2020年银保监会电脑岗位面试真题解析

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1、从考试内容来看

往年的考试一般都会选择一些基础知识进行考试，比如软件开发的流程是怎样的？什么是大数据和云计算，它们之间有什么关系等等，就是考试侧重于一些理论知识，特别是证监会突出了这个特点，但今年的考试题目主要是现实生活题主要考察新技术，更倾向于考察信息安全、考察银行系统的安全性以及实施安全措施的必要性等，更加注重考察。

2、从考试难度来看

往年的考试更加注重对一些理论知识的考察。理论知识的考试对于考生来说可能比较容易，但今年的考试更侧重于学生在现实生活中实际可能遇到的一些问题。解决这些问题更贴近生活实际，但学生缺乏的是解决现实生活中问题的能力，所以他们觉得难的问题也能理解。

3、从检验能力来看

以前的考试主要是基于理论知识，所以综合分析能力不是很突出。不过，今年的考题无论是出题内容、解题思路、解题方法都非常重要。它展示了每个人解决问题的综合能力、综合分析能力和解决问题的能力，所以要求学生从多个方面综合考虑，综合分析能力非常突出。

4.从考试答题思路来看

今年的题目在答题思路上按照以往循序渐进的方式答题显然不够。需要大家根据问题的多个方面来回答。这就要求学生能够有效地组织自己的答案，要全面，还需要体现自己的思维，一方面是对语言组织能力的考察，另一方面是对逻辑能力的考察。思维。

2.真题分析

1、数据挖掘的分类以及黑客窃取客户数据是通过什么样的数据挖掘？

【参考答案】

数据挖掘是从大量不完整、噪声、模糊、随机的数据中提取隐藏的数据。挖掘是从大量不完整、噪声、模糊、随机的数据中提取隐藏的数据。包含人们事先不知道的潜在有用信息和知识的过程。

数据挖掘技术分类如下：

（一）按开采任务分

根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据汇总、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖或依赖模型发现、异常和趋势发现等；按挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异构数据库、遗产数据库和万维网；

(2)按开挖方法分

按照挖掘方法，大致可以分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于实例的学习、遗传算法等。统计方法可细分为：回归分析（多元回归、自回归等） .）、判别分析（贝叶斯判别、Fisher判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主成分分析、相关分析等）， ETC。

黑客使用的挖矿技术有FTK Imager、RedLine、Volatility、CAINE和HELIX3等。