招聘数据开发的面试题及考核要点
数据开发是一个非常重要的岗位，负责数据的采集、清洗、存储和处理等工作。以下是一些常见的面试题和考核要点，供参考：
- 请介绍一下你的数据开发经验和技能。
这是一个常见的面试题，可以从自己的经验和技能方面回答。例如，你可以介绍你的数据清洗和ETL工作流程、你使用过的数据处理工具和技术、你对数据仓库和数据模型的理解等等。
- 请解释一下ETL是什么，它的作用是什么？
ETL是Extract, Transform, Load的缩写，意为数据的抽取、转换和加载。它的作用是将不同来源的数据整合成一个数据仓库，以便进行数据分析和报告生成等工作。
- 请问你常用的数据处理工具有哪些？
这个问题的答案可以因人而异，你可以根据你的经验和技能回答。例如，你可以说你熟悉Python中的pandas、numpy、scipy等数据处理库，或者你有使用过Hadoop、Spark等大数据处理工具。
处理数据中的缺失值是数据清洗的重要一步。你可以介绍你使用过的处理方法，例如删除缺失值、用平均值或中位数填充缺失值、使用KNN算法填充缺失值等等。
- 请解释一下数据仓库和数据模型的概念。
数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间相关的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。数据模型则是数据仓库中数据的逻辑结构，通常使用ER图或UML图进行描述。
以上是一些常见的面试题和考核要点，当然还有很多其他的问题，需要根据公司的具体需求和职位要求来进行回答。希望这些信息能对你有所帮助。
