Анализ данных — это процесс преобразования данных в полезную информацию для принятия решений. Аналитика данных имеет решающее значение во многих компаниях по разным причинам, поэтому во всем мире существует острая потребность в аналитиках данных. Эта анкета содержит все, что вам нужно знать о должности аналитика данных, от очистки данных до проверки данных.
21 лучший вопрос и ответ на интервью аналитика данных, чтобы взломать интервью
1. Как отличить озеро данных от сервера базы данных?
Образец ответа
Озеро данных — это просто большой пул неструктурированных данных без четкой цели. Хранилище данных — это место, где могут храниться упорядоченные отфильтрованные данные, которые ранее были проанализированы для определенной функции. Два метода хранения данных иногда ошибочны, но они сильно различаются. Новички, возможно, не смогут так легко отличить.
2. Опишите некоторые подходы к анализу данных, используемые аналитиками данных.
Образец ответа
Анализ данных требует применения различных статистических подходов. Ниже приведены некоторые из наиболее важных:
- Кластерный анализ с использованием марковского процесса
- Методы вменения
- Методологии, основанные на Байесе
- Статистические рейтинги
3. Опишите, как работает вероятностная языковая модель.
Образец ответа
Связанная последовательность n-элементов в данном тексте или голосе характеризуется как N-грамма, также известная как языковая модель, основанная на вероятности. По сути, он состоит из соседних слов или символов n узлов исходного текста.
Проще говоря, это метод предсказания следующего элемента в ряду.
4. Каковы преимущества использования контроля версий?
Образец ответа
Контроль версий может использоваться для проверки удаления, редактирования и создания информации с момента первоначальной копии.
Это помогает различать несколько вариаций материала. В результате самая последняя версия может быть быстро идентифицирована.
5. Различайте дисперсию и ковариацию.
Образец ответа
Отклонение набора данных от его среднего или среднего значения известно как отклонение в статистике. Значения в собранных данных далеки от среднего всякий раз, когда дисперсия выше. Цифры близки к среднему, когда вариации меньше.
Еще одним популярным статистическим понятием является ковариация. Ковариация — это показатель того, как две или более переменных изменяются по сравнению друг с другом в статистических данных.
6. Что подразумевает алгоритм К-средних?
Образец ответа
K-mean — один из самых известных алгоритмов разбиения. Немаркированные данные группируются с использованием этого неконтролируемого подхода к обучению. Количество узлов обозначается буквой «k». Он прилагает усилия, чтобы каждый кластер отличался от других. Не будет никаких идентификаторов для работы кластера, потому что это нерегулируемая модель.
7. Что именно вы имеете в виду, когда говорите «логистическая регрессия»?
Образец ответа
Логистическая регрессия — это математическая модель для анализа наборов данных, имеющих один или несколько зависимых факторов, влияющих на определенный результат. Модель предлагает зависимый элемент данных, оценивая связь между различными независимыми факторами.
8. Опишите различные формы иерархической кластеризации.
Образец ответа
Доступны два типа методов кластеризации:
- Кластеризация через агломерацию (которая использует восходящую стратегию для разложения кластеров)
- Кластеризация, которая разделяет (использует нисходящую стратегию для разложения кластеров)
9. Что именно вы имеете в виду, когда говорите «анализ временных рядов»?
Образец ответа
Последовательность точек данных изучается в течение некоторого времени в дисциплине анализа временных рядов (TSA). В TSA аналитики собирают элементы данных через регулярные промежутки времени, а не спорадически или произвольно. Это возможно сделать в обеих частотно-временных областях. TSA может использоваться в нескольких секторах из-за его широкого спектра применений.
10. Подробно опишите совместную фильтрацию.
Образец ответа
Совместная фильтрация (CF) создает систему рекомендаций на основе данных о действиях пользователей. Он отфильтровывает информацию, оценивая данные других пользователей и их взаимодействия. Эта стратегия предполагает, что люди, которые согласны с оценкой определенного предмета, скорее всего, снова согласятся с ней в ближайшем будущем.
11. Опишите характеристики идеальной модели данных.
Образец ответа
Чтобы считаться отличной и разработанной, модель данных должна иметь следующие характеристики:
- Обеспечивает производительность прогнозирования, позволяя предсказывать результаты максимально точно или почти точно.
- Он должен быть универсальным и отзывчивым, когда компания требует изменений, чтобы соответствовать таким корректировкам по мере необходимости.
- Модель должна пропорционально приспосабливаться к изменениям данных.
- Клиенты/заказчики должны иметь возможность извлекать из этого конкретную и прибыльную выгоду.
12. Перечислите недостатки анализа данных.
Образец ответа
Некоторые из недостатков анализа данных заключаются в следующем:
- Конфиденциальность клиентов может быть поставлена под угрозу в результате анализа данных, что потенциально может поставить под угрозу платежи, заказы и регистрации.
- Инструменты могут быть сложны в использовании и требуют предварительной подготовки.
- Выбор лучшей аналитической платформы каждый раз требует больших знаний и опыта.
13. Что входит в обязанности аналитика данных?
Образец ответа
- Статистические методы используются для сбора и оценки данных, а затем сообщаются результаты.
- Интерпретируйте и анализируйте сложные наборы данных для выявления тенденций или закономерностей.
- Определение бизнес-требований с помощью бизнес-команд или управленческих команд.
- Способность решать проблемы, сотрудничество, технические и межличностные языковые навыки — все это важно.
- Написание запросов, отчетов и презентаций — моя сильная сторона.
- Умение пользоваться инструментами визуализации данных.
14. Перечислите некоторые из наиболее важных способностей аналитика данных.
Образец ответа
- Способность правильно и эффективно оценивать, организовывать, собирать и передавать огромные данные.
- Способность создавать базы данных, модели данных, интеллектуальный анализ данных и сегментацию данных.
- Для анализа огромных наборов данных вам необходимо хорошо разбираться в статистическом программном обеспечении.
15. Какова процедура анализа данных?
Образец ответа
Ниже приведены некоторые из процессов, необходимых в долгосрочной перспективе:
Данные собираются из нескольких источников, а затем сохраняются для очистки и обработки. На этом этапе удаляются все недостающие данные и выбросы.
Анализ данных: после того, как данные были получены, следующим шагом будет их изучение. Производительность модели можно улучшить, запустив ее несколько раз. Затем модель проверяется, чтобы подтвердить, что она удовлетворяет критериям.
Создание отчетов: в конце процесса модель приводится в действие, создаются отчеты и отправляются заинтересованным сторонам.
16. Какие проблемы возникают при анализе данных?
Образец ответа
- Нереальные сроки и амбиции вовлеченных заинтересованных сторон
- Контурирование данных из многочисленных источников затруднено, особенно если параметры и нормы несовместимы.
- Неадекватная инфраструктура данных и технологии для соблюдения сроков аналитики.
- Есть лишние списки и слова с ошибками. Эти неточности могут препятствовать получению данных и ухудшать их качество.
- Данные из многочисленных источников могут иметь разное представление. Если полученные данные смешиваются после того, как они уже были очищены и структурированы, это может привести к задержке на этапе анализа.
- Недостаток данных — еще одна ключевая проблема в анализе данных. Это почти наверняка приведет к ошибкам или неточным выводам.
Если вы получаете данные из плохого источника, вам придется приложить много усилий для их очистки.
17. Опишите очистку данных.
Образец ответа
Очистка данных, иногда называемая очисткой данных или обработкой данных, представляет собой процесс обнаружения и последующего изменения, замены или удаления неправильных, неадекватных, ошибочных, избыточных или пропущенных данных по мере необходимости. Этот базовый компонент науки о данных гарантирует точность, согласованность и удобство использования данных.
18. Дайте определение терминам «интеллектуальный анализ данных» и «профилирование данных».
Образец ответа
Процесс интеллектуального анализа данных включает в себя изучение данных для выявления ранее неизвестных взаимосвязей. Поиск аномальных данных, распознавание зависимостей и оценка кластеров — все это приоритеты в этом сценарии. Это также влечет за собой изучение массивных баз данных для выявления тенденций и закономерностей.
Процесс профилирования данных влечет за собой изучение индивидуальных свойств данных. В этой ситуации основное внимание уделяется предоставлению важных свойств данных, таких как тип данных, частота и т. д. Это также упрощает поиск и оценку корпоративных метаданных.
19. Какие методы проверки используют аналитики данных?
Образец ответа
Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных методов проверки данных, используемых аналитиками данных:
- Проверка на уровне поля
- Проверка на уровне формы
- Проверка сохраненных данных
- Проверка критериев поиска
20. Опишите выброс.
Образец ответа
Выбросы — это значения в наборе данных, которые значительно отклоняются от среднего значения отличительных атрибутов набора данных. Мы можем идентифицировать либо количественную изменчивость, либо случайную выборку с помощью выброса. Выбросы классифицируются как одномерные или многомерные.
21. В чем разница между интеллектуальным анализом данных и анализом данных?
Образец ответа
Анализ данных — это процесс сбора, очистки, преобразования, моделирования и отображения данных для получения полезной и релевантной информации, которая может быть использована для создания выводов и выбора будущих шагов. Анализ данных существует с 1960-х годов.
Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа данных. Огромные объемы данных исследуются и анализируются в ходе интеллектуального анализа данных, также называемого поиском информации в базе данных, для обнаружения закономерностей и законов.
Справка
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gwao.12684
- https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/16094069211062419
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари — основатель сайта PrepMyCareer.com.
Я профессиональный блогер, цифровой маркетолог и тренер. Я люблю все, что связано с Интернетом, и каждый день стараюсь изучать новые технологии.
Все задачи по управлению командой, созданию контента и монетизации ложатся на меня. Вместе с командой PrepMyCareer мы стремимся предоставить нашим читателям полезный и интересный контент.