sql优化常用面试题？

一、sql优化常用面试题？

1.在表中建立索引，优先考虑 where group by 使用到的字段

2.查询时尽量避免使用select * ，只查询需要用到的字段

3.避免在where子句中使用关键字两边都是%的模糊查询，尽量在关键字后使用模糊查询

4.尽量避免在where子句中使用IN 和NOT IN

优化：能使用between就不用in

在子查询中使用exists 子句

二、数据透视表10大常用技巧？

以下是数据透视表中十个常用的技巧：

筛选数据：使用数据透视表中的筛选器来选择和显示感兴趣的数据，这样可以快速过滤出需要的数据。

排序数据：使用数据透视表中的排序功能，按照数字或文本数据进行升序或降序排序。

添加计算字段：在数据透视表中添加自定义计算字段，例如在原始数据中没有包含的计算百分比或平均数等数据。

组合字段：将不同的字段组合在一起来创建新的分类字段。

修改数据格式：更改数据透视表中的数据格式，例如货币符号、日期格式等。

创建交叉表格：将两个或更多字段相交以创建交叉表格，以比较它们之间的相互关系。

使用过滤器：使用过滤器来排除或包括数据，例如只显示某个时间范围内的数据。

使用数据条：使用数据条来快速比较和识别数据中的模式和趋势。

使用图表：使用数据透视表中的图表来可视化数据，以更好地理解和分析它们。

添加条件格式：使用条件格式来对数据透视表中的数据进行着色，使其更易于理解和分析。

这些技巧可以帮助您更好地使用数据透视表，使您能够更好地分析数据，并从中获取更有价值的信息。

三、360大数据面试题

360大数据面试题是数据行业中一个备受关注的话题，无论是求职者还是招聘方，都十分重视这个方面。在今天的数据驱动时代，数据分析和处理能力成为了企业竞争的关键因素之一。因此，准备充分并熟悉常见的数据相关面试题是非常必要的。

大数据面试题分类

在准备大数据面试题的过程中，首先需要了解各种不同类型的问题，以便有针对性地准备相应的内容。大数据面试题通常可以分为数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习等方面的问题。

数据处理问题

• 1. 数据清洗的步骤有哪些？为什么数据清洗在数据分析中至关重要？
• 2. 请解释一下什么是数据去重，以及在去重过程中可能会遇到的挑战。
• 3. 什么是数据归一化？为什么在数据处理过程中常常需要对数据进行归一化？

数据分析问题

• 1. 请解释一下什么是数据聚合，数据聚合的常用方法有哪些？
• 2. 请说明什么是数据探索性分析（EDA），以及在实际工作中如何进行数据探索性分析？
• 3. 请列举一些常用的数据分析工具及其优缺点。

数据可视化问题

• 1. 为什么数据可视化在数据分析中扮演着重要角色？举例说明一个数据可视化设计良好的案例。
• 2. 请讲解一下数据可视化中常用的图表类型及其适用场景。
• 3. 请描述一下仪表盘设计中需要考虑的要素和技巧。

机器学习问题

• 1. 什么是监督学习和无监督学习？请分别举例说明。
• 2. 请解释一下什么是过拟合和欠拟合，以及如何在机器学习模型中解决这两个问题。
• 3. 请描述一下决策树算法的原理及其应用。

如何准备360大数据面试题

要准备好360大数据面试题，首先需要对数据基础知识有深入的了解，包括数据处理、统计学基础、机器学习等方面的知识。其次，需要通过实际练习，例如完成一些数据处理和分析的项目，加深对知识的理解和应用。另外，关注数据行业的热点话题，了解最新的发展动态也是非常重要的。

另外，多参加一些数据相关的培训课程和学习活动，不断提升自己的数据技能和能力。在准备面试的过程中，可以通过模拟面试来提高对问题的回答能力和自信心。

结语

360大数据面试题涉及到的知识面广泛且深入，需要求职者花费大量时间和精力进行准备。通过系统的准备和持续的努力，相信每位求职者都能在面试中表现出色，达到自己的求职目标。

四、数据仓库面试题？

以下是一些数据仓库面试题：

1. 什么是数据仓库？

2. 数据仓库的作用是什么？

3. 数据仓库和数据库的区别是什么？

4. 数据仓库的架构是什么？

5. 如何进行数据仓库的建模？

6. 如何进行数据仓库的 ETL 流程？

7. 如何进行数据仓库的性能优化？

8. 如何进行数据仓库的备份和恢复？

9. 如何进行数据仓库的安全管理？

10. 如何进行数据仓库的监控和优化？

以上是一些常见的数据仓库面试题，你可以根据自己的经验和知识进行回答。

五、excel数据透视表10大常用技巧？

以下是 Excel 数据透视表 10 大常用技巧：

选择数据源：在数据透视表中，您需要选择用于分析的数据源。确保您选择的数据源包含您要分析的所有数据。

添加行或列：添加行或列可将数据透视表分组。您可以根据需要添加多个行或列，以便更好地组织和分析数据。

筛选数据：您可以使用筛选器将数据透视表中的数据过滤出来，以便更好地分析特定的数据。

更改值汇总：数据透视表默认使用求和函数汇总数据。如果您需要使用其他函数，例如计数、平均值或最大/最小值等，可以更改值汇总方式。

更改汇总选项：您可以更改数据透视表中数据的汇总选项。例如，您可以更改数据的计算方式（例如百分比），以便更好地分析数据。

添加数据字段：如果您需要添加新的数据字段（例如计算字段或数据源中不存在的字段），可以使用 Excel 中的公式添加。

添加条件格式：您可以使用条件格式来突出显示数据透视表中的某些数据，以便更好地分析数据。

更改透视表布局：如果您需要更改透视表的布局，可以使用 Excel 中的“设计”选项卡来更改透视表的格式和样式。

编辑透视表：如果您需要更改数据透视表中的任何数据，例如添加新数据或删除数据，可以通过单击透视表中的单元格来编辑数据。

刷新数据：如果您的数据源中的数据发生了变化，您需要刷新数据透视表，以便它显示最新的数据。在 Excel 中，可以使用“数据”选项卡中的“刷新所有”按钮来刷新数据透视表中的数据。

六、数据渗透常用方法？

网络渗透分为二个阶段：①信息收集，了解靶机的IP地址、操作系统、开放端口、服务版本号、发送和接收的信息；②根据靶机的操作系统版本和服务端口的版本号，直接用与之相匹配的漏洞攻击工具进行渗透攻击；或分析靶机发送和接收的数据并找到登录的账号密码或其它敏感信息来进行进一步渗透。

信息收集的常见方法举例如下：

nmap –sP 192.168.1.0/24   //用ping包来探测这个网段存活的主机IP

nmap 192.168.1.12     //普通探测该IP开放了哪些端口

nmap –O 192.168.1.12     //侦测靶机的操作系统版本

nmap –sV –p 445 192.168.1.12   //对指定的主机IP进行某端口的进一步侦测是什么服务是哪个版本的服务。

对靶机进行渗透测试的方法举例如下：

使用msfcnsole命令进行攻击渗入。

msfcnsole     //启动进入该程序；

search  关键字          //关键字是漏洞名字，搜索该漏洞的对应攻击模块

use   模块

show targets

show  option

set RHOST 192.168.1.1

run  

七、数据核对常用公式？

数据对比的常用公式如下

EXCEL两列数据对比公式有：

D2公式为：=IF(C2=B2,"相同","不同")，这样就可以实现excel两列对比,判断C2和B2是否相同，如果相同就返回值“相同”，反之则显示不同。

Excel中exact函数可以完全区分大小写，因此C2公式可以更改为：=IF(EXACT(A2,B2)=TRUE,"相同","不同")，复制公式，完成excel两列数据对比。

八、工程计量常用数据？

工程计量是指对建筑工程中各种工作量进行计算和核算的工作。常用的工程计量数据包括：

1. 工程量清单：工程量清单是工程计量的基础，包括工程项目名称、工程量、单位、单价等内容。

2. 施工图纸：施工图纸是工程计量的重要依据，包括建筑图纸、结构图纸、机电图纸等。

3. 概算和预算：概算和预算是工程计量的依据之一，包括建筑工程施工概算、机电工程预算等。

4. 工程进度表：工程进度表是工程计量的辅助依据，记录工程各项工作的完成情况和进度。

5. 工程验收记录：工程验收记录是工程计量的重要依据，记录工程各项工作的质量和验收情况。

6. 合同和付款证明：合同和付款证明是工程计量的必要依据，记录工程各项工作的合同和付款情况。

以上是工程计量常用的数据，不同的工程项目可能会有一些特殊的数据需要用到。

九、数据对比常用公式？

数据对比的常用公式如下

EXCEL两列数据对比公式有：

D2公式为：=IF(C2=B2,"相同","不同")，这样就可以实现excel两列对比,判断C2和B2是否相同，如果相同就返回值“相同”，反之则显示不同。

Excel中exact函数可以完全区分大小写，因此C2公式可以更改为：=IF(EXACT(A2,B2)=TRUE,"相同","不同")，复制公式，完成excel两列数据对比。

十、数据脱敏常用方法？

无效化，随机值，数据替换，对称加密