Analýza dat je proces transformace dat na užitečné informace pro rozhodování. Analytika dat je v mnoha firmách z různých důvodů kritická, a proto existuje značná potřeba datových analytiků po celém světě. Tento dotazník obsahuje vše, co potřebujete vědět o pozici analytika dat, od čištění dat až po ověření dat.
Nejlepších 21 otázek a odpovědí na rozhovor s datovým analytikem, které rozhovor prolomí
1. Jak rozlišujete mezi datovým jezerem a databázovým serverem?
Ukázka odpovědi
Datové jezero je jen velký fond nestrukturovaných dat bez jasného účelu. Datový sklad je místo, kde mohou být uložena organizovaná filtrovaná data, která byla dříve analyzována pro konkrétní funkci. Tyto dvě techniky uchovávání dat se někdy mýlí, přesto se výrazně liší. Nováčci nemusí být schopni tak snadno rozlišit.
2. Popište některé z přístupů analýzy dat, které datoví analytici používají.
Ukázka odpovědi
Analýza dat vyžaduje použití různých statistických přístupů. Níže jsou uvedeny některé z nejdůležitějších:
- Shluková analýza pomocí Markovova procesu
- Techniky pro imputaci
- Metodologie založené na Bayesovi
- Statistické žebříčky
3. Popište, jak funguje pravděpodobnostní jazykový model.
Ukázka odpovědi
Spojená sekvence n-prvků v daném textu nebo hlasu je charakterizována jako N-gram, známý také jako jazykový model založený na pravděpodobnosti. Je v podstatě tvořen sousedními slovy nebo znaky n uzlů původního textu.
Je to zjednodušeně řečeno metoda předpovídání úplně dalšího prvku v řadě.
4. Jaké jsou některé výhody používání správy verzí?
Ukázka odpovědi
Správa verzí může být použita ke kontrole odstranění, úprav a vytvoření informací od počáteční kopie.
Pomáhá rozlišovat různé varianty materiálu. V důsledku toho lze rychle identifikovat nejnovější verzi.
5. Rozlišujte mezi rozptylem a kovariancí.
Ukázka odpovědi
Odchylka souboru dat od jeho střední nebo průměrné hodnoty je známá jako rozptyl ve statistice. Hodnoty ve shromážděných datech jsou daleko od průměru, kdykoli je rozptyl vyšší. Čísla se blíží průměru, když jsou odchylky menší.
Dalším oblíbeným statistickým pojmem je kovariance. Kovariance je ukazatelem toho, jak se dvě nebo více proměnných liší ve srovnání ve statistických datech.
6. Co znamená algoritmus K-means?
Ukázka odpovědi
K-mean patří mezi nejznámější rozdělovací algoritmy. Neoznačená data jsou shlukována pomocí tohoto přístupu neřízeného učení. Počet uzlů je označen písmenem „k“. Snaží se udržovat každý cluster odlišný od ostatních. Cluster by neměl žádné identifikátory, se kterými by mohl pracovat, protože jde o neregulovaný model.
7. Co přesně máte na mysli, když se řekne „logistická regrese“?
Ukázka odpovědi
Logistická regrese je matematický model pro analýzu souborů dat s jedním nebo více závislými faktory, které ovlivňují určitý výsledek. Model navrhuje závislý datový prvek vyhodnocením spojení mezi různými nezávislými faktory.
8. Popište různé formy hierarchického shlukování.
Ukázka odpovědi
K dispozici jsou dva typy technik shlukování:
- Shlukování prostřednictvím aglomerace (která využívá strategii zdola nahoru k rozkladu shluků)
- Seskupování, které rozděluje (které využívá strategii shora dolů k rozkladu klastrů)
9. Co přesně máte na mysli, když se řekne „analýza časových řad“?
Ukázka odpovědi
V disciplíně Analýza časových řad (TSA) je po určitou dobu studována posloupnost datových bodů. V TSA analytici zachycují datové položky v pravidelných časových intervalech, než aby je zachycovali sporadicky nebo svévolně. Je možné toho dosáhnout v obou časově-frekvenčních doménách. Díky širokému spektru aplikací lze TSA využít v několika odvětvích.
10. Podrobně popište Collaborative Filtering.
Ukázka odpovědi
Kolaborativní filtrování (CF) generuje systém doporučení založený na údajích o aktivitě uživatele. Filtruje informace vyhodnocením dat od těchto ostatních uživatelů a jejich interakcí. Tato strategie předpokládá, že osoby, které se dohodnou na hodnocení určité položky, se na tom s největší pravděpodobností v blízké době znovu shodnou.
11. Popište vlastnosti ideálního datového modelu.
Ukázka odpovědi
Aby byl datový model považován za vynikající a vyvinutý, musí mít následující vlastnosti:
- Poskytuje výkon predikce, což umožňuje předpovídat výsledky co nejpřesněji nebo téměř co nejpřesněji.
- Měl by být všestranný a pohotově reagovat, když společnost požaduje změnu, aby vyhovovala takovým úpravám podle potřeby.
- Model by se měl přiměřeným způsobem přizpůsobit změnám v datech.
- Klienti/zákazníci by z toho měli mít konkrétní a lukrativní prospěch.
12. Uveďte nevýhody analýzy dat.
Ukázka odpovědi
Některé z nevýhod analýzy dat jsou následující:
- Soukromí zákazníků může být ohroženo v důsledku analýzy dat, což může ohrozit platby, objednávky a registrace.
- Použití nástrojů může být obtížné a vyžadují předchozí školení.
- Výběr nejlepší analytické platformy pokaždé vyžaduje velké množství znalostí a zkušeností.
13. Co je popis práce datového analytika?
Ukázka odpovědi
- Ke sběru a vyhodnocování dat se používají statistické techniky a výsledky jsou následně reportovány.
- Interpretujte a analyzujte složité datové sady pro trendy nebo vzory.
- Identifikace obchodních požadavků s pomocí obchodních nebo manažerských týmů.
- Důležité jsou schopnosti řešit problémy, spolupráce a technické a mezilidské jazykové dovednosti.
- Psaní dotazů, zpráv a prezentací je mou silnou stránkou.
- Umět používat nástroje pro vizualizaci dat.
14. Uveďte některé z nejdůležitějších schopností jako datový analytik.
Ukázka odpovědi
- Schopnost správně a efektivně vyhodnocovat, organizovat, shromažďovat a komunikovat obrovská data.
- Schopnost vytvářet databáze, datové modely, dolování dat a segmentaci dat.
- Chcete-li analyzovat velké soubory dat, musíte mít dobrý přehled o statistickém softwaru.
15. Jaký je přesně postup analýzy dat?
Ukázka odpovědi
Níže jsou uvedeny některé procesy, které jsou z dlouhodobého hlediska vyžadovány:
Data jsou shromažďována z několika zdrojů a následně ukládána k čištění a zpracování. V této fázi jsou odstraněna všechna chybějící data a odlehlé hodnoty.
Analýza dat: Jakmile jsou data vytvořena, je dalším krokem jejich prozkoumání. Výkon modelu lze zlepšit jeho několikanásobným spuštěním. Model je poté ověřen, aby se potvrdilo, že splňuje kritéria.
Generování zpráv: Na konci procesu je model uveden do činnosti a jsou vytvářeny zprávy a odesílány zainteresovaným stranám.
16. Jaké jsou různé problémy, se kterými se člověk při analýze dat potýká?
Ukázka odpovědi
- Nereálné termíny a ambice zúčastněných stran
- Konturování dat z mnoha zdrojů je obtížné, zvláště pokud jsou parametry a normy nekonzistentní.
- Nedostatečná datová infrastruktura a technologie ke splnění termínů pro analýzy.
- Jsou zde nadbytečné výpisy a slova s nesprávným pravopisem. Tyto nepřesnosti mohou bránit a zhoršovat kvalitu dat.
- Data z mnoha zdrojů mohou mít různé reprezentace. Pokud jsou získaná data smíchána poté, co již byla vyčištěna a strukturována, může to způsobit latenci ve fázi analýzy.
- Nedostatečná data jsou dalším klíčovým problémem při analýze dat. To by téměř jistě vedlo k chybám nebo nepřesným zjištěním.
Pokud získáváte data ze špatného zdroje, budete muset vynaložit velké úsilí na jejich vyčištění.
17. Popište čištění dat.
Ukázka odpovědi
Čištění dat, někdy označované jako data scrubbing nebo data wrangling, je proces zjišťování a následné změny, nahrazení nebo odstranění nesprávných, neadekvátních, chybných, nadbytečných nebo vynechaných dat podle potřeby. Tato základní součást datové vědy zaručuje, že data jsou přesná, konzistentní a použitelná.
18. Definujte pojmy „dolování dat“ a „profilování dat“.
Ukázka odpovědi
Proces dolování dat zahrnuje studium dat k identifikaci dříve neznámých vztahů. Nalezení anomálních dat, rozpoznání závislostí a vyhodnocení klastrů jsou v tomto scénáři prioritami. Znamená to také studium masivních databází za účelem zjištění trendů a vzorců.
Proces profilování dat zahrnuje zkoumání jednotlivých vlastností dat. V této situaci se zaměřujeme na poskytování důležitých datových vlastností, jako je datový typ, frekvence a tak dále. Usnadňuje také vyhledávání a vyhodnocování podnikových metadat.
19. Jaké validační techniky používají datoví analytici?
Ukázka odpovědi
Níže jsou uvedeny některé z nejrozšířenějších metod ověřování dat používaných datovými analytiky:
- Validace na úrovni terénu
- Ověření na úrovni formuláře
- Validace uložených dat
- Validace vyhledávacích kritérií
20. Popište odlehlou hodnotu.
Ukázka odpovědi
Odlehlé hodnoty jsou hodnoty v datové sadě, které se značně odchylují od průměru charakteristických atributů datové sady. Můžeme identifikovat buď kvantitativní variabilitu, nebo náhodné vzorkování pomocí odlehlé hodnoty. Odlehlé hodnoty jsou klasifikovány jako jednorozměrné nebo vícerozměrné.
21. Jaký je rozdíl mezi dolováním dat a analýzou dat?
Ukázka odpovědi
Analýza dat je proces shromažďování, čištění, konverze, modelování a zobrazování dat za účelem získání použitelných a relevantních informací, které lze použít k vyvozování závěrů a výběru budoucích kroků. Analýza dat existuje již od 1960. let XNUMX. století.
Data mining je proces analýzy dat. Obrovské množství dat je zkoumáno a analyzováno při dolování dat, označovaném také jako vyhledávání informací z databáze, za účelem nalezení vzorců a zákonitostí.
Odkaz
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gwao.12684
- https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/16094069211062419
Vynaložil jsem tolik úsilí, abych napsal tento blogový příspěvek, abych vám poskytl hodnotu. Bude to pro mě velmi užitečné, pokud zvážíte sdílení na sociálních sítích nebo se svými přáteli / rodinou. SDÍLENÍ JE ♥️
Sandeep Bhandari je zakladatelem webu PrepMyCareer.com.
Jsem profesionální blogger na plný úvazek, digitální marketér a školitel. Miluji vše, co souvisí s webem, a každý den se snažím učit nové technologie.
O veškerou správu týmu, tvorbu obsahu a monetizaci se starám já. Společně s týmem v PrepMyCareer je cílem poskytovat našim čtenářům užitečný a poutavý obsah.