数据岗位面试题 · 技术原理 · Python
题库中标记为“数据”的结构化面试题。
共 3928 道真题 · 当前筛选命中 62 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · Python
考察点
技术栈
第 21 题在风控建模中，如何筛选相关性指标？常用的相关性筛选方法有哪些？ 考察特征筛选中的相关性处理方法第 22 题请介绍 Python 中进程和线程的区别，以及进程间通信的常用方式。 考察对 Python 并发模型中进程与线程差异的理解及进程间通信知识第 23 题请列举并简述你熟悉的 Python 库，包括主要用途和典型应用场景。 考察 Python 生态知识广度与经验匹配度第 24 题请介绍 Python 中 try/except 异常处理的基本用法和常见陷阱。 考察 Python 异常处理语法的掌握程度及边界意识第 25 题协程和线程有什么区别？你了解协程的调度机制吗？ 考察对协程概念的掌握及其与线程差异的理解第 26 题请解释什么是列表推导式，并说明它的用法和优缺点。 考察对列表推导式的语法掌握、适用场景及性能理解第 27 题请谈谈你对 Storm、实时计算和 Python 的了解程度。 考察候选人对实时计算框架和编程语言的掌握情况第 28 题给定一张订单表（包含订单ID、顾客ID、下单时间），请计算2025年10月每位用户的订单数量，并统计下单次数为1单、2单等各档位的用户人数。也可以用Python/Pandas实现同样的统计。 考察SQL分组聚合与二次聚合能力，以及Pandas替代方案的实现第 29 题请说明你掌握SQL的程度，以及你常用的Python数据处理相关库有哪些？ 考察候选人的SQL熟练度与Python生态工具掌握情况第 30 题请举例说明Python的典型使用场景，并详细描述在这些场景中的处理规则。 考察对Python生态与实际应用场景的理解及规则意识第 31 题为什么异常值识别常以3倍标准差（3sigma）为边界？其背后的统计学原理是什么？ 考察对3sigma法则统计依据的理解深度第 32 题Python 数据处理常用哪些包？ 考察对 Python 数据处理生态的熟悉程度与选型思路第 33 题使用Python和R进行线性回归结果不一样，可能的原因有哪些？ 考察对线性回归实现差异、数据预处理和数值计算的理解第 34 题如何识别数据集中的异常值？请结合统计学原理说明。 考察异常值识别方法的统计原理掌握第 35 题在Python中创建数组有哪些方式？请说明区别及使用场景。 考察Python中数组相关数据结构的掌握程度第 36 题请介绍你在实习经历中参与过的 Python 项目。 考察候选人实习项目实际参与度、Python 技术应用与成果复盘能力第 37 题Python 中 == 和 is not 有什么区别？ 考察 Python 相等性与身份比较的语义差异第 38 题请你介绍一下你的Python使用经验，包括在项目中具体用到了哪些技术或库？ 考察候选人Python实际应用深度与项目结合能力第 39 题Python模块和包的区别是什么? 考察Python基础概念区分能力第 40 题在特征工程中，处理异常值和缺失值有哪些常用方法？ 考察特征工程中数据清洗的基础方法掌握