1、首先，这两个算法解决的是数据挖掘中的两类问题。K-Means 是聚类算法，KNN 是分类算法。其次，这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means 是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而 KNN 是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。最后，K 值的含义不同。
2、我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。你可能看到这个数据存在 2 个问题：典韦出现了 2 次，张飞的数学成绩缺失。针对重复行，你需要删掉其中的一行。
3、我把面试过程可以会问几类问题，不同的面试官可以侧重点不一样。我想和所有面试数据分析师的朋友说的：面试过程中大家是平等的。不要太弱势也不要太强势。把你之前的工作有条理的表达出来。面试一些问题的时候，可以想一想。我个人觉得，并不是所有的问题必须别人一问完，立即
1、数据一致性检查与维护 fsck是HDFS的检查工具，用于检测数据完整性问题，确保数据一致性。在面试中，不仅要熟悉这些概念，还要能清晰地阐述自己的经验，例如： 实战经验与问题准备 分享你的项目经验，强调成功案例，同时准备针对大数据分析、配置管理等的专业问题和答案。
2、大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还使公司能够根据数据做出更好的业务决策。
3、Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。（2）Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。（3）Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。（4）Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。
4、个大数据面试入门级问题无论何时进行大数据采访，采访者都可能会询问一些基本问题。无论您是大数据领域的新手还是经验丰富，都需要基础知识。因此，让我们来介绍一些常见的基本大数据面试问题以及破解大数据面试的答案。您对“大数据”一词有何了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。
5、尽可能多的去参加一些和你的产品相关的软件开发大会。· 技术博客 你能根据他们的博客判断他们的技术技能、解决问题的能力以及写作和沟通能力。04 没通过编程测试，坚决不录用 你只能记住一条原则，那必须是，没有让候选人参加编程测试之前，千万不能决定录用与否。
6、其实不管是哪家公司面试，都是根据你的简历来对你进行提问，所以自己简历上面写的知识点都要全部对答如流。还有慎用精通这样的字眼，工作五年以上的人，也不敢说自己对哪一方面能够达到精通的地步。尚硅谷大数据面试的一些基本问题总结如下：讲讲你做的过的项目。
1、理论知识（概率统计、概率分析等）掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果你面试的是和算法相关的工作，那么面试官一定会问你和算法相关的问题。比如常用的数据挖掘算法都有哪些，EM 算法和 K-Means 算法的区别和相同之处有哪些等。
2、自我介绍 自我介绍不能太繁琐，能简洁明了就简洁明了，可以从以下三个方面进行介绍：1）自我简介：用一句话说明白自己的学历专业年龄工作经历等；2）我会什么：包括会用什么工具，懂得什么理论知识；3）我做过什么：介绍下项目的内容，通过什么手段，达到了什么成果。
3、考察对数据的敏感度。面试的时候，数据部门经理问一些生活中的数据的问题，一个优秀的数据分析师对数据有很强的敏感度，生活中常见的数据，你直观的感受往往能反应出你的资质。数学基本概念和统计学方法。遇到的有排列组合的问题的，还有指数衰减的定义等等。
4、注：对于数据分析，建议大家无论是R，Python，sql都有自己一套流程化的体系，这一体系可以很好的帮助你解决实际中的问题。
5、在参加数据分析师的面试前，应该思考清楚自己将来的就业方向，是走技术路线，还是走业务路线。提前准备好自己的简历。
6、数据分析师需要具备扎实的数理、计算机科学基础，包括统计学、概率论、数据结构、算法等。同时，他们需要掌握一些常用的数据分析工具和编程语言，如Excel、Python、R等。在工作中，数据分析师需要完成数据清洗、数据预处理、数据建模、模型评估、结果解释等任务。
1、你自身的优点 这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。所以面试者要尽可能说一些和工作相关的优点，比如“学习能力强”“能抗住压力”等，再举一个自己之前工作的例子进行证明，这会让面试官觉得很真实。
2、大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。
3、Hadoop的应用与优势 Hadoop擅长处理大量数据，其开源特性使其在企业环境中广受欢迎，尤其是在性能和经济性方面。 数据一致性检查与维护 fsck是HDFS的检查工具，用于检测数据完整性问题，确保数据一致性。
1、大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。
2、您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。
3、动手题 我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。你可能看到这个数据存在 2 个问题：典韦出现了 2 次，张飞的数学成绩缺失。针对重复行，你需要删掉其中的一行。
4、关于数据分析师常见的面试问题集锦 你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。