大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于tableau招聘面试题的问题，于是小编就整理了3个相关介绍tableau招聘面试题的解答，让我们一起看看吧。
如何准备数据分析师的面试？
一名合格的数据分析师应该掌握
- 网页爬虫：Python或R
- 数据存储：Excel或者Tableau、MangoDB等
- 数据清洗：数据缺失处理等
- 数据分析：线性回归等
- 数据可视化：Python或R的可视化包
- 统计知识
- 运筹学知识
- 机器学习知识
数据清洗
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项目经验
你在学校参加数据科学的项目，能够写入简历么？这些项目经历能够使你大放异彩么？
你的专业课程之外完成的数据科学项目，最能说明问题。因为如果你愿意花费自己的空闲时间完成一些项目，则能显示出一个人对数据科学的热情。更重要的是，课外项目的完成，在一定程度上能够显示出你的能力。
团队工作
如果一个人要在数据科学甚至人工智能领域工作，那么能够在一个团队中工作是非常重要的，无论是领导还是团队成员的角色。因此，展示团队项目以及所取得的结果是很重要的，最好是量化你在团队中发挥的作用。专业的面试官通常会要求你分享一个合作项目的经验，因为，他可以就此判断你是否能够在一个团队中工作。
数学和统计背景
面试官很青睐那些有数学和统计功底的面试者，这一项技能可以从面试者所做过的项目一探究竟。
有些项目和工具确实有助于推断数学背景。可以通过查看他们使用的机器学习模型，询问面试者如何实现它以及如何看待实现过程，来了解面试的数学水平。面试官通常会问，在这些项目中面临的挑战是什么，选择一个特定的解决方案的原因，并尽可能地解释背后涉及的数学原理。
编程
想成为数据分析师学习流程是怎样的？
作为一名刚转行不久成为一名数据分析师且最近在一家相对可以的互联网公司的数据分析师来说，我觉得数据分析师学习流程有3个大的方面：1 数据分析工具的学习 2 数据思维的学习 3 数据分析的面试，接下来我就从这3个方向做出回答。
数据分析工具的学习：
python：如果你想做的师数据挖掘工程师，那python 得学好，如果只是像我一样仅仅是成为商业数据分析师，那学习最基础的掌握，numpy,pandas 就足够了。参考书籍有《利用python进行数据分析》，《python基础教程》同样还有对应的官方网站，比如廖雪峰的python基础教程等，网上其实一堆，我开始就是用的廖雪峰的教程。
sql：sql我觉得是比较重要的，我面试的百分之70公司都会问关于sql 的问题。如果完全不会可以看一下《sql必知必会》，网上也有对应教程，可以去看一下菜鸟教程，里面基本包含了很多想学的东西。
excel/bi:一般人都会excel，数据分析的excel 主要涉及到钻取，透视图等几个功能，其他的可能就是求中位数，差方那些函数，掌握这些基本的函数，exceL数据分析基本都会了。bi工具用的最多的就是他的可视化分析，市面上最多的就是powerbi ,tableau,finebi等。
数据思维
我的建议是先看一下对应的书籍，比如《增长黑客》，《精益数据分析》，《数据驱动：从方法到实践》，《如何用数据解决实际问题》，《统计学原理》，《概率统计》等，这些是我认为比较好的思维书籍。数据思维也是很重要的，一般面试官很多考察你解决问题的思路，比如漏斗分析，你怎么从数据中找问题等。
数据面试
我当时面试的时候，面试的主要是sql,还有数据思维，面试前主要在一些网站上实战看看自己的sql 能力过不过关（牛客网，leedcode等），或者基础的python 会不会，思维方向，大致就在我介绍的那几本书中。
想成为数据分析师，首先要学习几项基本技能，例如：统计学，编程，数据库，数据仓库，数据分析方法，以及数据分析工具。
1、统计学推荐看《概率论与数理统计》一本书就够了。
2、编程，建议学习python作为编程语言，上手快而且最适合大数据的处理。
3、数据库，学习SQL语言，为进行的数据收集等建立库和关系，可学习MySQL，Oracle，SqlSever等。
4、数据仓库适用于大数据时代，数据仓库面向历史数据，是一个面向主题的，集成的，随时间变化的数据集合，可学习AWS Redshift，Greenplum，Hive等。
5、数据分析方法，由简入深，可结合语言从《python与数据挖掘》看起，再看《精益数据分析》等。
6、数据分析工具，例如SAS，Matlab，SPSS等，可以非常方便的做计算和统计等，还要学习一些可视化工具来呈现结果，如Tableau。
想成为数据分析师，按照以上流程，循序渐进地学习，一定能达到你的目标。
有哪些好用的数据分析工具类软件？
做数据分析，大体需要掌握
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
万物皆可数据化的数字经济时代，数据分析已成为职场人士的重要技能之一。小编来给大家推荐一个提高工作效率的办公神器、有趣又有料的大数据分析工具——易观千帆，目前市面上很多研报，媒体数据，招股书数据都有引用易观千帆数据。
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目前市场有很多专注于数据分析可视化领域的SaaS产品。比如数据观、Tableau、永洪BI等等，在数据处理、分析与可视化方面都提供比较完善的服务。数据观最重要的是操作简便，不需要了解编程知识，仅需要几下“拖拽”就能完成可视化的报表，并实时分享给领导与同事。而Tableau则是在可视化方面非常专业。
1.数据处理软件Excel和MySQL
Excel：在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据，Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据，各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果。
数据库MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性，MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言，MySQL软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。
SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据，其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要，输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。
Python是一种计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
到此，以上就是小编对于tableau招聘面试题的问题就介绍到这了，希望介绍关于tableau招聘面试题的3点解答对大家有用。
