)據(jù)挖掘算法,并說明在大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)中,這些算法可以解決哪些問題。答案:常見的數(shù)據(jù)挖掘算法包括決策樹、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。-決策樹:-算法原理:決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的算法,它通過對數(shù)據(jù)的屬性進(jìn)行劃分,構(gòu)建一棵決策樹,每個內(nèi)部節(jié)點表示一個屬性上的測試,每個分支表示一個測試輸出,每個葉節(jié)點表示一個類別或值。-解決的問題:在大數(shù)據(jù)交易所的數(shù)據(jù)中,決策樹可以用于客戶分類和預(yù)測。例如,根據(jù)客戶的年齡、性別、收入、購買行為等屬性,構(gòu)建決策樹模型,將客戶分為不同的類別,如高價值客戶、中價值客戶和低價值客戶。同時,還可以使用決策樹模型預(yù)測客戶是否會購買某一產(chǎn)品或服務(wù),為市場營銷策略的制定提供依據(jù)。-聚類算法:-算法原理:聚類算法是將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)對象劃分為多個簇,使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象具有較高的相似度,而不同簇之間的數(shù)據(jù)對象具有較高的差異性。常見的聚類算法有K-Means算法、DBSCAN算法等。-解決的問題:在大數(shù)據(jù)交易所中,聚類算法可以用于市場細(xì)分。通過對客戶的行為數(shù)據(jù)、偏好數(shù)據(jù)等進(jìn)行聚類分析,將客戶劃分為不同的群體,每個群體具有相似的特征和需求。企業(yè)可以根據(jù)不同的客戶群體制定個性化的營銷策略,提高營銷效果。例如,將電商平臺的用戶聚類為價格敏感型、品牌忠誠型、品質(zhì)追求型等不同群體,針對不同群體推出不同的促銷活動和產(chǎn)品推薦。-關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘:-算法原理:關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。常用的算法有Apriori算法和FP-growth算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則通常表示為“X→Y”,其中X和Y是項集,意味著如果一個事務(wù)中包含X,則很可能也包含Y。-解決的問題:在大數(shù)據(jù)交易所的數(shù)據(jù)中,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于商品推薦。例如,在電商平臺中,通過分析用戶的購買記錄,發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購買,如購買了手機(jī)的用戶往往也會購買手機(jī)殼和充電器。根據(jù)這些關(guān)聯(lián)規(guī)則,可以向用戶推薦相關(guān)的商品,提高用戶的購買轉(zhuǎn)化率和購物體驗。-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):-算法原理:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的計算模型,由大量的神經(jīng)元組成。它通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,自動提取數(shù)據(jù)中的特征和模式。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多層感知機(jī)(MLP)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等。-解決的問題:在大數(shù)據(jù)交易所中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于預(yù)測和分類問題。例如,在金融領(lǐng)域,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測股票價格的走勢;在圖像識別領(lǐng)域,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對商品圖片進(jìn)行分類,識別商品的類別和特征。問題4:如何確保大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)的安全性和隱私性?請?zhí)岢鲋辽偃N具體的措施。答案:確保大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)的安全性和隱私性是至關(guān)重要的,以下是幾種具體的措施:-數(shù)據(jù)加密:對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密是保護(hù)數(shù)據(jù)安全的重要手段。在數(shù)據(jù)存儲階段,可以使用對稱加密算法(如AES)或非對稱加密算法(如RSA)對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,確保數(shù)據(jù)在存儲過程中不被非法獲取和篡改。在數(shù)據(jù)傳輸階段,使用SSL/TLS協(xié)議對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密傳輸,防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被截獲。例如,大數(shù)據(jù)交易所可以對用戶的敏感信息(如身份證號碼、銀行卡號等)進(jìn)行加密存儲,只有經(jīng)過授權(quán)的用戶才能使用解密密鑰進(jìn)行解密。-訪問控制:建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制,對不同用戶的訪問權(quán)限進(jìn)行管理。根據(jù)用戶的角色和職責(zé),分配不同的訪問級別,限制用戶對數(shù)據(jù)的訪問范圍。例如,數(shù)據(jù)分析師只能訪問與其工作相關(guān)的數(shù)據(jù),而不能訪問其他敏感數(shù)據(jù)。同時,使用身份驗證和授權(quán)技術(shù),如用戶名和密碼、數(shù)字證書等,確保只有合法用戶才能訪問數(shù)據(jù)。-匿名化處理:在數(shù)據(jù)發(fā)布和共享之前,對數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理,去除數(shù)據(jù)中的個人身份信息,如姓名、身份證號碼、電話號碼等。常用的匿名化方法有數(shù)據(jù)脫敏、泛化和抑制等。例如,將用戶的出生日期泛化為出生年份,將用戶的地址信息進(jìn)行部分隱藏等。這樣可以在保護(hù)用戶隱私的同時,仍然能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。-數(shù)據(jù)審計和監(jiān)控:建立數(shù)據(jù)審計和監(jiān)控系統(tǒng),對數(shù)據(jù)的訪問和使用情況進(jìn)行實時監(jiān)控和審計。記錄用戶的訪問行為、操作時間、操作內(nèi)容等信息,及時發(fā)現(xiàn)和處理異常行為。例如,如果發(fā)現(xiàn)某個用戶在短時間內(nèi)頻繁訪問大量敏感數(shù)據(jù),系統(tǒng)可以自動發(fā)出警報,并對該用戶的行為進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)查。問題5:請描述一次你在數(shù)據(jù)分析項目中遇到的挑戰(zhàn),并說明你是如何解決的。答案:在一次為某電商平臺進(jìn)行用戶流失分析的項目中,遇到了數(shù)據(jù)質(zhì)量差和數(shù)據(jù)維度復(fù)雜的挑戰(zhàn)。-挑戰(zhàn)描述:-數(shù)據(jù)質(zhì)量差:原始數(shù)據(jù)中存在大量的缺失值、重復(fù)值和錯誤值。例如,部分用戶的年齡、性別等信息缺失,交易記錄中存在重復(fù)的訂單信息,商品價格存在錯誤的錄入。-數(shù)據(jù)維度復(fù)雜:數(shù)據(jù)包含了用戶的基本信息、交易記錄、瀏覽行為、客服反饋等多個維度,數(shù)據(jù)之間的關(guān)系復(fù)雜,難以進(jìn)行有效的整合和分析。-解決方法:-數(shù)據(jù)清洗:針對數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,使用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。對于缺失值,根據(jù)數(shù)據(jù)的特點采用不同的處理方法。對于數(shù)值型數(shù)據(jù),使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)進(jìn)行填充;對于分類型數(shù)據(jù),使用最頻繁出現(xiàn)的值進(jìn)行填充。對于重復(fù)值,使用Pandas的drop_duplicates()函數(shù)進(jìn)行刪除。對于錯誤值,通過數(shù)據(jù)的邏輯判斷和業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行修正。例如,對于商品價格的錯誤錄入,根據(jù)商品的類別和歷史價格范圍進(jìn)行修正。-數(shù)據(jù)整合:為了解決數(shù)據(jù)維度復(fù)雜的問題,采用了數(shù)據(jù)倉庫的思想,將不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。首先,對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和編碼。然后,根據(jù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,建立數(shù)據(jù)模型,將不同維度的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來。例如,通過用戶ID將用戶的基本信息、交易記錄和瀏覽行為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在一起。最后,使用SQL語句從數(shù)據(jù)倉庫中提取所需的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。-特征工程:在數(shù)據(jù)整合的基礎(chǔ)上,進(jìn)行特征工程。根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)分析的目標(biāo),選擇和提取有意義的特征。例如,計算用戶的購買頻率、平均購買金額、最近一次購買時間等特征,用于構(gòu)建用戶流失預(yù)測模型。同時,對特征進(jìn)行編碼和歸一化處理,提高模型的性能。-模型選擇和優(yōu)化:選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行用戶流失預(yù)測,如邏輯回歸、決策樹和隨機(jī)森林等。使用交叉驗證和網(wǎng)格搜索等方法對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu),選擇最優(yōu)的模型參數(shù)。通過不斷地嘗試和比較,最終選擇了性能最優(yōu)的隨機(jī)森林模型。該模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了80%以上,能夠有效地預(yù)測用戶的流失情況。問題6:在大數(shù)據(jù)交易所中,如何評估數(shù)據(jù)的價值?請?zhí)岢鲋辽偃N評估方法。答案:在大數(shù)據(jù)交易所中,評估數(shù)據(jù)的價值可以采用以下幾種方法:-成本法:-評估原理:根據(jù)數(shù)據(jù)的獲取成本、存儲成本、處理成本等因素來評估數(shù)據(jù)的價值。數(shù)據(jù)的獲取成本包括數(shù)據(jù)的采集費用、購買費用等;存儲成本包括服務(wù)器租賃費用、存儲設(shè)備費用等;處理成本包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、分析等過程中所消耗的人力和物力成本。-計算方法:數(shù)據(jù)價值=獲取成本+存儲成本+處理成本。例如,某大數(shù)據(jù)交易所為了獲取某行業(yè)的市場數(shù)據(jù),花費了10萬元的購買費用,每年的存儲成本為2萬元,處理這些數(shù)據(jù)的人力和物力成本為5萬元,那么這些數(shù)據(jù)的價值可以初步評估為17萬元。-收益法:-評估原理:根據(jù)數(shù)據(jù)所帶來的預(yù)期收益來評估數(shù)據(jù)的價值。通過分析數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用,預(yù)測數(shù)據(jù)能夠為企業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)效益,如增加銷售額、降低成本、提高客戶滿意度等。-計算方法:數(shù)據(jù)價值=預(yù)期收益×折現(xiàn)率。例如,某電商平臺通過分析用戶的購買行為數(shù)據(jù),制定了個性化的營銷策略,預(yù)計在未來一年能夠增加銷售額100萬元??紤]到資金的時間價值,折現(xiàn)率為10%,那么這些數(shù)據(jù)的價值可以評估為100×(1-10%)=90萬元。-市場法:-評估原理:通過比較類似數(shù)據(jù)在市場上的交易價格來評估數(shù)據(jù)的價值。尋找與待評估數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面相似的數(shù)據(jù)交易案例,參考其交易價格來確定待評估數(shù)據(jù)的價值。-計算方法:數(shù)據(jù)價值=類似數(shù)據(jù)交易價格×調(diào)整系數(shù)。調(diào)整系數(shù)根據(jù)待評估數(shù)據(jù)與類似數(shù)據(jù)的差異進(jìn)行調(diào)整,如數(shù)據(jù)的時效性、準(zhǔn)確性、完整性等。例如,市場上有一筆與待評估數(shù)據(jù)相似的交易,交易價格為50萬元。待評估數(shù)據(jù)的時效性更好,調(diào)整系數(shù)為1.2,那么待評估數(shù)據(jù)的價值可以評估為50×1.2=60萬元。-基于數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估方法:-評估原理:數(shù)據(jù)的價值與其質(zhì)量密切相關(guān),高質(zhì)量的數(shù)據(jù)具有更高的價值。從數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時效性等方面對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估,根據(jù),質(zhì)量得分來確定數(shù)據(jù)的價值。-計算方法:首先,建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系,為每個指標(biāo)分配相應(yīng)的權(quán)重。然后,對數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估,得到每個指標(biāo)的得分。最后,根據(jù)權(quán)重計算數(shù)據(jù)的質(zhì)量得分,并根據(jù)質(zhì)量得分與價值的關(guān)系確定數(shù)據(jù)的價值。例如,將數(shù)據(jù)質(zhì)量分為五個等級,每個等級對應(yīng)不同的價值區(qū)間。數(shù)據(jù)質(zhì)量得分越高,數(shù)據(jù)的價值越高。問題7:在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化?請介紹常用的可視化工具和可視化類型,并說明每種可視化類型的適用場景。答案:在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)可視化是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀的圖形和圖表形式展示出來,幫助用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)。-常用的可視化工具:-Tableau:是一款強(qiáng)大的商業(yè)智能可視化工具,具有直觀的界面和豐富的可視化功能。它可以連接各種數(shù)據(jù)源,如數(shù)據(jù)庫、電子表格等,快速創(chuàng)建交互式的可視化報表和儀表盤。-PowerBI:是微軟推出的一款數(shù)據(jù)分析和可視化工具,與微軟的其他產(chǎn)品(如Excel、SQLServer等)集成良好。它提供了豐富的可視化模板和插件,方便用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化和分享。-Matplotlib:是Python的一個開源可視化庫,功能強(qiáng)大,可定制性高。它可以創(chuàng)建各種類型的圖表,如折線圖、柱狀圖、散點圖等,適用于數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和可視化。-Seaborn:是基于Matplotlib的Python可視化庫,提供了更高級的統(tǒng)計圖表和更美觀的默認(rèn)樣式。它可以簡化數(shù)據(jù)可視化的過程,適用于快速創(chuàng)建高質(zhì)量的統(tǒng)計圖表。-可視化類型及適用場景:-折線圖:適用于展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢。例如,在分析股票價格走勢、銷售額的月度變化等場景中,折線圖可以清晰地顯示數(shù)據(jù)的變化趨勢和波動情況。-柱狀圖:用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)大小。例如,比較不同地區(qū)的銷售額、不同產(chǎn)品的銷量等。柱狀圖可以直觀地展示不同類別之間的差異。-散點圖:用于展示兩個變量之間的關(guān)系。例如,分析身高和體重之間的關(guān)系、產(chǎn)品價格和銷量之間的關(guān)系等。通過散點圖可以觀察到兩個變量之間是否存在線性關(guān)系或其他關(guān)聯(lián)。-餅圖:用于展示各部分占總體的比例關(guān)系。例如,分析不同產(chǎn)品的銷售額占總銷售額的比例、不同年齡段的用戶占總用戶數(shù)的比例等。餅圖可以直觀地展示各部分的相對重要性。-熱力圖:用于展示數(shù)據(jù)的密度和分布情況。在分析地理數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等場景中,熱力圖可以清晰地顯示數(shù)據(jù)的熱點區(qū)域和分布規(guī)律。例如,通過熱力圖展示不同地區(qū)的人口密度、用戶在網(wǎng)頁上的點擊分布等。問題8:如何與大數(shù)據(jù)交易所中的其他部門

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