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名詞解釋域地盤業(yè)務域顧名思義，以業(yè)務模塊/業(yè)務系統(tǒng)劃分的地盤數據域是以數據粒度劃分的地盤，一般從業(yè)務域往下拆解主題域是以分析視角來抽象劃分的地盤，可能會涉及多個數據域來做計算以及分析二級數據域、二級主題域不看二級 還是本義，加上二級 為子集的關系 也就是在XX域里又拆分了下 叫二級XX域業(yè)務域&數據域&主題域【大圖】

#?？蛣?chuàng)作賞金賽#  解決數據管理問題休息時間搞的? 建立數據共享機制與平臺：通過構建統(tǒng)一的數據共享平臺，打破數據地方保護主義，制定數據共享規(guī)范與流程，明確各部門數據提供與獲取的權限和義務，促進數據在組織內的流通，例如建立企業(yè)級數據倉庫，整合各方數據資源。? 統(tǒng)一指標口徑：成立數據治理委員會或專項小組，負責梳理和規(guī)范指標體系。對所有指標進行明確定義，消除同名不同義與同義不同名的情況，并發(fā)布指標字典供全公司使用，確保所有人員對指標理解一致。? 整合 BI 工具或選定標準工具：評估現有 BI 工具的功能與使用情況，根據企業(yè)需求選定一種或幾種作為標準工具，并進行整合與優(yōu)化。建立工具使用培訓體系，提高員工對標準工具的熟練度與應用能力，確保數據處理與分析的一致性。? 明確報表邊界與分工：清晰界定業(yè)務系統(tǒng)報表與 BI 報表的功能邊界，業(yè)務系統(tǒng)報表側重于日常業(yè)務運營數據的記錄與簡單呈現，BI 報表則聚焦于多維度數據整合、分析與決策支持。制定報表開發(fā)與維護的分工流程，避免重復工作與數據沖突。? 簡化與優(yōu)化權限管理體系：基于角色和職責對數據訪問權限進行重新設計，采用分級分類管理模式，如普通員工、部門主管、高層領導等不同角色對應不同的數據訪問級別。利用權限管理工具實現自動化的權限分配與監(jiān)控，定期審查權限設置，確保其合理性與安全性。? 優(yōu)化數據需求響應流程：建立數據需求管理平臺，所有部門的數據需求統(tǒng)一提交到平臺上，進行分類、分級與優(yōu)先級排序。優(yōu)化數據處理流程，采用敏捷數據開發(fā)方法，提高數據提取、轉換與加載（ETL）的效率，對于緊急需求開辟綠色通道，確保重要數據需求能夠及時得到響應。? 構建指標關系體系：組織數據分析師與業(yè)務專家共同梳理指標間的邏輯關系，繪制指標關系樹或數據地圖，明確各指標的層次結構與關聯(lián)關系。建立指標元數據管理系統(tǒng)，對指標的定義、計算方法、數據來源以及與其他指標的關系進行詳細記錄與管理，方便查詢與分析。? 完善指標全生命周期管理平臺：開發(fā)或引入專門的指標管理平臺，涵蓋指標從規(guī)劃、定義、開發(fā)、測試、部署到監(jiān)控、優(yōu)化的全生命周期管理功能。在平臺上建立指標版本控制機制，確保不同時期指標的一致性與可追溯性，同時通過自動化流程與提醒功能，保障指標的及時更新與維護。? 強化指標質量審計機制：制定指標質量評估標準，包括數據準確性、完整性、一致性、時效性等方面的具體要求與量化指標。建立數據質量監(jiān)控工具與流程，定期對指標數據進行審計與評估，發(fā)現質量問題及時追溯數據源頭并進行整改，同時記錄數據質量問題日志，以便后續(xù)分析與優(yōu)化。? 編寫指標故事線與應用指南：由數據團隊與業(yè)務團隊合作，針對關鍵業(yè)務流程與決策場景編寫指標故事線，將相關指標串聯(lián)起來形成有邏輯、有情節(jié)的數據分析框架。為每個指標編寫應用指南，詳細說明指標的含義、用途、計算方法以及在實際業(yè)務中的應用案例與注意事項，通過培訓與宣傳推廣，提高業(yè)務人員對指標的理解與應用能力。

#?？蛣?chuàng)作賞金賽# 在當今的數據管理領域，諸多問題亟待解決：1. 數據不流通：數據地方保護主義盛行：各地區(qū)或部門出于自身利益考量，對數據進行封鎖與割據，形成數據孤島，嚴重阻礙數據在更大范圍內的共享與流通，如同設置了重重貿易壁壘，使數據難以自由流動，無法發(fā)揮其整合后的巨大價值。2. 口徑不統(tǒng)一：指標同名不同義、同義不同名現象頻發(fā)：相同名稱的指標在不同業(yè)務場景或部門中含義存在差異，反之，同一概念又可能被賦予不同的指標名稱，這使得數據的理解與整合變得異常艱難，猶如不同語言體系下的混亂表達，極易造成溝通障礙與分析偏差。3. 工具不統(tǒng)一：各種 BI 工具百花齊放卻缺乏整合：市場上 BI 工具種類繁多，每個工具都有其獨特的功能與特點，但由于缺乏統(tǒng)一規(guī)劃與整合，企業(yè)在使用過程中往往面臨工具兼容性、數據遷移等諸多問題，如同各種風格迥異的樂器雜亂演奏，難以形成和諧的樂章。4. 邊界不清晰：業(yè)務系統(tǒng)報表與 BI 報表職責界定模糊：業(yè)務系統(tǒng)報表和 BI 報表在功能、應用范圍等方面沒有明確區(qū)分，導致在數據呈現與分析過程中出現重復勞動、數據不一致等情況，仿佛兩塊相鄰土地的權屬不明，引發(fā)諸多爭議與混亂。5. 權限難管控：復雜權限體系令人困擾：隨著數據的增多與業(yè)務的復雜，權限管理變得極為復雜，不同層級、部門、崗位對數據的訪問權限難以精準設定與有效控制，好似一座迷宮，管理者在其中迷失方向，容易出現權限漏洞或過度授權等風險。6. 響應不及時：貫穿所有部門的數據需求難以快速滿足：各部門對數據的需求日益增長且多樣化，但由于數據處理流程繁瑣、資源有限等原因，數據提供方往往無法及時響應，導致業(yè)務決策因缺乏數據支持而延遲或失誤，就像快遞在漫長的運輸途中耽擱，錯過最佳使用時機。7. 指標不體系：指標關系樹尚未構建完善：指標之間缺乏系統(tǒng)性的梳理與構建，未能形成完整的邏輯關系樹，使得數據分析師難以從宏觀層面把握數據全貌，在分析過程中猶如盲人摸象，只能獲取片面信息，無法深入挖掘數據背后的內在聯(lián)系。8. 指標難管理：基于指標平臺的全生命周期管理亟待加強：指標從定義、采集、存儲到應用、更新等整個生命周期缺乏統(tǒng)一有效的管理平臺與規(guī)范流程，導致指標的準確性、一致性與時效性難以保障，如同沒有管家的豪宅，物品雜亂無章，難以有效利用。9. 指標不準確：指標質量審計環(huán)節(jié)薄弱：對于指標數據的質量缺乏嚴格的審核與監(jiān)督機制，無法及時發(fā)現與糾正數據偏差、錯誤或異常值，使得基于不準確指標得出的分析結果與決策建議可能產生誤導，仿佛在錯誤的地圖上導航，必然偏離正確方向。10. 指標不會用：缺少指標故事線輔助理解與應用：雖然有眾多指標數據，但缺乏將指標串聯(lián)起來形成有邏輯、有情節(jié)的故事線，導致業(yè)務人員難以理解指標含義與應用場景，無法將數據有效轉化為實際行動方案，如同擁有眾多珍珠卻缺少串線，難以制成精美的項鏈。

#?？蛣?chuàng)作賞金賽# 工作請教一下，就是寫hsql，執(zhí)行的時候只能看到ds的日志，應該怎么調優(yōu)？見了臨時表，能看到有一段sql的時間比較長，但是那是簡單的選取字段，可能有資源的問題，就是我平常自己在本地生產環(huán)境里跑這段sql就十一分鐘左右，但是放調度，上面就要跑一個多小時解答：ds也有露出的applicationid呀，直接看日志，有可能是在等待資源分配，感覺不可能這么慢可以看看日志有沒有成功提交任務看看任務里有沒有資源 excutor 或 taskmanager

#軟件開發(fā)筆面經# Timeline：2024.1.9 面試Boss直聘溝通面試流程：公司要求駐場開發(fā)，接受加班，接受出差你是25屆是吧？能在六個月左右是嗎？目前在校嗎？后續(xù)有什么規(guī)劃？你怎么理解數據開發(fā)這個崗位的？講講簡歷上這兩個項目？是你在學校做的是吧？項目你是全程參與是吧？聊天這個項目的數據源是哪里來的呀？項目整體是落在HDFS上是吧？單一架構，嗷，然后可視化，是哇？下一個電商項目介紹一下？數據來源講講？那意思是已經講，非結構化數據已經轉換成結構化數據了是哇？進入MySQL中數據量有多少？數據拉取的工具是什么？MySQL增刪改查了解不？接觸過數倉分層沒？具體講講你認為分層的優(yōu)勢是什么？有沒有接觸過其他的數據庫？或者其他體系？講一下用戶日志分析的特定維度那么產出的一些指標呢？有哪些？項目面向一些案例化的群體是吧？維度考核的指標是什么？那你怎樣保證數據一致性和完整性的校驗?校園經歷也是Hadoop這一套？你實習為什么做了3個月？實習經歷的收獲介紹一下實習過程中對你幫助比較大的點你認為實習經歷和項目經歷的區(qū)別處理數據過程中有沒有什么比較困難的點，簡單介紹一個你之前直接對接過客戶嗎？你對我們公司有過了解嗎？出差有什么問題？多久能到崗呀？反問環(huán)節(jié)：團隊和主要工作：為醫(yī)院做數據治理，院內數據抽取分析，數倉模型開發(fā)，數據展示數據量級：億級前期偏向離線還是實時：都有，根據業(yè)務場景會具體細分

#軟件開發(fā)筆面經# 投遞時間：2024.11.2中午約面 （簡單溝通能否接受上海辦公）2024.11.3下午面試面試流程：面試連接：?？途W簡單做下自我介紹你的這個實習經歷主要是做后端Java開發(fā)么？略微涉及Python 主要是數據分析和策略輸出接觸過Java么？接觸過一些語法基礎和面向對象問一些計算機基礎吧，網絡的七層模型你還有印象么？沒，物理層做一些基礎硬件通信，傳輸層有TCP/IPTCP協(xié)議和UDP協(xié)議的區(qū)別，講一講數據結構相關的話，數組鏈表有了解過么？鏈表沒有了解過么？你覺得數組和鏈表有什么區(qū)別么？紅黑樹有了解過么？MySQL底層是使用什么來存儲？b+樹b+樹有什么特點？這個有了解過么？數據庫的特性比如SQL可以有哪些優(yōu)化？那你怎么知道它提升的效率怎么樣？redis你有用過嗎？沒有那spring？啊哦對，你沒用過Java，算了那我們簡單來做一道題目吧，語言可切換成你熟悉的?？?amp;nbsp;- 中等 - 重排鏈表不會，沒思路題目的意思是，第一步要找到鏈表的中間節(jié)點，有思路么？沒有你有什么想闡述的么？沒

#軟件開發(fā)筆面經# 面試官是軟件開發(fā)部經理自我介紹學校的地點實習和畢設以及學校安排沖突嗎打算參加秋招的具體時間專業(yè)是軟件工程是吧數學學過那幾科呢概率統(tǒng)計中有平均值，標準差，中值，方差，具體講講定義以及計算方法正太分布如何計算，一般如何使用線性代數學的怎么樣0的整數次方有哪幾種結果呢那0的0次方呢那0的-1次方的那在程序中輸入會出現什么呢在寫程序中有遇到過0除這樣的異常嗎Python基礎有多少如何使用Pandas庫進行一些數據加載工作呢數據清洗的時候的量有多大，是如何加載的自己有做過編程相關的實踐么如何使用python從Hadoop加載數據，具體描述一下過程Linux如何新增一個用戶具體講一下項目服務器多節(jié)點，這些負責做是么軟件環(huán)境呢安裝包是如何獲取的項目中JDK和CentOS以及其他大數據組件的版本是團隊是如何分工的項目是幫老師做的是吧項目有上線部署運行嗎節(jié)點不夠這個問題是怎樣發(fā)現的實習時間是怎樣規(guī)劃的是在校本部是嗎之前為什么去家電行業(yè)實習呢當時的實習薪資有多少為什么會去比較遠的地點實習當時是找合適的方向不好找是么學校校園經歷具體介紹，談談貢獻以及對自己的幫助

#軟件開發(fā)筆面經# 科大訊飛一面實習面試流程：自我介紹平時用的最多的語言是用的最順手的編程語言是Python學了多久數據庫比較熟悉是吧之后偏向什么方向發(fā)展，我們這邊偏向Python講一下MapReduce哈希表，背后是哪兩種數據結構分布式有哪些了解Docker有使用過么談一下對數倉分層的了解簡單介紹一下MySQL和NoSQL的區(qū)別如何使用SQL查詢重復數據多表聯(lián)合Linux中如何安裝并配置Java的運行環(huán)境反問環(huán)節(jié)如果正常入職的話，后續(xù)打算通過學習和提升的地方簡單講講一般會如何管理自己的編程項目，按照文件結構自己講講一個項目中具體的組織安排

#軟件開發(fā)筆面經# 自我介紹第一個項目中的成員分工數據規(guī)模是多少數據模型是怎樣考慮的項目中有沒有遇到過什么問題，是如何解決的當時考慮接外部軟件是吧，為什么沒有考慮在數據可視化部分自己做一些定制化的開發(fā)第二個項目是部署上線的，可使用的項目是吧SQL中做行列轉換如何操作如何找到臟數據中十條重復數據并刪除如果直接篩，可能導致被鎖住，有其他辦法么SQL中幾種刪除方式的區(qū)別索引有了解嗎，有哪些索引的類型什么情況下會導致索引失效分區(qū)有了解過嗎大數據量處理慢SQL的解決和優(yōu)化方法雪花模型和星型模型的區(qū)別事實表和維度表有什么區(qū)別Hive中內外部表有什么區(qū)別Hive和Spark有什么區(qū)別Sqoop在項目中主要做什么如何用Sqoop實現增量數據的處理常用Linux命令具體講解改文件執(zhí)行權限用什么命令做定時任務用什么命令找到某一目錄下，找到占用空間的最大的文件創(chuàng)建文件呢校園經歷，寫過PPT是吧

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