Analisis data adalah proses mengubah data menjadi informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan. Analitik data sangat penting dalam banyak bisnis karena berbagai alasan, oleh karena itu ada kebutuhan yang signifikan akan Analis Data di seluruh dunia. Kuesioner ini berisi semua yang perlu Anda ketahui tentang posisi analis data, mulai dari pembersihan data hingga verifikasi data.
21 Pertanyaan Wawancara Analis Data Teratas Dan Jawaban Untuk Memecahkan Wawancara
1. Bagaimana Anda membedakan antara data lake dan server database?
Contoh Jawaban
Danau data hanyalah kumpulan besar data tidak terstruktur tanpa tujuan yang jelas. Gudang data adalah lokasi tempat data terorganisasi dan terfilter yang sebelumnya telah dianalisis untuk fungsi tertentu dapat disimpan. Dua teknik retensi data terkadang keliru, namun keduanya sangat berbeda. Pendatang baru mungkin tidak dapat membedakannya dengan mudah.
2. Jelaskan beberapa pendekatan analisis data yang digunakan oleh analis data.
Contoh Jawaban
Analisis data memerlukan penerapan berbagai pendekatan statistik. Berikut ini adalah beberapa yang paling penting:
- Analisis cluster menggunakan proses Markov
- Teknik untuk imputasi
- Metodologi berdasarkan Bayes
- Peringkat statistik
3. Jelaskan bagaimana model bahasa probabilistik bekerja.
Contoh Jawaban
Urutan n-elemen yang terhubung dalam teks atau suara tertentu dicirikan sebagai N-gram, juga dikenal sebagai model bahasa berbasis probabilitas. Ini pada dasarnya terdiri dari kata atau karakter tetangga dari n node dari teks asli.
Secara sederhana, ini adalah metode untuk memprediksi elemen berikutnya dalam suatu rangkaian.
4. Apa saja keuntungan menggunakan kontrol versi?
Contoh Jawaban
Kontrol versi dapat digunakan untuk memeriksa penghapusan, pengeditan, dan pembuatan informasi sejak salinan awal.
Ini membantu dalam diferensiasi beberapa variasi bahan. Akibatnya, versi terbaru dapat diidentifikasi dengan cepat.
5. Buat perbedaan tentang varian dan kovarian.
Contoh Jawaban
Variasi kumpulan data dari nilai mean atau rata-ratanya dikenal sebagai varians dalam statistik. Nilai-nilai dalam data yang dikumpulkan jauh dari rata-rata setiap kali variannya lebih tinggi. Angkanya mendekati rata-rata ketika variasinya lebih sedikit.
Gagasan statistik populer lainnya adalah kovarians. Kovarian adalah indikator bagaimana dua atau lebih variabel bervariasi bila dibandingkan satu sama lain dalam data statistik.
6. Apa yang dimaksud dengan algoritma K-means?
Contoh Jawaban
K-mean adalah salah satu algoritma partisi yang paling terkenal. Data yang tidak berlabel dikelompokkan menggunakan pendekatan pembelajaran yang tidak terkontrol ini. Jumlah node ditunjukkan dengan huruf 'k.' Itu berusaha untuk mempertahankan setiap cluster berbeda dari yang lain. Tidak akan ada pengidentifikasi untuk pengoperasian kluster karena ini adalah model yang tidak diatur.
7. Apa sebenarnya yang Anda maksud dengan "regresi logistik"?
Contoh Jawaban
Regresi logistik adalah model matematis untuk menganalisis kumpulan data yang memiliki satu atau lebih faktor dependen yang memengaruhi hasil tertentu. Model menyarankan elemen data dependen dengan mengevaluasi hubungan antara berbagai faktor independen.
8. Jelaskan berbagai bentuk pengelompokan hierarkis.
Contoh Jawaban
Ada dua jenis teknik pengelompokan yang tersedia:
- Pengelompokan melalui Aglomerasi (yang menggunakan strategi bottom-up untuk menguraikan cluster)
- Clustering yang membagi (yang menggunakan strategi top-down untuk menguraikan cluster)
9. Apa sebenarnya yang Anda maksud dengan "analisis deret waktu"?
Contoh Jawaban
Suksesi poin data dipelajari selama beberapa waktu dalam disiplin Time Series Analysis (TSA). Di TSA, analis menangkap item data pada interval waktu reguler daripada menangkapnya secara sporadis atau sewenang-wenang. Dimungkinkan untuk mencapainya di kedua domain waktu-frekuensi. TSA dapat digunakan di beberapa sektor karena spektrum aplikasinya yang luas.
10. Jelaskan Penyaringan Kolaboratif secara detail.
Contoh Jawaban
Penyaringan kolaboratif (CF) menghasilkan sistem rekomendasi berdasarkan data aktivitas pengguna. Itu menyaring informasi dengan mengevaluasi data dari pengguna lain dan interaksi mereka. Strategi ini mengasumsikan bahwa orang-orang yang menyetujui penilaian item tertentu kemungkinan besar akan menyetujui hal ini lagi dalam waktu dekat.
11. Mendeskripsikan karakteristik model data yang ideal.
Contoh Jawaban
Agar dapat dikatakan unggul dan berkembang, suatu model data harus memiliki ciri-ciri sebagai berikut:
- Memberikan kinerja prediksi, memungkinkan hasil diprediksi persis atau hampir setepat mungkin.
- Itu harus fleksibel dan responsif ketika perusahaan menuntut perubahan untuk memenuhi penyesuaian yang diperlukan.
- Model harus menyesuaikan dengan perubahan data secara proporsional.
- Klien/pelanggan harus dapat memanfaatkannya secara konkret dan menguntungkan.
12. Sebutkan kelemahan analisis data.
Contoh Jawaban
Beberapa kelemahan dari analisis data adalah sebagai berikut:
- Privasi pelanggan dapat terancam akibat analitik data, berpotensi membahayakan pembayaran, pesanan, dan pendaftaran.
- Alat bisa sulit digunakan dan membutuhkan pelatihan sebelumnya.
- Memilih platform analitik terbaik setiap saat membutuhkan banyak pengetahuan dan pengalaman.
13. Apa deskripsi pekerjaan Analis Data?
Contoh Jawaban
- Teknik statistik digunakan untuk mengumpulkan dan mengevaluasi data, dan hasilnya kemudian dilaporkan.
- Menafsirkan dan menganalisis kumpulan data yang rumit untuk tren atau pola.
- Mengidentifikasi persyaratan bisnis dengan bantuan tim bisnis atau manajemen.
- Kemampuan pemecahan masalah, kolaborasi, dan keterampilan bahasa teknis dan interpersonal semuanya penting.
- Menulis pertanyaan, laporan, dan presentasi adalah kekuatan saya.
- Mengetahui cara menggunakan alat visualisasi data.
14. Sebutkan beberapa kemampuan terpenting sebagai analis data.
Contoh Jawaban
- Kemampuan untuk mengevaluasi, mengatur, mengumpulkan, dan mengkomunikasikan data besar dengan benar dan efisien.
- Kapasitas untuk membuat database, model data, penambangan data, dan segmentasi data.
- Untuk menganalisis kumpulan data besar, Anda harus memiliki pemahaman yang baik tentang perangkat lunak statistik.
15. Bagaimana sebenarnya prosedur analisis data?
Contoh Jawaban
Berikut ini adalah beberapa proses yang diperlukan dalam jangka panjang:
Data dikumpulkan dari beberapa sumber dan kemudian disimpan untuk dibersihkan dan diproses. Semua data yang hilang dan outlier dihapus pada tahap ini.
Analisis Data: Setelah data dihasilkan, langkah selanjutnya adalah memeriksanya. Performa model dapat ditingkatkan dengan menjalankannya beberapa kali. Model tersebut kemudian diverifikasi untuk memastikan bahwa model tersebut memenuhi kriteria.
Hasilkan Laporan: Di akhir proses, model diterapkan, dan laporan dibuat dan dikirim ke pemangku kepentingan.
16. Apa saja berbagai masalah yang dihadapi seseorang saat menganalisis data?
Contoh Jawaban
- Tenggat waktu yang tidak realistis dan ambisi pemangku kepentingan yang terlibat
- Kontur data dari berbagai sumber sulit dilakukan, terutama jika parameter dan norma tidak konsisten.
- Infrastruktur dan teknologi data yang tidak memadai untuk memenuhi tenggat waktu analitik.
- Ada daftar yang berlebihan dan kata-kata yang salah eja. Ketidakakuratan ini dapat menghalangi dan merusak kualitas data.
- Data dari berbagai sumber mungkin memiliki representasi yang berbeda. Jika data yang diperoleh tercampur setelah dibersihkan dan distrukturkan, dapat menimbulkan latensi pada tahap analisis.
- Data yang tidak mencukupi adalah masalah utama lainnya dalam analisis data. Ini hampir pasti akan menghasilkan kesalahan atau temuan yang tidak akurat.
Jika Anda memperoleh data dari sumber yang buruk, Anda harus berusaha keras untuk membersihkannya.
17. Jelaskan pemurnian data.
Contoh Jawaban
Pembersihan data, terkadang disebut sebagai penggosokan data, atau perselisihan data, adalah proses mendeteksi dan kemudian mengubah, mengganti, atau menghapus data yang salah, tidak memadai, keliru, berlebihan, atau dihilangkan sesuai kebutuhan. Komponen dasar ilmu data ini menjamin bahwa data akurat, konsisten, dan dapat digunakan.
18. Definisikan istilah "penambangan data" dan "profil data".
Contoh Jawaban
Proses penambangan data memerlukan mempelajari data untuk mengidentifikasi hubungan yang sebelumnya tidak diketahui. Menemukan data anomali, mengenali dependensi, dan mengevaluasi cluster adalah semua prioritas dalam skenario ini. Ini juga memerlukan mempelajari database besar untuk menemukan tren dan pola.
Proses pembuatan profil data memerlukan pemeriksaan properti individual data. Dalam situasi ini, fokusnya adalah mengirimkan properti data penting seperti tipe data, frekuensi, dan sebagainya. Ini juga memudahkan untuk menemukan dan mengevaluasi metadata perusahaan.
19. Teknik validasi apa yang digunakan analis data?
Contoh Jawaban
Berikut ini adalah beberapa metode validasi data yang paling umum digunakan oleh Analis Data:
- Validasi di tingkat lapangan
- Validasi di tingkat formulir
- Validasi Data Tersimpan
- Validasi Kriteria Pencarian
20. Jelaskan Outlier.
Contoh Jawaban
Outlier adalah nilai dalam kumpulan data yang sangat menyimpang dari rata-rata atribut khusus kumpulan data. Kami dapat mengidentifikasi variabilitas kuantitatif atau pengambilan sampel yang tidak disengaja dengan bantuan outlier. Outlier diklasifikasikan sebagai Univariat atau Multivariat.
21. Apa perbedaan antara penambangan data dan analisis data?
Contoh Jawaban
Analisis data adalah proses mengumpulkan, membersihkan, mengubah, memodelkan, dan menampilkan data untuk memperoleh informasi yang dapat digunakan dan relevan yang dapat digunakan untuk membuat kesimpulan dan memilih langkah selanjutnya. Analisis data sudah ada sejak tahun 1960-an.
Penambangan data adalah proses menganalisis data. Sejumlah besar data diselidiki dan dianalisis dalam penambangan data, juga disebut sebagai pengambilan informasi basis data, untuk menemukan pola dan hukum.
Referensi
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gwao.12684
- https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/16094069211062419
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ️
Sandeep Bhandari adalah pendiri situs web PrepMyCareer.com.
Saya seorang blogger profesional penuh waktu, pemasar digital, dan pelatih. Saya suka apa pun yang berhubungan dengan Web, dan saya mencoba mempelajari teknologi baru setiap hari.
Semua manajemen tim, pembuatan konten, dan tugas monetisasi ditangani oleh saya. Bersama dengan tim di PrepMyCareer, tujuannya adalah untuk menyediakan konten yang bermanfaat dan menarik bagi pembaca kami.