㈠ 数据处理与分析的步骤是怎么样
数据处理与分析分为五步：
第一步：确定客户的数据需求
比较典型的场景是我们需要针对企业的数据进行分析，比如公司通常会有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据……需要从这些数据里获得哪些有用的信息，对策略的制定进行指导呢？又比如需要做的是一份市场调研或者行业分析，那么需要知道获得关于这个行业的哪些信息。
第二步：根据客户需求进行数据采集
采集来自网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入五个数据源的数据，为客户提供定制化数据采集。目的是根据客户的需求，定制数据采集，构建单一数据源。
第三步：数据预处理
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
第四步：数据分析与建模
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据模型是对信息系统中客观事物及其联系的数据描述，它是复杂的数据关系之间的一个整体逻辑结构图。数据模型不但提供了整个组织借以收集数据的基础，它还与组织中其他模型一起，精确恰当地记录业务需求，并支持信息系统不断地发展和完善，以满足不断变化的业务需求。
第五步：数据可视化及数据报告的撰写
分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示。数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现，还是对相关情况的一个全面的认识。
㈡ 网站类型分为几类
按照网站主体性质的不同分为政府网站、企业网站、商业网站、教育科研机构网站、个人网站、其它非盈利机构网站以及其它类型等。
按照网站功能划分：
1、产品(服务)查询展示型网站
本类网站核心目的是推广产品(服务)，是企业的产品“展示框”。利用网络的多媒体技术，数据库存储查询技术，三维展示技术，配合有效的图片和文字说明，将企业的产品(服务)充分展现给新老客户，使客户能全方位的了解公司产品。与产品印刷资料相比，网站可以营造更加直观的氛围和产品的感染力，促使商家及消费者对产品产生采购欲望，从而促进企业销售。
2、品牌宣传型网站
本类网站非常强调创意设计，但不同于一般的平面广告设计。网站利用多媒体交互技术，动态网页技术，配合广告设计，将企业品牌在互联网上发挥得淋漓尽致。本类型网站着重展示企业CI、传播品牌文化、提高品牌知名度。对于产品品牌众多的企业，可以单独建立各个品牌的独立网站，以便市场营销策略与网站宣传统一。
3、企业涉外商务网站
通过互联网对企业各种涉外工作，提供远程、及时、准确的服务，是本类网站的核心目标。本网站可实现渠道分销、终端客户销售、合作伙伴管理、网上采购、实时在线服务、物流管理、售后服务管理等，它将更进一步的优化企业现有的服务体系，实现公司对分公司、经销商、售后服务商、消费者的有效管理，加速企业的信息流、资金流、物流的运转效率，降低企业经营成本，为企业创造额外收益，降低企业经营成本。
4、网上购物型网站
通俗的说，就是实现网上买卖商品，购买的对象可以是企业(B2B)，也可以是消费者(B2C)。为了了确保采购成功，该类网站需要有产品管理、订购管理、订单管理、产品推荐、支付管理、收费管理、送发货管理、会员管理等基本系统功能。复杂的物品销售、网上购物型网站还需要建立积分管理系统、VIP管理系统、客户服务交流管理系统，商品销售分析系统以及与内部进销存(MIS，ERP)打交道的数据导入导出系统等。本类型网站可以开辟新的营销渠道，扩大市场，同时还可以接触最直接的消费者，获得第一手的产品市场反馈，有利于市场决策。
5、企业门户综合信息网站
本类网站是所有各企业类型网站的综合，是企业面向新老客户、业界人士及全社会的窗口，是目前最普遍的形式之一。该类网站将企业的日常涉外工作上网，其中包括营销、技术支持、售后服务、物料采购、社会公共关系处理等。该类网站函盖的工作类型多，信息量大，访问群体广，信息更新需要多个部门共同完成。企业综合门户信息网站有利于社会对企业的全面了解，但不利于突出特定的工作需要，也不利于展现重点。
6、行业、协会信息门户/B2B交易服务型网站
本类网站是所有各企业类型网站的综合，是企业面向新老客户、业界人士及全社会的窗口，是目前最普遍的形式之一。该类网站将企业的日常涉外工作上网，其中包括营销、技术支持、售后服务、物料采购、社会公共关系处理等。该类网站函盖的工作类型多，信息量大，访问群体广，信息更新需要多个部门共同完成。企业综合门户信息网站有利于社会对企业的全面了解，但不利于突出特定的工作需要，也不利于展现重点。
7、沟通交流平台
本系统采用利用互联网，将分布在全国的生产、销售、服务和供应等环节联系在一起，改变过去利用电话、传真、信件等传统沟通方式。可以对不同部门、不同工作性质的用户建立无限多个的个性化网站;提供内部信息发布、管理、分类、共享等功能，汇总各种生产、销售、财务等数据;提供内部邮件、文件传递、语音、视频等多种通信交流手段。
8、政府门户信息网站
利用政务网(或称政府专网)和内部办公网络而建立的内部门户信息网，是为了方便办公区域以外的相关部门(或上、下级机构)，互通信息、统一数据处理、共享文件资料而建立的。主要包括如下功能：提供多数据源的接口，实现业务系统的数据整合;统一用户管理，提供方便有效的访问权限和管理权限体系;可以方便建立二级子网站和部门网站;实现复杂的信息发布管理流程。
㈢ 如何进行大数据处理
大数据处理之一：收集
大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作
大数据处理之二：导入/预处理
虽然收集端本身会有许多数据库，但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或许分布式存储集群，而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆等级。
大数据处理之三：核算/剖析
核算与剖析主要运用分布式数据库，或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等，以满足大多数常见的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根据 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：发掘
主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂，并 且核算触及的数据量和核算量都很大，常用数据发掘算法都以单线程为主。
关于如何进行大数据处理，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
㈣ 哪里有前端面试题汇总
HTML5学堂（有成套的面试题）
决胜前端（小“程序”，有各个分类的面试题）
牛客、掘金
㈤ 计算机职称考试试题中分类汇总后不能建立数据透视表
算机发展到今天，已是琳琅满目、种类繁多，并表现出各自不同的特点。可以从不同的角度对计算机进行分类。
按计算机信息的表示形式和对信息的处理方式不同分为数字计算机（digital computer）、模拟计算机（analogue computer）和混合计算机。数字计算机所处理数据都是以0和1表示的二进制数字，是不连续的离散数字，具有运算速度快、准确、存储量大等优点，因此适宜科学计算、信息处理、过程控制和人工智能等，具有最广泛的用途。模拟计算机所处理的数据是连续的，称为模拟量。模拟量以电信号的幅值来模拟数值或某物理量的大小，如电压、电流、温度等都是模拟量。模拟计算机解题速度快，适于解高阶微分方程，在模拟计算和控制系统中应用较多。混合计算机则是集数字计算机和模拟计算机的优点于一身。
按计算机的用途不同分为通用计算机（general purpose computer）和专用计算机（special purpose computer）。通用计算机广泛适用于一般科学运算、学术研究、工程设计和数据处理等，具有功能多、配置全、用途广、通用性强的特点，市场上销售的计算机多属于通用计算机。专用计算机是为适应某种特殊需要而设计的计算机，通常增强了某些特定功能，忽略一些次要要求，所以专用计算机能高速度、高效率地解决特定问题，具有功能单纯、使用面窄甚至专机专用的特点。模拟计算机通常都是专用计算机，在军事控制系统中被广泛地使用，如飞机的自动驾驶仪和坦克上的兵器控制计算机。本书内容主要介绍通用数字计算机，平常所用的绝大多数计算机都是该类计算机。
计算机按其运算速度快慢、存储数据量的大小、功能的强弱，以及软硬件的配套规模等不同又分为巨型机、大中型机、小型机、微型机、工作站与服务器等。
1．巨型机（giant computer）
巨型机又称超级计算机（super computer），是指运算速度超过每秒1亿次的高性能计算机，它是目前功能最强、速度最快、软硬件配套齐备、价格最贵的计算机，主要用于解决诸如气象、太空、能源、医药等尖端科学研究和战略武器研制中的复杂计算。它们安装在国家高级研究机关中，可供几百个用户同时使用。
运算速度快是巨型机最突出的特点。如美国Cray公司研制的Cray系列机中，Cray-Y-MP运算速度为每秒20～40亿次，我国自主生产研制的银河Ⅲ巨型机为每秒100亿次，IBM公司的GF-11可达每秒115亿次，日本富士通研制了每秒可进行3000亿次科技运算的计算机。最近我国研制的曙光4000A运算速度可达每秒10万亿次。世界上只有少数几个国家能生产这种机器，它的研制开发是一个国家综合国力和国防实力的体现。
2．大中型计算机（large-scale computer and medium-scale computer）
这种计算机也有很高的运算速度和很大的存储量并允许相当多的用户同时使用。当然在量级上都不及巨型计算机，结构上也较巨型机简单些，价格相对巨型机来得便宜，因此使用的范围较巨型机普遍，是事务处理、商业处理、信息管理、大型数据库和数据通信的主要支柱。
大中型机通常都像一个家族一样形成系列，如IBM370系列、DEC公司生产的VAX8000系列、日本富士通公司的M-780系列。同一系列的不同型号的计算机可以执行同一个软件，称为软件兼容。
3．小型机（minicomputer）
其规模和运算速度比大中型机要差，但仍能支持十几个用户同时使用。小型机具有体积小、价格低、性能价格比高等优点，适合中小企业、事业单位用于工业控制、数据采集、分析计算、企业管理以及科学计算等，也可做巨型机或大中型机的辅助机。典型的小型机是美国DEC公司的PDP系列计算机、IBM公司的AS/400系列计算机，我国的DJS-130计算机等。
4．微型计算机（microcomputer）
微型计算机简称微机，是当今使用最普及、产量最大的一类计算机，体积小、功耗低、成本少、灵活性大，性能价格比明显地优于其他类型计算机，因而得到了广泛应用。微型计算机可以按结构和性能划分为单片机、单板机、个人计算机等几种类型。
1）单片机（single chip computer）
把微处理器、一定容量的存储器以及输入输出接口电路等集成在一个芯片上，就构成了单片机。可见单片机仅是一片特殊的、具有计算机功能的集成电路芯片。单片机体积小、功耗低、使用方便，但存储容量较小，一般用做专用机或用来控制高级仪表、家用电器等。
2）单板机（single board computer）
把微处理器、存储器、输入输出接口电路安装在一块印刷电路板上，就成为单板计算机。一般在这块板上还有简易键盘、液晶和数码管显示器以及外存储器接口等。单板机价格低廉且易于扩展，广泛用于工业控制、微型机教学和实验，或作为计算机控制网络的前端执行机。
3）个人计算机（personal computer，PC）
供单个用户使用的微型机一般称为个人计算机或PC，是目前用得最多的一种微型计算机。PC配置有一个紧凑的机箱、显示器、键盘、打印机以及各种接口，可分为台式微机和便携式微机。
台式微机可以将全部设备放置在书桌上，因此又称为桌面型计算机。当前流行的机型有IBM-PC系列，Apple公司的Macintosh，我国生产的长城、浪潮、联想系列计算机等。
便携式微机包括笔记本计算机、袖珍计算机以及个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）。便携式微机将主机和主要外部设备集成为一个整体，显示屏为液晶显示，可以直接用电池供电。
5．工作站
工作站（workstation）是介于PC和小型机之间的高档微型计算机，通常配备有大屏幕显示器和大容量存储器，具有较高的运算速度和较强的网络通信能力，有大型机或小型机的多任务和多用户功能，同时兼有微型计算机操作便利和人机界面友好的特点。工作站的独到之处是具有很强的图形交互能力，因此在工程设计领域得到广泛使用。SUN、HP、SGI等公司都是着名的工作站生产厂家。
6．服务器
随着计算机网络的普及和发展，一种可供网络用户共享的高性能计算机应运而生，这就是服务器。服务器一般具有大容量的存储设备和丰富的外部接口，运行网络操作系统，要求较高的运行速度，为此很多服务器都配置双CPU。服务器常用于存放各类资源，为网络用户提供丰富的资源共享服务。常见的资源服务器有DNS（Domain Name System，域名解析）服务器、E-mail（电子邮件）服务器、Web（网页）服务器、BBS（Bulletin Board System，电子公告板）服务器等。
㈥ 如何有效利用大数据分析
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
㈦ Web前端岗位面试题有哪些
前端面试题汇总，基本上会有四大类问题，具体如下：
一、HTML
1、Doctype作用？严格模式与混杂模式如何区分？它们有何意义?
2、HTML5 为什么只需要写 <!DOCTYPE HTML>？
3、行内元素有哪些？块级元素有哪些？ 空(void)元素有那些？
4、页面导入样式时，使用link和@import有什么区别？
5、介绍一下你对浏览器内核的理解？
6、常见的浏览器内核有哪些？
7、html5有哪些新特性、移除了那些元素？如何处理HTML5新标签的浏览器兼容问题？如何区分 HTML 和 HTML5？
8、简述一下你对HTML语义化的理解？
9、HTML5的离线储存怎么使用，工作原理能不能解释一下？
10、浏览器是怎么对HTML5的离线储存资源进行管理和加载的呢？
11、请描述一下 cookies，sessionStorage 和 localStorage 的区别？
12、iframe有那些缺点？
13、Label的作用是什么？是怎么用的？（加 for 或 包裹）
14、HTML5的form如何关闭自动完成功能？
15、如何实现浏览器内多个标签页之间的通信? (阿里)
16、webSocket如何兼容低浏览器？(阿里)
17、页面可见性（Page Visibility）API 可以有哪些用途？
18、如何在页面上实现一个圆形的可点击区域？
19、实现不使用 border 画出1px高的线，在不同浏览器的Quirksmode和CSSCompat模式下都能保持同一效果。
20、网页验证码是干嘛的，是为了解决什么安全问题？
21、tite与h1的区别、b与strong的区别、i与em的区别？
二、css
1、介绍一下标准的CSS的盒子模型？与低版本IE的盒子模型有什么不同的？
2、CSS选择符有哪些？哪些属性可以继承？
3、CSS优先级算法如何计算？
4、CSS3新增伪类有那些？
5、如何居中div？如何居中一个浮动元素？如何让绝对定位的div居中？
6、display有哪些值？说明他们的作用。
7、position的值relative和absolute定位原点是？
8、CSS3有哪些新特性？
9、请解释一下CSS3的Flexbox（弹性盒布局模型）,以及适用场景？
10、用纯CSS创建一个三角形的原理是什么？
11、一个满屏 品 字布局 如何设计?
三、常见兼容性问题？
1、li与li之间有看不见的空白间隔是什么原因引起的？有什么解决办法？
2、经常遇到的浏览器的兼容性有哪些？原因，解决方法是什么，常用hack的技巧 ？
3、为什么要初始化CSS样式。
4、absolute的containing block计算方式跟正常流有什么不同？
5、CSS里的visibility属性有个collapse属性值是干嘛用的？在不同浏览器下以后什么区别？
6、position跟display、margin collapse、overflow、float这些特性相互叠加后会怎么样？
7、对BFC规范(块级格式化上下文：block formatting context)的理解？
8、CSS权重优先级是如何计算的？
9、请解释一下为什么会出现浮动和什么时候需要清除浮动？清除浮动的方式
10、移动端的布局用过媒体查询吗？
11、使用 CSS 预处理器吗？喜欢那个？
12、CSS优化、提高性能的方法有哪些？
13、浏览器是怎样解析CSS选择器的？
14、在网页中的应该使用奇数还是偶数的字体？为什么呢？
15、margin和padding分别适合什么场景使用？
16、抽离样式模块怎么写，说出思路，有无实践经验？[阿里航旅的面试题]
17、元素竖向的百分比设定是相对于容器的高度吗？
18、全屏滚动的原理是什么？用到了CSS的那些属性？
19、什么是响应式设计？响应式设计的基本原理是什么？如何兼容低版本的IE？
20、视差滚动效果，如何给每页做不同的动画？（回到顶部，向下滑动要再次出现，和只出现一次分别怎么做？）
21、::before 和 :after中双冒号和单冒号 有什么区别？解释一下这2个伪元素的作用。
22、如何修改chrome记住密码后自动填充表单的黄色背景 ？
23、你对line-height是如何理解的？
24、设置元素浮动后，该元素的display值是多少？（自动变成display:block）
25、怎么让Chrome支持小于12px 的文字？
26、让页面里的字体变清晰，变细用CSS怎么做？（-webkit-font-smoothing: antialiased;）
27、font-style属性可以让它赋值为“oblique” oblique是什么意思？
28、position:fixed;在android下无效怎么处理？
29、如果需要手动写动画，你认为最小时间间隔是多久，为什么？（阿里）
30、display:inline-block 什么时候会显示间隙？(携程)
31、overflow: scroll时不能平滑滚动的问题怎么处理？
32、有一个高度自适应的div，里面有两个div，一个高度100px，希望另一个填满剩下的高度。
33、png、jpg、gif 这些图片格式解释一下，分别什么时候用。有没有了解过webp？
34、什么是Cookie 隔离？（或者说：请求资源的时候不要让它带cookie怎么做）
35、style标签写在body后与body前有什么区别？
四、JavaScript
1、介绍JavaScript的基本数据类型。
2、说说写JavaScript的基本规范？
3、JavaScript原型，原型链 ? 有什么特点？
4、JavaScript有几种类型的值？（堆：原始数据类型和 栈：引用数据类型），你能画一下他们的内存图吗？
5、Javascript如何实现继承？
6、Javascript创建对象的几种方式？
7、Javascript作用链域?
8、谈谈This对象的理解。
9、eval是做什么的？
10、什么是window对象? 什么是document对象?
11、null，undefined的区别？
12、写一个通用的事件侦听器函数(机试题)。
13、[“1”, “2”, “3”].map(parseInt) 答案是多少？
14、关于事件，IE与火狐的事件机制有什么区别？ 如何阻止冒泡？
15、什么是闭包（closure），为什么要用它？
16、javascript 代码中的”use strict”;是什么意思 ? 使用它区别是什么？
17、如何判断一个对象是否属于某个类？
18、new操作符具体干了什么呢?
19、用原生JavaScript的实现过什么功能吗？
20、Javascript中，有一个函数，执行时对象查找时，永远不会去查找原型，这个函数是？
21、对JSON的了解？
22、[].forEach.call($$("*"),function(a){ a.style.outline="1px solid #"+(~~(Math.random()*(1<<24))).toString(16) }) 能解释一下这段代码的意思吗？
23、js延迟加载的方式有哪些？
24、Ajax 是什么? 如何创建一个Ajax？
25、同步和异步的区别?
26、如何解决跨域问题?
27、页面编码和被请求的资源编码如果不一致如何处理？
28、模块化开发怎么做？
29、AMD（Moles/Asynchronous-Definition）、CMD（Common MoleDefinition）规范区别？
30、requireJS的核心原理是什么？（如何动态加载的？如何避免多次加载的？如何 缓存的？）
31、让你自己设计实现一个requireJS，你会怎么做？
32、谈一谈你对ECMAScript6的了解？
33、ECMAScript6 怎么写class么，为什么会出现class这种东西?
34、异步加载的方式有哪些？
35、documen.write和 innerHTML的区别?
36、DOM操作——怎样添加、移除、移动、复制、创建和查找节点?
37、.call() 和 .apply() 的含义和区别？
38、数组和对象有哪些原生方法，列举一下？
39、JS 怎么实现一个类。怎么实例化这个类
40、JavaScript中的作用域与变量声明提升？
41、如何编写高性能的Javascript？
42、那些操作会造成内存泄漏？
43、JQuery的源码看过吗？能不能简单概况一下它的实现原理？
44、jQuery.fn的init方法返回的this指的是什么对象？为什么要返回this？
45、jquery中如何将数组转化为json字符串，然后再转化回来？
46、jQuery 的属性拷贝(extend)的实现原理是什么，如何实现深拷贝？
47、jquery.extend 与 jquery.fn.extend的区别？
48、jQuery 的队列是如何实现的？队列可以用在哪些地方？
49、谈一下Jquery中的bind(),live(),delegate(),on()的区别？
50、JQuery一个对象可以同时绑定多个事件，这是如何实现的？
51、是否知道自定义事件。jQuery里的fire函数是什么意思，什么时候用？
52、jQuery 是通过哪个方法和 Sizzle 选择器结合的？（jQuery.fn.find()进入Sizzle）
53、针对 jQuery性能的优化方法？
54、Jquery与jQuery UI有啥区别？
55、JQuery的源码看过吗？能不能简单说一下它的实现原理？
56、jquery 中如何将数组转化为json字符串，然后再转化回来？
57、jQuery和Zepto的区别？各自的使用场景？
58、针对 jQuery 的优化方法？
59、Zepto的点透问题如何解决？
60、jQueryUI如何自定义组件?
61、需求：实现一个页面操作不会整页刷新的网站，并且能在浏览器前进、后退时正确响应。给出你的技术实现方案？
62、如何判断当前脚本运行在浏览器还是node环境中？（阿里）
63、移动端最小触控区域是多大？
64、jQuery 的 slideUp动画 ，如果目标元素是被外部事件驱动, 当鼠标快速地连续触发外部元素事件, 动画会滞后的反复执行，该如何处理呢?
65、把 Script 标签 放在页面的最底部的body封闭之前 和封闭之后有什么区别？浏览器会如何解析它们？
66、移动端的点击事件的有延迟，时间是多久，为什么会有？ 怎么解决这个延时？（click 有 300ms 延迟,为了实现safari的双击事件的设计，浏览器要知道你是不是要双击操作。）
67、知道各种JS框架(Angular, Backbone, Ember, React, Meteor, Knockout…)么? 能讲出他们各自的优点和缺点么?
68、Underscore 对哪些 JS 原生对象进行了扩展以及提供了哪些好用的函数方法？
69、解释JavaScript中的作用域与变量声明提升？
70、那些操作会造成内存泄漏？
71、JQuery一个对象可以同时绑定多个事件，这是如何实现的？
72、Node.js的适用场景？
(如果会用node)知道route, middleware, cluster, nodemon, pm2, server-side rendering么?
73、解释一下 Backbone 的 MVC 实现方式？
74、什么是“前端路由”?什么时候适合使用“前端路由”? “前端路由”有哪些优点和缺点?
75、知道什么是webkit么? 知道怎么用浏览器的各种工具来调试和debug代码么?
76、如何测试前端代码么? 知道BDD, TDD, Unit Test么? 知道怎么测试你的前端工程么(mocha, sinon, jasmin, qUnit..)?
77、前端templating(Mustache, underscore, handlebars)是干嘛的, 怎么用?
78、简述一下 Handlebars 的基本用法？
79、简述一下 Handlerbars 的对模板的基本处理流程， 如何编译的？如何缓存的？
80、用js实现千位分隔符?(来源：前端农民工，提示：正则+replace)
检测浏览器版本版本有哪些方式？
81、我们给一个dom同时绑定两个点击事件，一个用捕获，一个用冒泡，你来说下会执行几次事件，然后会先执行冒泡还是捕获
㈧ 以下哪个选项是目前利用大数据分析技术无法进行有效支持的
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。大数据有四个基本特征：一、数据体量巨大（Vomule），二、数据类型多样（Variety），三、处理速度快（Velocity），四、价值密度低（Value）。在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术，这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。大数据处理之一：采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。大数据处理之二：导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。大数据处理之三：统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。大数据处理之四：挖掘。与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务，分别单独进行处理，并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算，而是将计算方法（通常是计算函数——映射并简化）作用到这些数据块最终得到结果。当前，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测，跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用，公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图，研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在医药研发方面，大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理，对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能，挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等，找到更符合其特点或症状的药品和服务，并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段，能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势，确定更为有效率的投入产品比，合理配置有限研发资源。除研发成本外，医药公司能够优化物流信息平台及管理，更快地获取回报，一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。在疾病诊治方面，可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据，居民可以随时查阅，了解自身健康程度。同时，提供专业的在线专家咨询系统，由专家对居民健康程度做出诊断，提醒可能发生的健康问题，避免高危病人转为慢性病患者，避免慢性病患者病情恶化，减轻个人和医保负担，实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构，通过对远程监控系统产生数据的分析，医院可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系，并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构，通过实时处理管理系统产生的数据，连同历史数据，利用大数据技术分析就诊资源的使用情况，实现机构科学管理，提高医疗卫生服务水平和效率，引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值，形成个性化医疗，比如基于基因科学的医疗模式。在公共卫生管理方面，大数据可以连续整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报和预警能力，防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库，快速监测传染病，进行全面疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，进行快速响应，这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。在居民健康管理方面，居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础，大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务，改变现代营养学和信息化管理技术的模式，更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务，帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外，大数据可以对患者健康信息集成整合，在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据，通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测，通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等，进一步提升居民健康管理水平。在健康危险因素分析方面，互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用，可以系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素（利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据），生物因素（包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据），经济社会因素（分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据），个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等，利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析，针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能，提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划，促进居民健康水平的提高。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构： 云存储、分布式文件存储等。数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
㈨ Web 前端技术是国内的叫法和行业归类吗，对应的英文称呼是什么
web前端技术，最核心的是(x)html+css+js。从事前端开发的人员被称为前端开发工程师，即Front-end web developer。目前在国内，只是一些大一些的互联网公司有专门的web前端开发工程师的岗位和明确的岗位定义。一些小公司并没有这个明确的概念也并不是非常重视。虽然如此，web前端开发这个行业还是很有潜力的，毕竟web2.0时代已经到来，用户体验性越来越重要。