Soalan wawancara penganalisis data 50 teratas

Panduan komprehensif ini meneroka 50 soalan wawancara penganalisis data utama, yang berkembang dari konsep asas kepada teknik canggih seperti AI Generatif. Menguasai soalan-soalan ini meningkatkan kemahiran analisis anda dan membina keyakinan dalam menangani cabaran data dunia sebenar.

Tahap pemula Tentukan analisis data dan kepentingannya. Adalah penting untuk membuat keputusan dalam organisasi, membolehkan pengenalpastian peluang, risiko, dan penambahbaikan proses. Sebagai contoh, menganalisis data jualan boleh mendedahkan produk terlaris, memaklumkan pengurusan inventori.

Q2. Mengkategorikan jenis data yang berbeza.

A2.

Separa berstruktur: mempamerkan beberapa struktur organisasi (XML, JSON).

Q3. Membezakan antara data kualitatif dan kuantitatif. a3.

• Q4. Huraikan peranan penganalisis data. Ini melibatkan pengambilalihan data, pembersihan, penerokaan, dan penciptaan laporan dan papan pemuka untuk menyokong pengambilan keputusan strategik.

  Q5. Membezakan antara data primer dan sekunder. A5. Sorot kepentingan visualisasi data. A6. Visualisasi data mengubah data ke dalam carta dan graf yang mudah difahami, mengungkapkan corak dan trend lebih mudah daripada data mentah. Sebagai contoh, carta baris yang menunjukkan jualan dari masa ke masa dengan cepat menggambarkan tempoh jualan puncak.

  Q7. Senaraikan format fail penyimpanan data biasa.

  A7. Terangkan saluran paip data dan kepentingan mereka.

  A8. Bagaimana anda mengendalikan data pendua? Selepas pengenalpastian, pendua boleh dikeluarkan atau dianalisis selanjutnya untuk menentukan kaitannya.

  Q10. Tentukan KPI dan permohonan mereka. Sebagai contoh, "peningkatan pendapatan bulanan" adalah KPI jualan yang menunjukkan kemajuan ke arah matlamat jualan.

  Tahap pertengahan

  Terangkan normalisasi pangkalan data.

  A11. Normalisasi menganjurkan pangkalan data untuk mengurangkan redundansi dan meningkatkan integriti data. Sebagai contoh, memisahkan maklumat pelanggan dan butiran pesanan ke dalam jadual yang berkaitan menghalang pertindihan data dan memastikan konsistensi.

  Q12. Membezakan antara histogram dan carta bar. A12.

  • Q13. Apakah cabaran umum dalam pembersihan data?

    A13. Jelaskan SQL Joins.

    A14. SQL menyertai menggabungkan data dari pelbagai jadual berdasarkan lajur yang berkaitan. Jenis termasuk gabungan dalaman (baris yang sepadan sahaja), Kiri Join (semua baris dari meja kiri), dan gabungan penuh (semua baris dari kedua -dua jadual).

    Q15. Apakah analisis siri masa?

    A15. Analisis siri masa mengkaji titik data yang diperintahkan secara kronologi (harga saham, data jualan) untuk mengenal pasti trend dan corak, sering menggunakan teknik seperti bergerak purata atau model Arima untuk meramalkan. Apakah ujian A/B?

    A16. A/B Ujian membandingkan dua versi pembolehubah (reka bentuk laman web) untuk menentukan yang lebih baik. Sebagai contoh, membandingkan dua susun atur laman web untuk melihat yang mendorong kadar penukaran yang lebih tinggi.

    Q17. Bagaimanakah anda mengukur kejayaan kempen pemasaran?

    A17. KPI seperti kadar penukaran, ROI (pulangan atas pelaburan), kos pengambilalihan pelanggan, dan CTR (klik-melalui kadar) mengukur keberkesanan kempen pemasaran.

    Q18. Apa yang berlebihan dalam pemodelan data? A18. overfitting berlaku apabila model mempelajari bunyi data latihan, mengakibatkan ketepatan latihan yang tinggi tetapi prestasi yang lemah pada data baru. Teknik seperti regularization mengurangkan overfitting. Level Advanced

    Bahagian ini meneroka pemodelan ramalan, pembelajaran mesin, dan AI generatif dalam analisis data.

    Q19. Bagaimanakah AI generatif boleh digunakan dalam analisis data? Apakah pengesanan anomali?

    A20. Pengesanan anomali mengenal pasti titik data yang luar biasa yang menyimpang dengan ketara dari norma, berguna untuk pengesanan penipuan, pemantauan keselamatan, dan penyelenggaraan ramalan.

    Q21. Membezakan antara ETL dan Elt. A21. kemudian berubah. ELT lebih sesuai untuk dataset besar.

  Q22. Terangkan pengurangan dimensi.

  A22. Pengurangan dimensi mengurangkan bilangan pembolehubah dalam dataset sambil mengekalkan maklumat penting. Teknik seperti PCA (Analisis Komponen Utama) digunakan untuk memudahkan data dan meningkatkan prestasi model.

  Q23. Bagaimana untuk mengendalikan multicollinearity?

  Kenapa ciri skala penting?

  A24. Skala ciri memastikan pembolehubah mempunyai magnitud yang sama, mencegah ciri -ciri dengan nilai yang lebih besar dari algoritma pembelajaran mesin yang mendominasi. Teknik termasuk penskalaan dan penyeragaman min-max.

  Q25. Bagaimana untuk menangani outliers?

  A25. Outliers (nilai melampau) boleh mengganggu analisis. Mengendalikan mereka melibatkan pengenalan (plot kotak, plot berselerak), penyingkiran, penutup (mengehadkan nilai melampau), atau transformasi (skala log).

  Q26. Terangkan korelasi vs penyebab. Penyebab menyiratkan hubungan sebab-dan kesan langsung. Jualan ais krim dan insiden lemas mungkin berkorelasi (kedua -dua kenaikan panas musim panas), tetapi satu tidak menyebabkan yang lain. Q27. Metrik prestasi utama untuk model regresi?

  Bagaimana untuk memastikan kebolehulangan dalam analisis data?

  A28. Reproducibility dipastikan melalui Kawalan Versi (GIT), dokumentasi terperinci mengenai saluran paip analisis, dan perkongsian dataset dan persekitaran (Docker, Conda). Apakah kepentingan silang-validasi? K-fold cross-validation adalah teknik biasa. Q30. Terangkan imputasi data.

  A30. Algoritma kluster biasa?

  A31. Terangkan bootstrapping.

  Apakah rangkaian saraf dan aplikasi mereka dalam analisis data? Mereka digunakan dalam pengiktirafan imej, pemprosesan bahasa semulajadi, dan ramalan.

  Q34. SQL lanjutan untuk analisis data. Apakah kejuruteraan ciri? A35. Kejuruteraan ciri mencipta ciri -ciri baru dari yang sedia ada untuk meningkatkan prestasi model. Sebagai contoh, mengekstrak "Hari Minggu" dari cap waktu mungkin meningkatkan ramalan jualan.

  Q36. Bagaimana untuk mentafsirkan p-nilai?

  A36. P-nilai mewakili kebarangkalian mengamati hasil yang diperolehi jika hipotesis nol adalah benar. Nilai p di bawah tahap kepentingan (contohnya, 0.05) mencadangkan menolak hipotesis nol.

  Q37. Apakah sistem cadangan? A37. Sistem cadangan mencadangkan item kepada pengguna berdasarkan keutamaan mereka, menggunakan teknik seperti penapisan kolaboratif (interaksi pengguna-pengguna) dan penapisan berasaskan kandungan (ciri item). Q38. Aplikasi NLP dalam Analisis Data. Apakah pembelajaran tetulang dan peranannya dalam membuat keputusan? A39. Ia berguna dalam pengoptimuman rantaian harga dinamik dan bekalan. Q40. Bagaimana untuk menilai hasil kluster? Pemeriksaan visual juga berguna untuk data dimensi rendah. Q41. Menganalisis data siri masa.

  A41. Analisis siri masa melibatkan analisis trend, pengesanan bermusim, dan ramalan menggunakan model seperti Arima.

  Q42. Bagaimana pengesanan anomali meningkatkan proses perniagaan.

  A42. Peranan regularization dalam pembelajaran mesin. Cabaran dalam analisis data besar.

  A44. Python untuk Analisis Sentimen. Apakah matriks kovarians? Pemilihan ciri untuk dataset tinggi dimensi. Teknik A47. Simulasi Monte Carlo dalam Analisis Data. AI generatif dalam analisis ramalan. A49. Model AI generatif boleh membuat simulasi yang realistik, mengautomasikan penjanaan ciri, dan meningkatkan ketepatan ramalan. Q50. Pertimbangan utama apabila menggunakan model pembelajaran mesin. A50. Pemahaman menyeluruh tentang konsep asas, bukan hanya menghafal jawapan, adalah penting untuk berjaya. Keupayaan untuk menerapkan pengetahuan secara kreatif dan berfikir secara kritikal adalah penting dalam bidang analisis data yang sentiasa berubah.

Atas ialah kandungan terperinci Soalan wawancara penganalisis data 50 teratas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!