数据岗位面试题 · 技术选型
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 318 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型
考察点
技术栈
第 121 题离线数仓开发中，你是如何设计分层模型的？ 考察数仓分层建模思路与维度建模方法第 122 题请介绍一下 Dify 的流程化结构及其在设计 AI 应用时的作用。 考察对 LLM 应用编排平台的理解和使用能力第 123 题时序预测模型如何与数据仓库相结合？ 考察对数据仓库与机器学习流水线集成的理解第 124 题文档如何整入数据库并提取，从而支持 RAG 检索？ 考察从文档入库到可用于检索的工程实现能力第 125 题请比较 Boosting 和 Bagging 两种集成学习方法的原理、代表算法及其优缺点。 考察对集成学习核心思想及差异的理解第 126 题过去搭建看板时，处理的数据量级有多大，细粒度怎么样？ 考察候选人数据规模感知、细粒度设计及技术实现匹配度第 127 题请介绍一种你熟悉的OLAP引擎及其核心架构和工作原理。 考察对OLAP引擎的技术理解和系统设计能力第 128 题介绍你在评分卡模型中是如何筛选特征的。 考察特征筛选方法的理解与实际应用能力第 129 题MCP 和 Function Calling 在 Agent 中分别扮演什么角色？两者的主要区别是什么？ 考察对 Agent 工具调用机制的理解和比较能力第 130 题你们的数据存在哪里？MongoDB 和 MySQL 有什么区别？ 考察对项目数据存储方案的理解及不同数据库的选型能力第 131 题请介绍你在实习项目中实际使用R语言完成的具体任务和收获。 考察R语言实际应用与实习项目贡献第 132 题场景题：如何根据多种产品不同时期的销售数据预估接下来的销量？ 考察销售预测方法论的掌握、数据处理和模型选择能力第 133 题项目使用了哪些数据库？ 考察数据库选型与技术栈理解第 134 题请说明TensorFlow中concat函数和multiply函数的区别及典型使用场景，并举例说明各自的输入输出形状要求。 考察对TensorFlow常用张量操作API的理解与应用能力第 135 题在特征工程中，常用的特征筛选方法有哪些？请至少列举三种并说明其原理。 考察特征筛选的方法体系与适用场景第 136 题好几个项目都用Redis，为什么用Redis缓存而不是用本地缓存？ 考察对缓存选型、数据一致性、多实例共享与运维成本的权衡理解第 137 题请介绍支持向量机（SVM）的核心思想、关键参数及其适用场景。 考察对SVM原理、参数作用及适用边界的理解第 138 题你在项目中通常使用哪些软件或技术进行数据处理？请结合具体场景说明。 考察候选人数据处理工具链的掌握程度及实际应用能力第 139 题请谈谈你对 Hadoop、Hive 和 Spark 的了解。 考察对大数据的核心组件原理与区别的理解深度第 140 题在制定策略时，你会使用哪些算法或定量方法？请结合具体场景说明。 考察算法在策略制定中的应用能力及实践深度