Introduksjon til dataanalytiker intervju spørsmål og svar
Det er økt etterspørsel etter karrierer innen datavitenskap, dataanalyse og programmering, behovet for dataanalytiker er høyere. Hvis vi er interessert i å løse problemer, formidle kunnskap med andre, ville dataanalytikarriere være den beste. De fleste dataanalytikere sikter mot storskala data som Hadoop. De grunnleggende ferdighetene som kreves for å være en dataanalytiker er å lære skripting og statistisk språk, Advanced Excel, Kunnskap om SQL, trenger gode presentasjonsevner for rapportering og visualisering av data, databaseanleggelse, gruvedrift, rengjøring. Jobben deres er å samle inn dataene og bruke dem til å hjelpe selskaper til å ta bedre forretningsavgjørelser.
De jobber med store mengder data som figurer, fakta, rå data og tall, trenger å se gjennom dataene og analysere dem for å gi ut de endelige spådommene. De bruker vanligvis systemer og beregningsapplikasjoner for å finne ut av tallene. Hovedmålene til en dataanalytiker er å oppdage nyttig informasjon og støtte beslutninger i deres virksomhet. Dataanalytiker har følgende ansvar:
- Jobber med team, ledelse, dataforsker
- Analysere og tolke resultatene ved hjelp av statistiske verktøy
- Leverer datarapporter til ledelsen
- Finne nye muligheter for prosessforbedring
Dataanalytiker er avhengige av forskjellige verktøy for å samle inn dataene. Noen vanlige verktøy er:
- utmerke
- SQL
- Google Analytics
- Tableau
- Visual Optimizer
Hvordan ser en dag ut for dataanalytiker?
Dataanalytikeren vil samle og hente dataene, behandle dem for å gi ut meningsfull informasjon til den eksterne brukeren. Arbeidet deres varierer avhengig av hvilken type data de får med (salg, sosial, varebeholdning). De bruker tiden sin på å utvikle systemer for å samle inn data og gjøre implementeringen av dem til rapporter som vil hjelpe deres selskap i å lede.
Fordeler og ulemper med dataanalytiker:
Pros:
- Data Analyst er etterspurt med en attraktiv lønn på inngangsnivåer.
- Kan jobbe for et bredt spekter av selskaper, og tilbyr karrieremuligheter
Ulemper:
- Trenger å lære programmeringsferdigheter SQL for å jobbe med et stort volum av dataene
Nå, hvis du leter etter en jobb som er relatert til Data Analyst, må du forberede deg på intervjuspørsmålene til Data Analyst i 2019. Det er sant at hvert intervju er forskjellig per de forskjellige jobbprofilene. Her har vi forberedt de viktige spørsmålene og svarene til dataanalytikerintervju som vil hjelpe deg å få suksess i intervjuet.
I denne artikkelen om Data Analyst Interview Questions fra 2019, skal vi presentere 10 viktigste og ofte brukte Interview Analyst spørsmål. Disse spørsmålene vil hjelpe studentene å bygge konseptene sine rundt Data Analyst og hjelpe dem med å prøve intervjuet.
Del 1 - Data Analyst Interview Questions (Basic)
Denne første delen dekker grunnleggende spørsmål og svar på dataanalytikerintervju
Q1. Hva er rollen som dataanalytiker og anvendelsen av dataanalytikerrollen?
Svar:
Dataanalytiker samler inn data fra forskjellige kilder og analyserer resultatet ved bruk av forskjellige statistiske teknikker. Hovedansvaret er å generere innsikt fra data og produsere resultatet til eksterne kunder. Det er en enorm mulighet innen bioteknologi og industri. Det menneskelige genomprosjektet er et eksempel.
Q2. Hvordan excel brukes i dataanalyse og lister opp de forskjellige trinnene som er involvert i et analyseprosjekt?
Svar:
Excel brukes til en rekke formål som å generere sammendrag og presentere det i et interaktivt Excel-instrumentbord for enkel forståelse. Kryss-tabulering gjøres i excel ved å bruke en pivottabell.
De forskjellige trinnene involvert i analyseprosjektet er:
- Forstå forretningsproblemet
- Utforske dataene
- Validerer modellen med nye datasett.
- Sporing av resultatene for å analysere ytelsen til prosessen.
La oss gå til de neste spørsmålene om dataanalytikerintervju.
Q3. Nevn forskjellen mellom data mining og dataanalytiker.
Svar:
| Datautvinning | Data analytiker |
| De bygger en algoritme for å identifisere strukturen til dataene. Hovedansvaret her er å gjøre dataene mer brukbare. | De er ikke et individ. Jobbprofilen innebærer å utarbeide rå data, rengjøring, transformasjon, modellering og til slutt blir resultatet publisert i form av diagrammer basert på visualiseringer. |
| De er basert på matematiske modeller og vitenskapelige metoder for å definere en data | De bruker forretningsinformasjon og analysemetoder for dataene. |
| De involverer ikke datavisualisering. | De gir et resultat ved hjelp av visualisering. |
Q4. Gi ut problemene som en dataanalytiker står overfor, og hva er nøkkelferdighetene som kreves for dataanalytiker?
Svar:
Dette er de mest stilte Data Analyst Interview Questions i et intervju. Noen av problemene som dataanalytiker står overfor
- Dupliserte stavemåter
- Manglende og overlappende data
- Ulovlige verdier
- Flere oppføringer.
Nøkkelferdighetene som kreves for dataanalytiker er
De skal ha følgende ferdigheter:
Datakunnskap, big data-kunnskap, presentasjonsevner
Q5. Hva mener du med å rense data og hva innebærer utforskende dataanalyse?
Svar:
Under denne prosessen blir de uønskede dataene sortert ut, og alle feilmuligheter utelukkes for å forbedre kvaliteten på dataene. Den beste måten å rense data på er:
- Segregerer data
- Opprette et skript eller verktøyfunksjoner
- Analyser statistikken for hver datakolonne
De undersøkende dataene involverer
- Finne beskrivende statistikk
- Visualiser data med grafer, plott
- Univariate og multivariate teknikker
- Histogrammer, Scatterplots, Quantile distribution
Del 2 - Data Analyst Interview Questions (Advanced)
La oss nå ta en titt på de avanserte spørsmål og svar på dataanalytikerintervju.
Q6. Hva er valideringsmetodene brukt av dataanalytikeren og hvilke tekniske verktøy brukes ofte til analyse og presentasjon?
Svar:
De vanligste metodene som brukes av dataanalytiker er:
- Datascreening
- Verifisering av data
Q7. Hva er forskjellen mellom dataforsker og dataanalytiker?
Svar:
Forskjellen er den forståelsen av informatikk og analysere dataene med skala. Dataforsker trenger bare grunnleggende begreper i statistikk, og nyutviklede verktøy er mer og mer nyttige for dataforskere. Rollen til dataforskere og dataanalytiker defineres og varieres etter eget ferdighetssett og bransjene. Dataforskere kan med hell vokse til dataanalytiker.
La oss gå til de neste spørsmålene og svarene til dataanalytikerintervju.
Q8. Hvordan håndtere databasen som en dataanalytiker, og hva er prosedyrene for å analysere dataene?
Svar:
Data Analyst er ansvarlig for databasedesign og sikkerhet. De oppgraderer databasen med jevne mellomrom slik at den oppfyller markedets behov. Prosedyrene for å analysere dataene er:
- Å løse det analytiske problemet
- Finne forholdet mellom kategoriene med data
- Rengjøring av data
- Datastatistikk
- Lage en rapport om analysen
Q9. Hva er de forskjellige variable teknikkene vi kjenner til?
Svar:
Dette er de mest populære Data Analyst Interview Questions som er stilt i et intervju. De forskjellige variable teknikkene er
- Informasjonskriterier
- Gruppering
- Hovedkomponenter
- Faktor analyse
Q10. Hvordan behandle manglende verdier og verdifulle verdier?
Svar:
Manglende verdier erstattes av gjennomsnittsverdien for serier i tidsseriedata. Bruke vekten av bevistransformasjon for å behandle manglende verdier. Numeriske verdier som er langt borte fra null, blir behandlet som en utligger.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til listen over spørsmål og svar på dataanalytikerintervjuer, slik at kandidaten enkelt kan slå sammen disse datasanalytisk intervjuspørsmål. Her i dette innlegget har vi studert spørsmål om dataanalytikerintervju som ofte blir stilt i intervjuer. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer:
- Dvale intervjuspørsmål
- Data Mining Interview spørsmål
- JMeter intervju spørsmål og svar
- Struts 2 intervjuspørsmål