Phân tích dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích cho việc ra quyết định. Phân tích dữ liệu rất quan trọng trong nhiều doanh nghiệp vì nhiều lý do, do đó có nhu cầu đáng kể đối với các Nhà phân tích dữ liệu trên toàn thế giới. Bảng câu hỏi này chứa tất cả những gì bạn cần biết về vị trí phân tích dữ liệu, từ làm sạch dữ liệu đến xác minh dữ liệu.
21 câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn chuyên viên phân tích dữ liệu hàng đầu để bẻ khóa cuộc phỏng vấn
1. Làm cách nào để phân biệt giữa hồ dữ liệu và máy chủ cơ sở dữ liệu?
Câu trả lời mẫu
Hồ dữ liệu chỉ là một nhóm lớn dữ liệu phi cấu trúc không có mục đích rõ ràng. Kho dữ liệu là một vị trí có thể lưu trữ dữ liệu được sắp xếp, lọc trước đó đã được phân tích cho một chức năng cụ thể. Hai kỹ thuật lưu giữ dữ liệu đôi khi bị nhầm lẫn, nhưng chúng rất khác nhau. Những người mới đến có thể không phân biệt được điều đó một cách dễ dàng.
2. Mô tả một số phương pháp phân tích dữ liệu mà các nhà phân tích dữ liệu sử dụng.
Câu trả lời mẫu
Phân tích dữ liệu đòi hỏi phải áp dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Sau đây là một số điều quan trọng nhất:
- Phân tích cụm bằng quy trình Markov
- Kỹ thuật quy nạp
- Phương pháp dựa trên Bayes
- bảng xếp hạng thống kê
3. Mô tả cách thức hoạt động của một mô hình ngôn ngữ xác suất.
Câu trả lời mẫu
Một chuỗi liên kết gồm n phần tử trong một văn bản hoặc giọng nói nhất định được đặc trưng là N-gram, còn được gọi là mô hình ngôn ngữ dựa trên xác suất. Về cơ bản, nó được tạo thành từ các từ hoặc ký tự lân cận của n nút từ văn bản gốc.
Nói một cách đơn giản, đó là một phương pháp dự đoán phần tử tiếp theo trong một chuỗi.
4. Một số lợi ích của việc sử dụng kiểm soát phiên bản là gì?
Câu trả lời mẫu
Kiểm soát phiên bản có thể được sử dụng để kiểm tra việc xóa, chỉnh sửa và tạo thông tin kể từ bản sao ban đầu.
Nó hỗ trợ trong việc phân biệt nhiều biến thể của vật liệu. Do đó, phiên bản mới nhất có thể được xác định nhanh chóng.
5. Phân biệt giữa phương sai và hiệp phương sai.
Câu trả lời mẫu
Biến thể của một bộ sưu tập dữ liệu từ giá trị trung bình hoặc giá trị trung bình của nó được gọi là phương sai trong thống kê. Các giá trị trong dữ liệu được thu thập khác xa giá trị trung bình bất cứ khi nào phương sai cao hơn. Các con số gần với mức trung bình khi các biến thể ít hơn.
Một khái niệm thống kê phổ biến khác là hiệp phương sai. Hiệp phương sai là một chỉ số cho thấy hai hoặc nhiều biến khác nhau như thế nào khi so sánh với nhau trong dữ liệu thống kê.
6. Thuật toán K-means ngụ ý điều gì?
Câu trả lời mẫu
K-mean là một trong những thuật toán phân vùng nổi tiếng nhất. Dữ liệu chưa được gắn nhãn được phân cụm bằng cách sử dụng phương pháp học tập không kiểm soát này. Số nút được biểu thị bằng chữ 'k.' Nó cố gắng duy trì mỗi cụm khác biệt với các cụm khác. Sẽ không có số nhận dạng nào để cụm hoạt động vì đây là mô hình không được kiểm soát.
7. Chính xác ý bạn là gì khi nói “hồi quy logistic”?
Câu trả lời mẫu
Hồi quy logistic là một mô hình toán học để phân tích các tập dữ liệu có một hoặc nhiều yếu tố phụ thuộc ảnh hưởng đến một kết quả nhất định. Mô hình đề xuất một yếu tố dữ liệu phụ thuộc bằng cách đánh giá mối liên hệ giữa các yếu tố độc lập khác nhau.
8. Mô tả nhiều hình thức phân cụm theo thứ bậc.
Câu trả lời mẫu
Có hai loại kỹ thuật phân cụm có sẵn:
- Phân cụm thông qua Tích tụ (sử dụng chiến lược từ dưới lên để phân tách các cụm)
- Phân cụm phân chia (sử dụng chiến lược từ trên xuống để phân tách các cụm)
9. Chính xác ý bạn là gì khi nói “phân tích chuỗi thời gian”?
Câu trả lời mẫu
Một loạt các điểm dữ liệu được nghiên cứu trong một thời gian trong lĩnh vực Phân tích chuỗi thời gian (TSA). Trong TSA, các nhà phân tích thu thập các mục dữ liệu theo khoảng thời gian đều đặn thay vì thu thập chúng một cách rời rạc hoặc tùy ý. Có thể hoàn thành nó trong cả hai miền tần số thời gian. TSA có thể được sử dụng trong một số lĩnh vực vì phạm vi ứng dụng rộng lớn của nó.
10. Mô tả chi tiết về Lọc cộng tác.
Câu trả lời mẫu
Lọc cộng tác (CF) tạo hệ thống đề xuất dựa trên dữ liệu hoạt động của người dùng. Nó lọc thông tin bằng cách đánh giá dữ liệu từ những người dùng khác đó và các tương tác của họ. Chiến lược này giả định rằng những người đồng ý với đánh giá của một mặt hàng nào đó rất có thể sẽ lại đồng ý về điều này trong thời gian tới.
11. Mô tả các đặc điểm của một mô hình dữ liệu lý tưởng.
Câu trả lời mẫu
Để được coi là xuất sắc và phát triển, một mô hình dữ liệu phải có các đặc điểm sau:
- Cung cấp hiệu suất dự đoán, cho phép dự đoán kết quả chính xác hoặc gần như chính xác nhất có thể.
- Nó phải linh hoạt và đáp ứng khi công ty yêu cầu thay đổi để đáp ứng những điều chỉnh như vậy khi cần thiết.
- Mô hình nên điều chỉnh các thay đổi trong dữ liệu theo cách tương ứng.
- Khách hàng / khách hàng phải có thể hưởng lợi từ nó một cách cụ thể và sinh lợi.
12. Liệt kê những hạn chế của phân tích dữ liệu.
Câu trả lời mẫu
Một số nhược điểm của phân tích dữ liệu như sau:
- Quyền riêng tư của khách hàng có thể bị nguy hiểm do phân tích dữ liệu, có khả năng gây nguy hiểm cho các khoản thanh toán, đơn đặt hàng và đăng ký.
- Các công cụ có thể khó sử dụng và cần được đào tạo trước.
- Mỗi lần chọn nền tảng phân tích tốt nhất đòi hỏi rất nhiều kiến thức và kinh nghiệm.
13. Mô tả công việc của Chuyên viên phân tích dữ liệu là gì?
Câu trả lời mẫu
- Các kỹ thuật thống kê được sử dụng để thu thập và đánh giá dữ liệu, sau đó báo cáo kết quả.
- Giải thích và phân tích các tập dữ liệu phức tạp cho các xu hướng hoặc mẫu.
- Xác định các yêu cầu kinh doanh với sự trợ giúp của các nhóm kinh doanh hoặc quản lý.
- Khả năng giải quyết vấn đề, hợp tác, kỹ năng kỹ thuật và ngôn ngữ giữa các cá nhân đều quan trọng.
- Viết yêu cầu, báo cáo và thuyết trình là thế mạnh của tôi.
- Biết sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu.
14. Liệt kê một số khả năng quan trọng nhất với tư cách là nhà phân tích dữ liệu.
Câu trả lời mẫu
- Khả năng đánh giá, tổ chức, thu thập và truyền đạt dữ liệu khổng lồ một cách chính xác và hiệu quả.
- Khả năng tạo cơ sở dữ liệu, mô hình dữ liệu, khai thác dữ liệu và phân đoạn dữ liệu.
- Để phân tích các tập dữ liệu khổng lồ, bạn cần nắm vững phần mềm thống kê.
15. Quy trình phân tích dữ liệu chính xác là gì?
Câu trả lời mẫu
Sau đây là một số quy trình cần thiết trong thời gian dài:
Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn và sau đó được lưu trữ để làm sạch và xử lý. Tất cả dữ liệu bị thiếu và ngoại lệ sẽ bị xóa trong giai đoạn này.
Phân tích dữ liệu: Khi dữ liệu đã được tạo ra, bước tiếp theo là kiểm tra nó. Hiệu suất của một mô hình có thể được cải thiện bằng cách chạy nó nhiều lần. Mô hình sau đó được xác minh để xác nhận rằng nó đáp ứng các tiêu chí.
Tạo báo cáo: Khi kết thúc quy trình, mô hình được đưa vào hoạt động và các báo cáo được tạo và gửi cho các bên liên quan.
16. Những vấn đề khác nhau mà một người gặp phải khi phân tích dữ liệu là gì?
Câu trả lời mẫu
- Thời hạn và tham vọng không thực tế của các bên liên quan
- Việc sắp xếp dữ liệu từ nhiều nguồn là khó khăn, đặc biệt nếu các tham số và định mức không nhất quán.
- Cơ sở hạ tầng dữ liệu và công nghệ không phù hợp để đáp ứng thời hạn phân tích.
- Có những danh sách thừa và từ sai chính tả. Những điểm không chính xác này có thể cản trở và làm giảm chất lượng dữ liệu.
- Dữ liệu từ nhiều nguồn có thể có cách biểu diễn khác nhau. Nếu dữ liệu thu được bị trộn lẫn sau khi đã được xóa và cấu trúc, điều này có thể tạo ra độ trễ trong giai đoạn phân tích.
- Dữ liệu không đầy đủ là một vấn đề quan trọng khác trong phân tích dữ liệu. Điều này gần như chắc chắn sẽ dẫn đến sai lầm hoặc phát hiện không chính xác.
Nếu bạn đang lấy dữ liệu từ một nguồn xấu, bạn sẽ phải nỗ lực rất nhiều để làm sạch nó.
17. Mô tả quá trình làm sạch dữ liệu.
Câu trả lời mẫu
Làm sạch dữ liệu, đôi khi được gọi là xóa dữ liệu hoặc sắp xếp dữ liệu, là quá trình phát hiện và sau đó thay đổi, thay thế hoặc loại bỏ dữ liệu sai, không đầy đủ, sai sót, dư thừa hoặc bị bỏ sót khi cần. Thành phần cơ bản này của khoa học dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu chính xác, nhất quán và có thể sử dụng được.
18. Định nghĩa thuật ngữ “khai thác dữ liệu” và “lập hồ sơ dữ liệu”.
Câu trả lời mẫu
Quá trình khai thác dữ liệu đòi hỏi phải nghiên cứu dữ liệu để xác định các mối quan hệ chưa biết trước đó. Tìm kiếm dữ liệu bất thường, nhận biết các yếu tố phụ thuộc và đánh giá các cụm đều là những ưu tiên trong trường hợp này. Nó cũng đòi hỏi phải nghiên cứu cơ sở dữ liệu khổng lồ để phát hiện các xu hướng và mô hình.
Quá trình lập hồ sơ dữ liệu đòi hỏi phải kiểm tra các thuộc tính riêng lẻ của dữ liệu. Trong tình huống này, trọng tâm là cung cấp các thuộc tính dữ liệu quan trọng như kiểu dữ liệu, tần suất, v.v. Nó cũng giúp việc tìm kiếm và đánh giá siêu dữ liệu doanh nghiệp trở nên dễ dàng hơn.
19. Nhà phân tích dữ liệu sử dụng những kỹ thuật xác thực nào?
Câu trả lời mẫu
Sau đây là một số phương pháp xác thực dữ liệu phổ biến nhất được Nhà phân tích dữ liệu sử dụng:
- Xác thực ở cấp độ trường
- Xác thực ở cấp biểu mẫu
- Xác thực dữ liệu đã lưu
- Xác thực tiêu chí tìm kiếm
20. Mô tả Ngoại lệ.
Câu trả lời mẫu
Giá trị ngoại lệ là các giá trị trong tập dữ liệu sai lệch đáng kể so với giá trị trung bình của các thuộc tính đặc biệt của tập dữ liệu. Chúng ta có thể xác định sự thay đổi định lượng hoặc lấy mẫu ngẫu nhiên với sự trợ giúp của một ngoại lệ. Các ngoại lệ được phân loại là Đơn biến hoặc Đa biến.
21. Sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu là gì?
Câu trả lời mẫu
Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập, làm sạch, chuyển đổi, lập mô hình và hiển thị dữ liệu để thu thập thông tin có liên quan và có thể sử dụng để đưa ra suy luận và chọn các bước trong tương lai. Phân tích dữ liệu đã có từ những năm 1960.
Khai thác dữ liệu là quá trình phân tích dữ liệu. Một lượng lớn dữ liệu được điều tra và phân tích trong khai thác dữ liệu, còn được gọi là truy xuất thông tin cơ sở dữ liệu, để xác định các mẫu và luật.
Tài liệu tham khảo
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gwao.12684
- https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/16094069211062419
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Sandeep Bhandari là người sáng lập trang web PrepMyCareer.com.
Tôi là một blogger chuyên nghiệp toàn thời gian, một nhà tiếp thị kỹ thuật số và một huấn luyện viên. Tôi yêu thích bất cứ thứ gì liên quan đến Web và tôi cố gắng học các công nghệ mới mỗi ngày.
Tất cả các nhiệm vụ quản lý nhóm, tạo nội dung và kiếm tiền đều do tôi xử lý. Cùng với nhóm tại PrepMyCareer, mục tiêu là cung cấp nội dung hữu ích và hấp dẫn cho độc giả của chúng tôi.