L'analisi dei dati è il processo di trasformazione dei dati in informazioni utili per il processo decisionale. L'analisi dei dati è fondamentale in molte aziende per una serie di motivi, quindi c'è un bisogno significativo di analisti di dati in tutto il mondo. Questo questionario contiene tutto ciò che devi sapere sulla posizione dell'analista di dati, dalla pulizia dei dati alla verifica dei dati.
Le 21 principali domande e risposte sull'intervista dell'analista di dati per decifrare l'intervista
1. Come si distingue tra un data lake e un server di database?
Risposta di esempio
Un data lake è solo un grande pool di dati non strutturati senza uno scopo chiaro. Un data warehouse è un luogo in cui è possibile archiviare dati organizzati e filtrati che sono stati precedentemente analizzati per una particolare funzione. Le due tecniche di conservazione dei dati a volte sono sbagliate, ma sono molto diverse. I nuovi arrivati potrebbero non essere in grado di distinguere così facilmente.
2. Descrivere alcuni degli approcci di analisi dei dati utilizzati dagli analisti di dati.
Risposta di esempio
L'analisi dei dati richiede l'applicazione di una varietà di approcci statistici. I seguenti sono alcuni dei più importanti:
- Analisi dei cluster mediante il processo di Markov
- Tecniche di imputazione
- Metodologie basate su Bayes
- Classifiche statistiche
3. Descrivere come funziona un modello linguistico probabilistico.
Risposta di esempio
Una sequenza collegata di n-elementi in un dato testo o voce è caratterizzata come un N-gramma, noto anche come modello linguistico basato sulla probabilità. È essenzialmente costituito da parole o caratteri adiacenti di n nodi dal testo originale.
È, in termini semplici, un metodo per prevedere l'elemento successivo di una serie.
4. Quali sono alcuni dei vantaggi dell'utilizzo del controllo della versione?
Risposta di esempio
Il controllo della versione può essere utilizzato per esaminare le cancellazioni, le modifiche e le creazioni di informazioni dalla copia iniziale.
Aiuta nella differenziazione di molteplici variazioni del materiale. Di conseguenza, la versione più recente può essere rapidamente identificata.
5. Fare una distinzione tra varianza e covarianza.
Risposta di esempio
La variazione di una raccolta di dati dal suo valore medio o medio è nota come varianza nelle statistiche. I valori nei dati raccolti sono lontani dalla media ogni volta che la varianza è maggiore. I numeri sono vicini alla media quando le variazioni sono minori.
Un'altra nozione statistica popolare è la covarianza. La covarianza è un indicatore di come due o più variabili variano rispetto l'una all'altra nei dati statistici.
6. Cosa implica l'algoritmo K-significa?
Risposta di esempio
K-mean è tra gli algoritmi di partizionamento più noti. I dati senza etichetta vengono raggruppati utilizzando questo approccio di apprendimento incontrollato. Il numero di nodi è indicato dalla lettera 'k.' Fa uno sforzo per mantenere ogni cluster distinto dagli altri. Non ci sarebbero identificatori con cui il cluster può operare perché è un modello non regolamentato.
7. Cosa intendi esattamente quando dici "regressione logistica"?
Risposta di esempio
La regressione logistica è un modello matematico per l'analisi di set di dati con uno o più fattori dipendenti che influenzano un determinato risultato. Il modello suggerisce un elemento di dati dipendente valutando la connessione tra vari fattori indipendenti.
8. Descrivere le molte forme di raggruppamento gerarchico.
Risposta di esempio
Sono disponibili due tipi di tecniche di clustering:
- Clustering tramite agglomerazione (che utilizza una strategia dal basso verso l'alto per scomporre i cluster)
- Clustering che divide (che utilizza una strategia top-down per scomporre i cluster)
9. Cosa intendi esattamente quando dici "analisi delle serie temporali"?
Risposta di esempio
Una successione di punti dati viene studiata per un certo periodo di tempo nella disciplina dell'analisi delle serie temporali (TSA). Nella TSA, gli analisti acquisiscono elementi di dati a intervalli di tempo regolari anziché acquisirli sporadicamente o arbitrariamente. È possibile realizzarlo in entrambi i domini tempo-frequenza. TSA può essere impiegata in diversi settori grazie al suo vasto spettro di applicazioni.
10. Descrivere in dettaglio il filtraggio collaborativo.
Risposta di esempio
Il filtraggio collaborativo (CF) genera un sistema di raccomandazione basato sui dati sull'attività dell'utente. Filtra le informazioni valutando i dati di quegli altri utenti e le loro interazioni. Questa strategia presuppone che le persone che sono d'accordo sulla valutazione di un determinato elemento molto probabilmente saranno d'accordo di nuovo su questo nel prossimo futuro.
11. Descrivere le caratteristiche di un modello dati ideale.
Risposta di esempio
Per essere considerato eccellente e sviluppato, un modello dati deve avere le seguenti caratteristiche:
- Fornisce prestazioni di previsione, consentendo di prevedere i risultati nel modo più esatto o quasi possibile.
- Dovrebbe essere versatile e reattivo quando l'azienda richiede modifiche per soddisfare tali adeguamenti secondo necessità.
- Il modello dovrebbe adattarsi ai cambiamenti nei dati in modo proporzionato.
- I clienti/clienti dovrebbero poterne beneficiare in modo concreto e redditizio.
12. Elenca gli svantaggi dell'analisi dei dati.
Risposta di esempio
Alcuni degli svantaggi dell'analisi dei dati sono i seguenti:
- La privacy dei clienti può essere compromessa a causa dell'analisi dei dati, mettendo potenzialmente a rischio pagamenti, ordini e registrazioni.
- Gli strumenti possono essere difficili da usare e richiedono una formazione preliminare.
- La scelta della migliore piattaforma di analisi ogni volta richiede una grande quantità di conoscenza ed esperienza.
13. Qual è la descrizione del lavoro di un analista di dati?
Risposta di esempio
- Le tecniche statistiche vengono utilizzate per raccogliere e valutare i dati e i risultati vengono quindi riportati.
- Interpreta e analizza set di dati complicati per tendenze o modelli.
- Identificazione dei requisiti aziendali con l'aiuto di team aziendali o di gestione.
- Le capacità di risoluzione dei problemi, la collaborazione e le competenze linguistiche tecniche e interpersonali sono tutte importanti.
- Scrivere richieste, rapporti e presentazioni è un mio punto di forza.
- Saper utilizzare gli strumenti di visualizzazione dei dati.
14. Elenca alcune delle abilità più importanti come analista di dati.
Risposta di esempio
- Capacità di valutare, organizzare, raccogliere e comunicare in modo corretto ed efficiente enormi quantità di dati.
- La capacità di creare database, modelli di dati, data mining e segmentazione dei dati.
- Per analizzare enormi set di dati, è necessario avere una buona conoscenza del software statistico.
15. Qual è esattamente la procedura per l'analisi dei dati?
Risposta di esempio
Di seguito sono riportati alcuni dei processi richiesti a lungo termine:
I dati vengono raccolti da diverse fonti e successivamente archiviati per essere puliti ed elaborati. Tutti i dati mancanti e gli outlier vengono rimossi in questa fase.
Analisi dei dati: una volta che i dati sono stati prodotti, il passo successivo è esaminarli. Le prestazioni di un modello possono essere migliorate eseguendolo più volte. Il modello viene quindi verificato per confermare che soddisfa i criteri.
Generazione di report: al termine del processo, il modello viene messo in atto e i report vengono creati e inviati alle parti interessate.
16. Quali sono i vari problemi che si incontrano quando si analizzano i dati?
Risposta di esempio
- Scadenze e ambizioni irrealistiche delle parti interessate coinvolte
- Il contorno dei dati da numerose fonti è difficile, soprattutto se i parametri e le norme sono incoerenti.
- Infrastruttura dati e tecnologie inadeguate per rispettare le scadenze per l'analisi.
- Ci sono elenchi ridondanti e parole errate. Queste imprecisioni potrebbero ostacolare e compromettere la qualità dei dati.
- I dati provenienti da numerose fonti possono avere rappresentazioni diverse. Se i dati ottenuti vengono mischiati dopo essere già stati azzerati e strutturati, possono creare latenza in fase di analisi.
- I dati insufficienti sono un altro problema chiave nell'analisi dei dati. Ciò comporterebbe quasi certamente errori o risultati imprecisi.
Se stai ottenendo dati da una cattiva fonte, dovrai dedicare molti sforzi per ripulirli.
17. Descrivere la purificazione dei dati.
Risposta di esempio
La pulizia dei dati, a volte indicata come pulizia dei dati o data wrangling, è il processo di rilevamento e quindi modifica, sostituzione o rimozione dei dati errati, inadeguati, errati, ridondanti o omessi secondo necessità. Questa componente di base della scienza dei dati garantisce che i dati siano accurati, coerenti e utilizzabili.
18. Definisci i termini "data mining" e "data profiling".
Risposta di esempio
Il processo di data mining comporta lo studio dei dati per identificare relazioni precedentemente sconosciute. La ricerca di dati anomali, il riconoscimento delle dipendenze e la valutazione dei cluster sono tutte priorità in questo scenario. Implica anche lo studio di enormi database per individuare tendenze e modelli.
Il processo di profilazione dei dati comporta l'esame delle singole proprietà dei dati. In questa situazione, l'obiettivo è fornire importanti proprietà dei dati come il tipo di dati, la frequenza e così via. Inoltre, semplifica la ricerca e la valutazione dei metadati aziendali.
19. Quali tecniche di convalida utilizzano gli analisti di dati?
Risposta di esempio
Di seguito sono riportati alcuni dei metodi di convalida dei dati più diffusi utilizzati dagli analisti di dati:
- Convalida a livello di campo
- Convalida a livello di modulo
- Convalida dei dati salvati
- Convalida dei criteri di ricerca
20. Descrivi il valore anomalo.
Risposta di esempio
I valori anomali sono valori in un set di dati che si discostano notevolmente dalla media degli attributi distintivi del set di dati. Possiamo identificare la variabilità quantitativa o il campionamento accidentale con l'ausilio di un valore anomalo. I valori anomali sono classificati come univariati o multivariati.
21. Qual è la distinzione tra data mining e analisi dei dati?
Risposta di esempio
L'analisi dei dati è il processo di raccolta, pulizia, conversione, modellazione e visualizzazione dei dati per acquisire informazioni utilizzabili e pertinenti che possono essere utilizzate per fare inferenze e scegliere passaggi futuri. L'analisi dei dati esiste dagli anni '1960.
Il data mining è il processo di analisi dei dati. Enormi quantità di dati vengono studiate e analizzate nel data mining, noto anche come recupero delle informazioni del database, per individuare modelli e leggi.
Riferimento
- 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 è il fondatore del sito Web PrepMyCareer.com.
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