データアナリストのインタビューの質問と回答

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データ分析とは、データを意思決定に役立つ情報に変換するプロセスです。 データ分析は、さまざまな理由から多くのビジネスで重要であるため、世界中でデータ アナリストが非常に必要とされています。 このアンケートには、データ クレンジングからデータ検証まで、データ アナリストの立場について知っておく必要があるすべてが含まれています。

データ アナリスト インタビューの質問

インタビューをクラックするためのトップ21のデータアナリストインタビューの質問と回答 

1. データ レイクとデータベース サーバーをどのように区別しますか?

回答例 

データレイクは、明確な目的のない構造化されていないデータの大きなプールです。 データ ウェアハウスは、特定の機能について以前に分析された、整理され、フィルター処理されたデータを格納できる場所です。 データ保持の XNUMX つの手法は誤解されることがありますが、大きく異なります。 初心者は簡単に見分けがつかないかもしれません。

2. データ アナリストが採用しているデータ分析アプローチをいくつか説明してください。

回答例

データ分析には、さまざまな統計的アプローチの適用が必要です。 以下は、最も重要なものの一部です。

  • マルコフ過程を用いたクラスター分析
  • 代入の手法
  • ベイズに基づく方法論
  • 統計ランキング

3. 確率的言語モデルがどのように機能するかを説明してください。

回答例

特定のテキストまたは音声の n 要素のリンクされたシーケンスは、確率ベースの言語モデルとしても知られる N グラムとして特徴付けられます。 基本的に、元のテキストから n ノードの隣接する単語または文字で構成されます。 

簡単に言えば、シリーズの次の要素を予測する方法です。

4. バージョン管理を利用する利点は何ですか?

回答例

バージョン管理を使用して、最初のコピー以降の情報の削除、編集、および作成を調べることができます。 

素材の複数のバリエーションを区別するのに役立ちます。 その結果、最新バージョンがすぐに識別される場合があります。

5. 分散と共分散を区別します。

回答例

平均値または平均値からのデータ コレクションの変動は、統計の分散として知られています。 収集されたデータの値は、分散が大きい場合は常に平均からかけ離れています。 変動が少ないほど、数値は平均に近くなります。

もう XNUMX つの一般的な統計的概念は、共分散です。 共分散は、統計データで XNUMX つ以上の変数を相互に比較したときにどのように変化するかを示す指標です。

6. K-means アルゴリズムは何を意味しますか?

回答例

K-mean は、最もよく知られているパーティショニング アルゴリズムの XNUMX つです。 ラベル付けされていないデータは、この制御されていない学習アプローチを使用してクラスター化されます。 ノードの数は文字「k」で示されます。 各クラスターを他のクラスターとは区別して維持しようとします。 規制されていないモデルであるため、クラスターが動作するための識別子はありません。

7. 「ロジスティック回帰」とは、正確には何を意味しますか?

回答例

ロジスティック回帰は、特定の結果に影響を与える XNUMX つ以上の依存要因を持つデータセットを分析するための数学的モデルです。 このモデルは、さまざまな独立した要因間の関係を評価することによって、依存するデータ要素を提案します。

8. 階層型クラスタリングのさまざまな形式について説明してください。

回答例

使用可能なクラスタリング手法には、次の XNUMX 種類があります。

  • 凝集によるクラスタリング (ボトムアップ戦略を使用してクラスターを分解します)
  • 分割するクラスタリング (トップダウン戦略を使用してクラスターを分解する)

9. 「時系列分析」とは具体的にどのような意味ですか?

回答例

一連のデータ ポイントは、時系列分析 (TSA) の分野でしばらくの間調査されます。 TSA では、アナリストはデータ項目を散発的または恣意的に収集するのではなく、一定の時間間隔で収集します。 時間-周波数ドメインの両方でそれを達成することは可能です。 TSA は、その幅広い用途のために、いくつかの分野で採用される可能性があります。 

10. 協調フィルタリングについて詳しく説明してください。

回答例

協調フィルタリング (CF) は、ユーザー アクティビティ データに基づいてレコメンデーション システムを生成します。 他のユーザーとそのやり取りからのデータを評価することにより、情報を除外します。 この戦略は、特定の項目の評価に同意する人が近いうちに再び同意する可能性が高いと想定しています。

11. 理想的なデータ モデルの特徴を説明してください。

回答例

優れた開発済みのデータ モデルと見なされるには、次の特性が必要です。

  • 予測パフォーマンスを提供し、可能な限り正確またはほぼ正確に結果を予測できるようにします。
  • 企業が必要に応じてそのような調整に対応するために変更を要求した場合、それは用途が広く、応答性が高い必要があります。
  • モデルは、データの変化に比例して調整する必要があります。
  • クライアント/顧客は、具体的かつ有利な方法でそれから利益を得ることができるはずです.

12. データ分析の欠点を挙げる。

回答例

データ分析の欠点に​​は次のようなものがあります。

  • データ分析の結果、顧客のプライバシーが危険にさらされる可能性があり、支払い、注文、および登録が危険にさらされる可能性があります。
  • ツールは使いにくく、事前のトレーニングが必要な場合があります。
  • 常に最適な分析プラットフォームを選択するには、多くの知識と経験が必要です。

13. データ アナリストの職務内容は?

回答例

  1. 統計的手法を使用してデータを収集および評価し、結果を報告します。
  2. 傾向やパターンについて、複雑なデータ セットを解釈して分析します。
  3. ビジネス チームまたは管理チームの助けを借りて、ビジネス要件を特定します。
  4. 問題解決能力、コラボレーション、技術的および対人言語スキルはすべて重要です。
  5. 問い合わせ、レポート、プレゼンテーションを書くことは私の強みです。
  6. データ視覚化ツールの使用方法を理解する。 

14. データ アナリストとして最も重要な能力を挙げてください。

回答例

  • 膨大なデータを適切かつ効率的に評価、整理、収集、伝達する能力。
  • データベース、データ モデル、データ マイニング、およびデータ セグメンテーションを作成する能力。
  • 膨大なデータセットを分析するには、統計ソフトウェアをよく理解している必要があります。

15. データ分析の手順は正確には何ですか?

回答例

以下は、長期的に必要なプロセスの一部です。

データは複数のソースから収集され、その後、クレンジングと処理のために保存されます。 この段階で、すべての欠損データと外れ値が削除されます。

データ分析: データが生成されたら、次のステップはそれを調べることです。 モデルを数回実行することで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。 次に、モデルが検証され、基準を満たしていることが確認されます。

レポートの生成: プロセスの最後にモデルが実行され、レポートが作成されて関係者に送信されます。

16. データを分析する際に直面するさまざまな問題は何ですか?

回答例

  • 関与する利害関係者の非現実的な締め切りと野心
  • 特にパラメーターとノルムが一致しない場合、多数のソースからのデータの輪郭を描くことは困難です。
  • 分析の締め切りに間に合わせるには不十分なデータ インフラストラクチャとテクノロジー。
  • 冗長なリストとスペルミスのある単語があります。 これらの不正確さは、データの品質を妨げ、損なう可能性があります。
  • 多数のソースからのデータは、異なる表現を持つ場合があります。 取得したデータがクリアされて構造化された後に混在している場合、分析フェーズで遅延が発生する可能性があります。
  • 不十分なデータは、データ分析におけるもう XNUMX つの重要な問題です。 これにより、間違いや不正確な調査結果が生じることはほぼ確実です。

悪いソースからデータを取得している場合は、それをクリーンアップするために多大な労力を費やす必要があります。

17. データの精製について説明してください。

回答例

データ スクラビングまたはデータ ラングリングとも呼ばれるデータ クリーニングは、必要に応じて、不適切なデータ、不適切なデータ、誤りのあるデータ、冗長なデータ、または省略されたデータを検出し、変更、置換、または削除するプロセスです。 データ サイエンスのこの基本コンポーネントは、データが正確で、一貫性があり、使用できることを保証します。

18. 「データマイニング」と「データプロファイリング」という用語を定義してください。

回答例

データ マイニング プロセスでは、データを調査して、これまで知られていなかった関係を特定する必要があります。 このシナリオでは、異常なデータを見つけ、依存関係を認識し、クラスターを評価することがすべて優先されます。 また、大規模なデータベースを調査してトレンドとパターンを特定する必要もあります。

データ プロファイリングのプロセスでは、データの個々のプロパティを調べる必要があります。 この状況では、データ型、頻度などの重要なデータ プロパティを提供することに重点が置かれます。 また、エンタープライズ メタデータの検索と評価が容易になります。

19. データ アナリストはどのような検証手法を使用していますか?

回答例

以下は、データ アナリストが使用する最も一般的なデータ検証方法の一部です。

  • フィールドレベルでの検証
  • フォームレベルでの検証
  • 保存データの検証
  • 検索基準の検証

20.外れ値について説明します。

回答例

外れ値は、データセットの特徴的な属性の平均から大きく逸脱したデータセット内の値です。 外れ値を利用して、定量的変動性または偶発的なサンプリングのいずれかを特定できます。 外れ値は、単変量または多変量として分類されます。 

21. データマイニングとデータ分析の違いは何ですか?

回答例

データ分析とは、データを収集、クリーニング、変換、モデリング、および表示して、推論を行い、将来のステップを選択するために使用できる有用で関連性のある情報を取得するプロセスです。 データ分析は 1960 年代から行われています。

データマイニングは、データを分析するプロセスです。 データベース情報検索とも呼ばれるデータ マイニングでは、膨大な量のデータが調査および分析され、パターンや法則が特定されます。

参照 

  1. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gwao.12684
  2. https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/16094069211062419
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