r语言面试题（r语言r编程题库）

摘要： 1、数据分析师—技术面试 2、R语言的简单技术问题 3、关于R语言的问题 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...

本篇目录：

• 1、数据分析师—技术面试
• 2、R语言的简单技术问题
• 3、关于R语言的问题

数据分析师—技术面试

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。

首先在面试之前，小伙伴应该考虑清楚自己将来的就业方向，是走技术路线，还是走业务路线，方向的选择决定了之后的职场发展方向。

数据分析面试自我介绍　篇【1】 我叫xx，本科和研究生都就读于xx，专业方向是是信息与系统。我的职业理想是成为一名优秀的工程师，所以我选择了xx，选择了我现在的专业。我希望在未来成为这方面的专家。

数据分析面试都会有技术性问题，Excel+SQL+python/R这几样工具都是必考，关于这几样工具的理论、实操大家一定要详细掌握。

下面是一些大厂数据分析岗常见的面试问题，大家可以自查一下，有个心理预期，不要被问到的时候什么也不知道。

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。

R语言的简单技术问题

1、R语言处理的缺失值 简单缺失值处理方法及缺陷 相对于复杂的缺失值处理方法此处的简单方法目的在于获得一个完整的数据集，然后对该数据集进行预定的分析处理。如同缺失值根本未发生一样。

2、用pnorm计算正态分布的概率函数。P(X5)：pnorm(5， mean = 1， sd = 2， lower.tail = TRUE)注意这里lower.tail = TRUE是算小于一个数的概率， lower.tail = FALSE是大于一个数的概率。

3、R语言数据集行列互换技巧 现在给大家介绍的数据处理技巧是长转宽，也就相当于Excel中的转置，不过用R语言实现的长转宽还有数据合并的功能，自然比Excel强大多了。

4、解决样本不均衡，采用的方法是重采样。根据采样的方法，分为欠采样、过采样和组合采样。在R语言中， ROSE 包用于处理样本不均衡问题。 安装包 加载示范数据，查看列联表。

关于R语言的问题

师姐说后面作生信分析要用Linux环境进行数据集群分析，所以目前首要任务是熟悉R语言和Python的操作，后面转到Linux环境运行操作大同小异。

解决样本不均衡，采用的方法是重采样。根据采样的方法，分为欠采样、过采样和组合采样。在R语言中， ROSE 包用于处理样本不均衡问题。 安装包 加载示范数据，查看列联表。

R语言处理的缺失值 简单缺失值处理方法及缺陷 相对于复杂的缺失值处理方法此处的简单方法目的在于获得一个完整的数据集，然后对该数据集进行预定的分析处理。如同缺失值根本未发生一样。

解决方法：第一句赋值号“-”前后加空格。或直接改成“=”。输入法改成纯英文，再手打一遍代码。不要从网页、pdf等直接复制代码。建议在纯英文环境code。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

pnorm(5， mean = 1， sd = 2， lower.tail = TRUE)注意这里lower.tail = TRUE是算小于一个数的概率， lower.tail = FALSE是大于一个数的概率。

低于Q1-5(Q3-Q1)为范围认定为异常值，也就是说在R中先确定异常值，再在非异常值中确定箱线图的最小值或最大值。这样也就能解释为什么在最小值（最大值）后还有比最小值（最大值）还小（大）的异常值。

到此，以上就是小编对于r语言r编程题库的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。