Analiza podataka je proces pretvaranja podataka u korisne informacije za donošenje odluka. Analitika podataka ključna je u mnogim tvrtkama iz niza razloga, stoga postoji značajna potreba za analitičarima podataka diljem svijeta. Ovaj upitnik sadrži sve što trebate znati o poziciji analitičara podataka, od čišćenja podataka do provjere podataka.
21 najbolja pitanja i odgovori za intervju analitičara podataka za probijanje intervjua
1. Kako razlikujete podatkovno jezero od poslužitelja baze podataka?
Uzorak odgovora
Podatkovno jezero samo je veliki skup nestrukturiranih podataka bez jasne svrhe. Skladište podataka je mjesto gdje se mogu pohraniti organizirani, filtrirani podaci koji su prethodno analizirani za određenu funkciju. Dvije tehnike zadržavanja podataka ponekad su pogrešne, ali se uvelike razlikuju. Pridošlice možda neće moći tako lako razlikovati.
2. Opišite neke od pristupa analizi podataka koje koriste analitičari podataka.
Uzorak odgovora
Analiza podataka zahtijeva primjenu različitih statističkih pristupa. Sljedeće su neke od najvažnijih:
- Klasterska analiza korištenjem Markovljevog procesa
- Tehnike imputacije
- Metodologije temeljene na Bayesu
- Statistički rangovi
3. Opišite kako funkcionira probabilistički jezični model.
Uzorak odgovora
Povezani niz n-elemenata u danom tekstu ili glasu karakterizira se kao N-gram, također poznat kao jezični model temeljen na vjerojatnosti. U osnovi se sastoji od susjednih riječi ili znakova od n čvorova iz izvornog teksta.
To je, jednostavno rečeno, metoda predviđanja sljedećeg elementa u nizu.
4. Koje su neke od prednosti korištenja kontrole verzija?
Uzorak odgovora
Kontrola verzija može se koristiti za ispitivanje brisanja, uređivanja i stvaranja informacija od početne kopije.
Pomaže u razlikovanju višestrukih varijacija materijala. Kao rezultat toga, najnovija verzija može se brzo identificirati.
5. Napravite razliku u pogledu varijance kao i kovarijance.
Uzorak odgovora
Odstupanje zbirke podataka od srednje ili prosječne vrijednosti poznato je kao varijanca u statistici. Vrijednosti u prikupljenim podacima daleko su od prosjeka kad god je varijanca veća. Brojevi su blizu prosjeka kada su varijacije manje.
Drugi popularni statistički pojam je kovarijanca. Kovarijanca je pokazatelj kako dvije ili više varijabli variraju u usporedbi jedna s drugom u statističkim podacima.
6. Što implicira algoritam K-means?
Uzorak odgovora
K-srednja vrijednost je jedan od najpoznatijih algoritama particioniranja. Neoznačeni podaci grupirani su pomoću ovog pristupa nekontroliranog učenja. Broj čvorova označen je slovom 'k'. Trudi se održavati svaki klaster različitim od ostalih. Ne bi postojali identifikatori s kojima bi klaster mogao raditi jer je to neregulirani model.
7. Na što točno mislite kada kažete "logistička regresija"?
Uzorak odgovora
Logistička regresija je matematički model za analizu skupova podataka koji imaju jedan ili više zavisnih čimbenika koji utječu na određeni ishod. Model predlaže ovisan element podataka ocjenjujući vezu između različitih neovisnih čimbenika.
8. Opišite mnoge oblike hijerarhijskog klasteriranja.
Uzorak odgovora
Dostupne su dvije vrste tehnika klasteriranja:
- Grupiranje putem aglomeracije (koja koristi strategiju odozdo prema gore za razlaganje klastera)
- Grupiranje koje dijeli (koje koristi strategiju odozgo prema dolje za rastavljanje klastera)
9. Što točno mislite kada kažete "analiza vremenskih serija"?
Uzorak odgovora
Niz podatkovnih točaka proučava se tijekom nekog vremena u disciplini analize vremenskih serija (TSA). U TSA analitičari bilježe podatke u redovitim vremenskim intervalima umjesto da ih bilježe sporadično ili proizvoljno. To je moguće postići u obje vremensko-frekvencijske domene. TSA se može koristiti u nekoliko sektora zbog svog širokog spektra primjene.
10. Detaljno opišite kolaborativno filtriranje.
Uzorak odgovora
Suradničko filtriranje (CF) generira sustav preporuka na temelju podataka o aktivnostima korisnika. Filtrira informacije procjenjujući podatke od tih drugih korisnika i njihove interakcije. Ova strategija pretpostavlja da će se osobe koje se slože oko procjene određene stavke najvjerojatnije složiti oko toga uskoro.
11. Opišite karakteristike idealnog modela podataka.
Uzorak odgovora
Da bi se smatrao izvrsnim i razvijenim, model podataka mora imati sljedeće karakteristike:
- Pruža performanse predviđanja, dopuštajući predviđanje ishoda što je točnije ili gotovo što preciznije.
- Trebao bi biti svestran i osjetljiv kada tvrtka zahtijeva promjene kako bi zadovoljila potrebne prilagodbe.
- Model bi se trebao proporcionalno prilagoditi promjenama u podacima.
- Klijenti/kupci bi trebali moći imati koristi od toga na konkretan i unosan način.
12. Navedite nedostatke analize podataka.
Uzorak odgovora
Neki od nedostataka analize podataka su sljedeći:
- Privatnost kupaca može biti ugrožena kao rezultat analitike podataka, potencijalno ugrožavajući plaćanja, narudžbe i registracije.
- Alati mogu biti teški za korištenje i zahtijevaju prethodnu obuku.
- Odabir najbolje analitičke platforme svaki put zahtijeva veliko znanje i iskustvo.
13. Što je opis posla analitičara podataka?
Uzorak odgovora
- Za prikupljanje i procjenu podataka koriste se statističke tehnike, a rezultati se potom objavljuju.
- Tumačite i analizirajte komplicirane skupove podataka za trendove ili uzorke.
- Identificiranje poslovnih zahtjeva uz pomoć poslovnih ili menadžerskih timova.
- Važne su sposobnosti rješavanja problema, suradnja te tehničke i međuljudske jezične vještine.
- Pisanje upita, izvješća i prezentacija moja je snaga.
- Znati koristiti alate za vizualizaciju podataka.
14. Navedite neke od najvažnijih sposobnosti analitičara podataka.
Uzorak odgovora
- Sposobnost pravilne i učinkovite procjene, organiziranja, prikupljanja i komuniciranja ogromnih podataka.
- Sposobnost stvaranja baza podataka, modela podataka, rudarenja podataka i segmentacije podataka.
- Za analizu ogromnih skupova podataka morate dobro poznavati statistički softver.
15. Koji je točno postupak analize podataka?
Uzorak odgovora
Slijede neki od procesa koji su dugoročno potrebni:
Podaci se prikupljaju iz nekoliko izvora i potom pohranjuju za čišćenje i obradu. U ovoj fazi uklanjaju se svi podaci koji nedostaju i outlieri.
Analiza podataka: Nakon što su podaci proizvedeni, sljedeći je korak njihovo ispitivanje. Performanse modela mogu se poboljšati pokretanjem nekoliko puta. Model se potom provjerava kako bi se potvrdilo da zadovoljava kriterije.
Generirajte izvješća: Na kraju procesa, model se stavlja u akciju, a izvješća se kreiraju i šalju dionicima.
16. Koji su različiti problemi s kojima se suočavate prilikom analize podataka?
Uzorak odgovora
- Nerealni rokovi i ambicije uključenih dionika
- Konturiranje podataka iz brojnih izvora je teško, osobito ako su parametri i norme nedosljedni.
- Neadekvatna podatkovna infrastruktura i tehnologije za poštivanje rokova za analitiku.
- Postoje suvišni popisi i pogrešno napisane riječi. Te netočnosti mogu ometati i narušiti kvalitetu podataka.
- Podaci iz brojnih izvora mogu imati različite prikaze. Ako se dobiveni podaci miješaju nakon što su već očišćeni i strukturirani, to može stvoriti kašnjenje u fazi analize.
- Nedovoljno podataka još je jedno ključno pitanje u analizi podataka. To bi gotovo sigurno rezultiralo pogreškama ili netočnim nalazima.
Ako podatke dobivate iz lošeg izvora, morat ćete uložiti mnogo truda da ih očistite.
17. Opišite pročišćavanje podataka.
Uzorak odgovora
Čišćenje podataka, koje se ponekad naziva i brisanjem podataka ili prepiranjem podataka, proces je otkrivanja i zatim mijenjanja, zamjene ili uklanjanja pogrešnih, neadekvatnih, pogrešnih, suvišnih ili izostavljenih podataka prema potrebi. Ova osnovna komponenta znanosti o podacima jamči da su podaci točni, dosljedni i upotrebljivi.
18. Definirajte pojmove "iskopavanje podataka" i "profiliranje podataka".
Uzorak odgovora
Proces rudarenja podataka uključuje proučavanje podataka kako bi se identificirali prethodno nepoznati odnosi. Pronalaženje nepravilnih podataka, prepoznavanje ovisnosti i procjena klastera prioriteti su u ovom scenariju. To također uključuje proučavanje masivnih baza podataka kako bi se uočili trendovi i uzorci.
Proces profiliranja podataka podrazumijeva ispitivanje pojedinačnih svojstava podataka. U ovoj situaciji fokus je na isporuci važnih svojstava podataka kao što su tip podataka, učestalost i tako dalje. Također olakšava pronalaženje i procjenu metapodataka poduzeća.
19. Koje tehnike provjere valjanosti koriste analitičari podataka?
Uzorak odgovora
Slijede neke od najčešćih metoda provjere valjanosti podataka koje koriste analitičari podataka:
- Validacija na razini polja
- Validacija na razini obrasca
- Validacija spremljenih podataka
- Validacija kriterija pretraživanja
20. Opišite Outlier.
Uzorak odgovora
Outlieri su vrijednosti u skupu podataka koje značajno odstupaju od srednje vrijednosti razlikovnih atributa skupa podataka. Možemo identificirati ili kvantitativnu varijabilnost ili slučajno uzorkovanje uz pomoć outliera. Outlieri se klasificiraju kao jednovarijantni ili multivarijantni.
21. Koja je razlika između rudarenja podataka i analize podataka?
Uzorak odgovora
Analiza podataka je proces prikupljanja, čišćenja, pretvaranja, modeliranja i prikazivanja podataka radi dobivanja korisnih i relevantnih informacija koje se mogu koristiti za donošenje zaključaka i odabir budućih koraka. Analiza podataka postoji od 1960-ih.
Data mining je proces analize podataka. Ogromne količine podataka istražuju se i analiziraju u rudarenju podataka, koje se također naziva pronalaženje informacija iz baze podataka, kako bi se locirali obrasci i zakoni.
Upućivanje
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gwao.12684
- https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/16094069211062419
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Sandeep Bhandari je osnivač web stranice PrepMyCareer.com.
Profesionalni sam bloger s punim radnim vremenom, digitalni trgovac i trener. Volim sve što je povezano s webom i pokušavam učiti nove tehnologije svaki dan.
Sve poslove upravljanja timom, kreiranja sadržaja i monetizacije obavljam ja. Zajedno s timom u PrepMyCareeru, cilj je pružiti koristan i privlačan sadržaj našim čitateljima.