데이터 분석은 현대 경제에서 중요한 높은 수준의 결정을 낮추었다. 이 포괄적 인 가이드는 기본 개념에서 생성 AI와 같은 고급 기술로 진행되는 50 개의 주요 데이터 분석가 인터뷰 질문을 탐구합니다. 이러한 질문을 마스터하면 분석 기술이 향상되고 실제 데이터 문제를 해결하는 데 대한 신뢰를 구축합니다.
초보자 수준
이 섹션은 필수 데이터 분석 개념 및 도구, 통계, 데이터 청소 및 소개 SQL에 중점을 둡니다.
Q1에 중점을 둡니다. 데이터 분석 및 그 중요성을 정의하십시오.
a1. 데이터 분석에는 데이터 수집, 구성 및 해석, 패턴, 추세 및 통찰력을 공개하는 것이 포함됩니다. 조직에서 정보에 입각 한 의사 결정을 내려서 기회, 위험 및 프로세스 개선을 식별 할 수 있도록하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 판매 데이터를 분석하면 재고 관리를 알리는 베스트셀러 제품을 공개 할 수 있습니다.
Q2. 서로 다른 데이터 유형을 분류합니다.
a2. 데이터는 다음과 같이 분류됩니다 :
Q3. 질적 및 정량적 데이터의 차별화.
a3. Q4. 데이터 분석가의 역할을 설명하십시오. a4. 데이터 분석가는 원시 데이터를 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스로 변환합니다. 여기에는 데이터 수집, 청소, 탐색 및 전략적 의사 결정을 지원하기위한 보고서 및 대시 보드 작성이 포함됩니다. Q5. 1 차 데이터와 2 차 데이터를 구별하십시오. a5. 데이터 시각화의 중요성을 강조하십시오. a6. 데이터 시각화는 데이터를 쉽게 이해할 수있는 차트와 그래프로 변환하여 원시 데이터보다 패턴과 트렌드를 더 쉽게 드러냅니다. 예를 들어, 시간이 지남에 따라 판매를 보여주는 라인 차트는 최고 판매 기간을 빠르게 보여줍니다. Q7. 공통 데이터 저장 파일 형식을 나열합니다. a7. 공통 형식은 CSV (comma-separated value), JSON (JavaScript 객체 표기법), XML (확장 가능한 마크 업 언어), Excel 스프레드 시트 및 SQL 데이터베이스가 포함됩니다. Q8. 데이터 파이프 라인과 그 중요성을 설명하십시오.
a8. 데이터 파이프 라인은 소스에서 대상으로 데이터 이동을 자동화하고 분석을 위해 데이터 이동을 자동화하고 종종 데이터 정리 및 준비를위한 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스를 통합합니다.
q9. 중복 데이터를 어떻게 처리합니까?
a9. 중복 데이터는 SQL (별개 키워드) 또는 Python 's Pandas drop_duplicates () function을 사용하여 식별 할 수 있습니다. 식별 후, 복제물을 제거하거나 추가로 분석하여 관련성을 결정할 수 있습니다.
Q10. KPI와 그 응용 프로그램을 정의하십시오.
a10 kpis (주요 성능 지표)는 목표에 대한 진행 상황을 측정하는 정량화 가능한 메트릭입니다. 예를 들어, "월간 수익 증가"는 판매 목표를 향한 진전을 나타내는 판매 KPI입니다.
중간 수준
이 섹션은 데이터 분석을위한 데이터 시각화, 고급 Excel 기능 및 Python 라이브러리에 대해 더 깊이 탐구합니다.
Q11. 데이터베이스 정규화를 설명하십시오.
a11. 정규화는 데이터베이스를 구성하여 중복성을 줄이고 데이터 무결성을 향상시킵니다. 예를 들어, 고객 정보 및 주문 세부 사항을 관련 테이블로 분리하면 데이터 복제를 방지하고 일관성을 보장합니다.
Q12. 히스토그램과 막대 차트의 차별화.
a12.
Q13. 데이터 청소의 일반적인 과제는 무엇입니까?
a13. 문제에는 누락 된 데이터 처리, 이상치 식별 및 제거, 일관되지 않은 형식 표준화, 복제 해결 및 분석 목표와 데이터를 조정하는 것이 포함됩니다.
Q14. SQL 조인을 설명하십시오.
A14. SQL 조인 관련 열을 기반으로 여러 테이블의 데이터를 결합합니다. 유형에는 내부 결합 (일치 행 만), 왼쪽 조인 (왼쪽 테이블의 모든 행) 및 전체 결합 (두 테이블의 모든 행)이 포함됩니다.
Q15가 포함됩니다. 시계열 분석 란 무엇입니까?
A15. 시계열 분석은 순서대로 순서 (주식 가격, 판매 데이터)를 검사하여 추세와 패턴을 식별하기 위해, 종종 예측 평균 또는 ARIMA 모델과 같은 기술을 사용하여. A/B 테스트 란 무엇입니까?
a16. A/B 테스트는 두 가지 버전의 변수 (웹 사이트 디자인)를 비교하여 더 나은 성능을 결정합니다. 예를 들어, 두 개의 웹 사이트 레이아웃을 비교하여 전환율이 높을 수있는 어느 것이 더 높은지 확인하십시오.
Q17. 마케팅 캠페인 성공을 어떻게 측정 하시겠습니까?
a17. KPIS와 같은 전환율, ROI (수익), 고객 확보 비용 및 CTR (클릭 수익률) 마케팅 캠페인 효과 측정
Q18. 데이터 모델링에 과적 맞는 것은 무엇입니까?
a18. 과적은 모델이 훈련 데이터의 노이즈를 배우면서 높은 훈련 정확도를 초래하지만 새로운 데이터에 대한 성능이 좋지 않을 때 발생합니다. 정규화와 같은 기술은 지나치게 적합합니다.
고급 레벨
이 섹션에서는 데이터 분석에서 예측 모델링, 기계 학습 및 생성 AI를 탐구합니다.
Q19. 데이터 분석에 생성 AI를 어떻게 사용할 수 있습니까?
a19. 생성 AI는 데이터 청소를 자동화하고 합성 데이터 세트를 생성하며 자연어 처리를 통해 통찰력을 제공하며 프롬프트를 기반으로 시각화를 생성 할 수 있습니다.
Q20. 이상 탐지 란 무엇입니까?
a20. 이상 탐지는 표준에서 크게 벗어난 특이한 데이터 포인트를 식별하고 사기 탐지, 보안 모니터링 및 예측 유지 보수에 유용합니다.
Q21. ETL과 ELT의 차별화
a21.
Q22. 치수 감소를 설명하십시오.
a22. 차원 감소는 중요한 정보를 보존하면서 데이터 세트의 변수 수를 줄입니다. PCA (주요 구성 요소 분석)와 같은 기술은 데이터를 단순화하고 모델 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.
Q23. 다중 공학 성을 처리하는 방법?
a23. 다중 공선 성 (독립 변수 간의 높은 상관 관계), 정규화 (릿지 또는 라소 회귀)를 사용하여 상관 변수를 제거하거나 치수 감소를 적용함으로써
q24를 적용함으로써 해결할 수 있습니다. 기능 스케일링이 중요한 이유는 무엇입니까?
a24. 기능 스케일링은 변수가 유사한 크기를 갖도록하여 기계 학습 알고리즘을 지배하는 데 큰 값을 가진 기능을 방지합니다. 기술에는 최소 점수 스케일링 및 표준화가 포함됩니다.
Q25. 이상치를 다루는 방법?
a25. 특이 치 (극단 값)는 분석을 왜곡 할 수 있습니다. 이를 처리에는 식별 (박스 플롯, 산점도), 제거, 캡핑 (극한 값 제한) 또는 변환 (로그 스케일링)이 포함됩니다.
Q26이 포함됩니다. 상관 관계 대 원인을 설명하십시오.
a26. 상관 관계는 통계적 관계를 나타내지 만 반드시 인과 관계는 아닙니다. 원인은 직접적인 원인과 효과 관계를 의미합니다. 아이스크림 판매 및 익사 사건은 상관 관계가있을 수 있지만 (여름 더위의 증가) 하나는 다른 하나를 유발하지 않습니다.
Q27. 회귀 모델에 대한 주요 성능 지표?
a27. Mae (평균 절대 오류), MSE (평균 제곱 오류) 및 R- 제곱 (분산 비율)은 일반적인 회귀 모델 평가 지표입니다.
Q28. 데이터 분석에서 재현성을 보장하는 방법?
a28. 재현성은 버전 제어 (GIT), 분석 파이프 라인의 자세한 문서 및 데이터 세트 및 환경 공유 (Docker, Conda)를 통해 보장됩니다.
q29. 교차 검증의 중요성은 무엇입니까?
a29. 교차 검증은 데이터를 모델 교육 및 평가를위한 서브 세트로 나누고 모델 일반화를 개선하고 과인을 줄입니다. K- 폴드 교차 검증은 일반적인 기술입니다.
Q30. 데이터 대치를 설명하십시오.
a30. 데이터 대치는 사송을 추정 한 값 (평균, 중앙값, 모드 또는 예측 방법)으로 대체하여 분석을 위해 데이터 세트를 완료합니다.
Q31. 공통 클러스터링 알고리즘?
a31. k-means, dbscan (노이즈가있는 응용 프로그램의 밀도 기반 공간 클러스터링) 및 계층 적 클러스터링은 일반적인 클러스터링 알고리즘입니다.
Q32. 부트 스트랩을 설명하십시오.
a32. 부트 스트랩은 원래 데이터에서 여러 데이터 세트를 생성하여 모집단 매개 변수를 추정하고 분포 가정없이 통계적 중요성을 평가하는 리 샘플링 기술입니다.
q33. 데이터 분석에서 신경망과 그 응용은 무엇입니까?
A33. 신경망은 뇌의 구조에서 영감을 얻은 기계 학습 모델입니다. 이미지 인식, 자연어 처리 및 예측에 사용됩니다.
Q34. 데이터 분석을위한 고급 SQL.
a34. 고급 SQL에는 복잡한 쿼리 (중첩 하위 쿼리, 창 함수), CTE (공통 테이블 표현) 및 데이터 요약을위한 피벗 테이블이 포함됩니다.
Q35. 기능 엔지니어링이란 무엇입니까?
A35. 기능 엔지니어링은 기존 기능으로부터 새로운 기능을 생성하여 모델 성능을 향상시킵니다. 예를 들어, 타임 스탬프에서 "요일"을 추출하면 판매 예측이 향상 될 수 있습니다.
Q36. p- 값을 해석하는 방법?
a36. p- 값은 귀무 가설이 참이면 얻은 결과를 관찰 할 확률을 나타냅니다. 유의 수준 아래의 p- 값 (예 : 0.05)은 귀무 가설을 거부하는 것을 암시합니다.
Q37. 권장 시스템은 무엇입니까?
A37. 권장 시스템은 협업 필터링 (사용자 항목 상호 작용) 및 컨텐츠 기반 필터링 (항목 기능)과 같은 기술을 사용하여 선호도를 기반으로 사용자에게 항목을 제안합니다.
q38. 데이터 분석의 NLP 응용 프로그램.
A38. NLP (자연 언어 처리)는 텍스트 데이터에서 감정 분석, 텍스트 요약 및 키워드 추출을 가능하게합니다.
Q39. 강화 학습과 의사 결정에서의 역할은 무엇입니까?
a39. 강화 학습은 원하는 행동을 보상함으로써 대리인에게 순차적 결정을 내릴 수 있도록 훈련합니다. 동적 가격 및 공급망 최적화에 유용합니다.
Q40. 클러스터링 결과를 평가하는 방법?
a40. Silhouette 점수 (클러스터 응집력 및 분리 측정) 및 Dunn Index (컴팩트 및 분리 평가)와 같은 메트릭은 클러스터링 품질을 평가합니다. 육안 검사는 저 차원 데이터에도 도움이됩니다.
Q41. 시계열 데이터 분석.
A41. 시계열 분석에는 Arima와 같은 모델을 사용한 추세 분석, 계절성 탐지 및 예측이 포함됩니다.
Q42.
Q43. 기계 학습에서 정규화의 역할.
a43. 정규화 (L1 또는 Lasso, L2 또는 Ridge)는 복잡성을 모델링하여 일반화를 향상 시켜서 과적으로 과적합니다.
Q44. 빅 데이터 분석 문제.
A44. 문제에는 데이터 품질, 확장 성, 다양한 데이터 소스의 통합 및 개인 정보 보호 문제가 포함됩니다.
Q45. 감정 분석을위한 파이썬.
a45. Python Libraries (NLTK, TextBlob, Spacy)는 텍스트를 전처리하고 극성을 분석하며 결과를 시각화함으로써 감정 분석을 촉진합니다.
Q46. 공분산 행렬이란 무엇입니까?
a46. 공분산 행렬은 PCA와 포트폴리오 최적화에 사용되는 여러 변수 간의 쌍별 공분산을 보여줍니다.
Q47. 고차원 데이터 세트에 대한 기능 선택.
a47. 기술에는 필터 방법 (통계 테스트), 래퍼 메소드 (재귀 기능 제거) 및 임베디드 메소드 (lasso regression).
Q48이 포함됩니다. 데이터 분석의 Monte Carlo 시뮬레이션.
a48. Monte Carlo Simulation은 무작위 샘플링을 사용하여 재무 모델링 및 위험 평가에 유용한 확률을 추정합니다.
Q49. 예측 분석의 생성 AI.
a49. 생성 AI 모델은 현실적인 시뮬레이션을 만들고 기능 생성을 자동화하며 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
Q50. 기계 학습 모델을 배포 할 때 주요 고려 사항
a50. 고려 사항은 확장 성, 모니터링, 기존 시스템 및 윤리적 및 규정 준수 측면이 포함됩니다.
결론
이 가이드는 주요 데이터 인터뷰 질문에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 답변의 암기뿐만 아니라 기본 개념에 대한 철저한 이해는 성공에 중요합니다. 지식을 창의적으로 적용하고 비판적으로 생각하는 능력은 끊임없이 진화하는 데이터 분석 분야에서 필수적입니다.
위 내용은 상위 50 개 데이터 분석가 인터뷰 질문의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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