Datenanalyse ist der Prozess der Umwandlung von Daten in nützliche Informationen für die Entscheidungsfindung. Datenanalyse ist in vielen Unternehmen aus verschiedenen Gründen von entscheidender Bedeutung, daher besteht ein erheblicher Bedarf an Datenanalysten auf der ganzen Welt. Dieser Fragebogen enthält alles, was Sie über die Position des Datenanalysten wissen müssen, von der Datenbereinigung bis zur Datenverifizierung.
Top 21 Interviewfragen und Antworten für Datenanalysten, um das Interview zu knacken
1. Wie unterscheidet man zwischen einem Data Lake und einem Datenbankserver?
Beispielantwort
Ein Data Lake ist nur ein großer Pool unstrukturierter Daten ohne klaren Zweck. Ein Data Warehouse ist ein Ort, an dem organisierte, gefilterte Daten gespeichert werden können, die zuvor für eine bestimmte Funktion analysiert wurden. Die beiden Techniken der Datenspeicherung werden manchmal verwechselt, sind aber sehr unterschiedlich. Neueinsteiger können das vielleicht nicht so einfach unterscheiden.
2. Beschreiben Sie einige der Datenanalyseansätze, die Datenanalysten anwenden.
Beispielantwort
Die Datenanalyse erfordert die Anwendung verschiedener statistischer Ansätze. Die folgenden sind einige der wichtigsten:
- Clusteranalyse nach dem Markov-Prozess
- Techniken der Imputation
- Methodologien basierend auf Bayes
- Statistische Rankings
3. Beschreiben Sie, wie ein probabilistisches Sprachmodell funktioniert.
Beispielantwort
Eine verknüpfte Folge von n Elementen in einem bestimmten Text oder einer bestimmten Stimme wird als N-Gramm bezeichnet, auch als wahrscheinlichkeitsbasiertes Sprachmodell bekannt. Es besteht im Wesentlichen aus benachbarten Wörtern oder Zeichen von n Knoten aus dem ursprünglichen Text.
Es ist, einfach ausgedrückt, eine Methode zur Vorhersage des allernächsten Elements in einer Reihe.
4. Welche Vorteile bietet die Versionskontrolle?
Beispielantwort
Die Versionskontrolle kann verwendet werden, um die Löschungen, Bearbeitungen und Erstellungen von Informationen seit der ursprünglichen Kopie zu untersuchen.
Es hilft bei der Unterscheidung mehrerer Variationen des Materials. Als Ergebnis kann die neueste Version schnell identifiziert werden.
5. Unterscheiden Sie zwischen Varianz und Kovarianz.
Beispielantwort
Die Abweichung einer Datensammlung von ihrem Mittel- oder Mittelwert wird in der Statistik als Varianz bezeichnet. Die Werte in den gesammelten Daten sind weit vom Mittelwert entfernt, wenn die Varianz höher ist. Die Zahlen liegen nahe am Durchschnitt, wenn die Schwankungen geringer sind.
Ein weiterer beliebter statistischer Begriff ist Kovarianz. Kovarianz ist ein Indikator dafür, wie zwei oder mehr Variablen in statistischen Daten im Vergleich zueinander variieren.
6. Was bedeutet der K-Means-Algorithmus?
Beispielantwort
K-mean gehört zu den bekanntesten Partitionierungsalgorithmen. Die unbeschrifteten Daten werden unter Verwendung dieses Ansatzes des unkontrollierten Lernens geclustert. Die Anzahl der Knoten wird durch den Buchstaben „k“ angegeben. Es bemüht sich, jeden Cluster von den anderen getrennt zu halten. Es gäbe keine Identifikatoren für den Cluster, mit denen er arbeiten könnte, da es sich um ein nicht reguliertes Modell handelt.
7. Was genau meinen Sie, wenn Sie „logistische Regression“ sagen?
Beispielantwort
Die logistische Regression ist ein mathematisches Modell zur Analyse von Datensätzen mit einem oder mehreren abhängigen Faktoren, die ein bestimmtes Ergebnis beeinflussen. Das Modell schlägt ein abhängiges Datenelement vor, indem es die Verbindung zwischen verschiedenen unabhängigen Faktoren bewertet.
8. Beschreiben Sie die vielen Formen des hierarchischen Clusterings.
Beispielantwort
Es stehen zwei Arten von Clustering-Techniken zur Verfügung:
- Clustering über Agglomeration (die eine Bottom-up-Strategie verwendet, um Cluster zu zerlegen)
- Clustering, das teilt (das eine Top-Down-Strategie verwendet, um Cluster zu zerlegen)
9. Was meinen Sie genau, wenn Sie „Zeitreihenanalyse“ sagen?
Beispielantwort
In der Disziplin der Zeitreihenanalyse (TSA) wird eine Reihe von Datenpunkten über einen längeren Zeitraum untersucht. In der TSA erfassen Analysten Datenelemente in regelmäßigen Zeitintervallen, anstatt sie sporadisch oder willkürlich zu erfassen. Es ist möglich, dies in beiden Zeit-Frequenz-Bereichen zu erreichen. TSA kann aufgrund seines breiten Anwendungsspektrums in mehreren Bereichen eingesetzt werden.
10. Beschreiben Sie Collaborative Filtering im Detail.
Beispielantwort
Collaborative Filtering (CF) generiert ein Empfehlungssystem basierend auf Benutzeraktivitätsdaten. Es filtert Informationen heraus, indem es Daten von diesen anderen Benutzern und deren Interaktionen auswertet. Diese Strategie geht davon aus, dass Personen, die sich in der Bewertung eines bestimmten Items einig sind, dieser höchstwahrscheinlich in naher Zukunft wieder zustimmen werden.
11. Beschreiben Sie die Eigenschaften eines idealen Datenmodells.
Beispielantwort
Um als exzellent und entwickelt zu gelten, muss ein Datenmodell folgende Eigenschaften aufweisen:
- Bietet Vorhersageleistung, sodass Ergebnisse so genau oder fast so genau wie möglich vorhergesagt werden können.
- Es sollte vielseitig und reaktionsschnell sein, wenn das Unternehmen Änderungen verlangt, um solchen Anpassungen nach Bedarf gerecht zu werden.
- Das Modell sollte sich proportional an die Änderungen der Daten anpassen.
- Auftraggeber/Kunden sollen davon konkret und lukrativ profitieren können.
12. Nennen Sie die Nachteile der Datenanalyse.
Beispielantwort
Einige der Nachteile der Datenanalyse sind wie folgt:
- Die Privatsphäre des Kunden kann durch Datenanalysen gefährdet werden, wodurch möglicherweise Zahlungen, Bestellungen und Registrierungen gefährdet werden.
- Werkzeuge können schwierig zu verwenden sein und erfordern eine vorherige Schulung.
- Die Wahl der jeweils besten Analytics-Plattform erfordert viel Wissen und Erfahrung.
13. Was ist die Stellenbeschreibung eines Datenanalysten?
Beispielantwort
- Mit statistischen Verfahren werden Daten gesammelt und ausgewertet, und die Ergebnisse werden anschließend berichtet.
- Interpretieren und analysieren Sie komplizierte Datensätze auf Trends oder Muster.
- Identifizieren von Geschäftsanforderungen mit Hilfe von Geschäfts- oder Managementteams.
- Fähigkeiten zur Problemlösung, Zusammenarbeit sowie technische und zwischenmenschliche Sprachkenntnisse sind alle wichtig.
- Das Verfassen von Anfragen, Berichten und Präsentationen ist eine meiner Stärken.
- Wissen, wie man Datenvisualisierungstools verwendet.
14. Nennen Sie einige der wichtigsten Fähigkeiten eines Datenanalysten.
Beispielantwort
- Fähigkeit, große Datenmengen richtig und effizient auszuwerten, zu organisieren, zu sammeln und zu kommunizieren.
- Die Fähigkeit, Datenbanken, Datenmodelle, Data Mining und Datensegmentierung zu erstellen.
- Um riesige Datensätze zu analysieren, müssen Sie sich mit Statistiksoftware auskennen.
15. Wie läuft die Datenanalyse genau ab?
Beispielantwort
Im Folgenden sind einige der Prozesse aufgeführt, die langfristig erforderlich sind:
Daten werden aus mehreren Quellen gesammelt und anschließend gespeichert, um bereinigt und verarbeitet zu werden. Alle fehlenden Daten und Ausreißer werden in dieser Phase entfernt.
Datenanalyse: Nachdem die Daten erstellt wurden, besteht der nächste Schritt darin, sie zu untersuchen. Die Leistung eines Modells kann durch mehrmaliges Ausführen verbessert werden. Das Modell wird dann verifiziert, um zu bestätigen, dass es die Kriterien erfüllt.
Berichte erstellen: Am Ende des Prozesses wird das Modell in die Tat umgesetzt und Berichte werden erstellt und an die Beteiligten gesendet.
16. Was sind die verschiedenen Probleme, mit denen man bei der Analyse von Daten konfrontiert wird?
Beispielantwort
- Unrealistische Fristen und Ambitionen der beteiligten Interessengruppen
- Die Datenkonturierung aus zahlreichen Quellen ist schwierig, insbesondere wenn Parameter und Normen inkonsistent sind.
- Unzureichende Dateninfrastruktur und -technologien, um Fristen für Analysen einzuhalten.
- Es gibt redundante Auflistungen und falsch geschriebene Wörter. Diese Ungenauigkeiten können die Datenqualität behindern und beeinträchtigen.
- Daten aus zahlreichen Quellen können unterschiedliche Darstellungen haben. Wenn die erhaltenen Daten gemischt werden, nachdem sie bereits bereinigt und strukturiert wurden, kann dies zu Verzögerungen in der Analysephase führen.
- Unzureichende Daten sind ein weiteres zentrales Problem bei der Datenanalyse. Dies würde mit ziemlicher Sicherheit zu Fehlern oder ungenauen Ergebnissen führen.
Wenn Sie Daten aus einer schlechten Quelle beziehen, müssen Sie viel Mühe aufwenden, um sie zu bereinigen.
17. Beschreiben Sie die Reinigung von Daten.
Beispielantwort
Datenbereinigung, manchmal auch als Data Scrubbing oder Data Wrangling bezeichnet, ist der Prozess des Erkennens und anschließenden Änderns, Ersetzens oder Entfernens der falschen, unzureichenden, fehlerhaften, redundanten oder ausgelassenen Daten nach Bedarf. Diese grundlegende Komponente der Datenwissenschaft garantiert, dass Daten genau, konsistent und verwendbar sind.
18. Definieren Sie die Begriffe „Data Mining“ und „Data Profiling“.
Beispielantwort
Beim Data-Mining-Prozess werden Daten untersucht, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu identifizieren. Das Auffinden anomaler Daten, das Erkennen von Abhängigkeiten und das Bewerten von Clustern stehen in diesem Szenario im Vordergrund. Es beinhaltet auch das Studium riesiger Datenbanken, um Trends und Muster zu erkennen.
Beim Data Profiling werden die individuellen Eigenschaften der Daten untersucht. In dieser Situation liegt der Fokus auf der Bereitstellung wichtiger Dateneigenschaften wie Datentyp, Häufigkeit usw. Es erleichtert auch das Auffinden und Auswerten von Unternehmensmetadaten.
19. Welche Validierungstechniken verwenden Datenanalysten?
Beispielantwort
Im Folgenden sind einige der am weitesten verbreiteten Datenvalidierungsmethoden aufgeführt, die von Datenanalysten verwendet werden:
- Validierung auf Feldebene
- Validierung auf Formularebene
- Validierung gespeicherter Daten
- Validierung der Suchkriterien
20. Beschreiben Sie den Ausreißer.
Beispielantwort
Ausreißer sind Werte in einem Datensatz, die erheblich vom Mittelwert der markanten Attribute des Datensatzes abweichen. Mit Hilfe eines Ausreißers können wir entweder quantitative Schwankungen oder zufällige Stichproben identifizieren. Ausreißer werden entweder als univariat oder multivariat klassifiziert.
21. Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und Datenanalyse?
Beispielantwort
Datenanalyse ist der Prozess des Sammelns, Bereinigens, Konvertierens, Modellierens und Anzeigens von Daten, um nutzbare und relevante Informationen zu erhalten, die verwendet werden können, um Schlussfolgerungen zu ziehen und zukünftige Schritte auszuwählen. Die Datenanalyse gibt es seit den 1960er Jahren.
Data Mining ist der Prozess der Datenanalyse. Beim Data Mining, auch Database Information Retrieval genannt, werden riesige Datenmengen untersucht und analysiert, um Muster und Gesetze zu lokalisieren.
Referenz
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gwao.12684
- https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/16094069211062419
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Sandeep Bhandari ist der Gründer der Website PrepMyCareer.com.
Ich bin ein professioneller Vollzeit-Blogger, ein digitaler Vermarkter und ein Trainer. Ich liebe alles, was mit dem Web zu tun hat, und versuche jeden Tag, neue Technologien zu lernen.
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