Топ 32 въпроса и отговора за интервю с анализатор на данни (2025 г.)

Ето въпроси и отговори за интервю с анализатор на данни за новокурсници, както и за опитни кандидати за анализ на данни, за да получат мечтаната работа.

Безплатно изтегляне на PDF: Въпроси за интервю за анализатор на данни

1) Споменете каква е отговорността на анализатора на данни?

Отговорностите на анализатора на данни включват,

• Осигурете подкрепа за всички анализи на данни и координирайте с клиенти и служители
• Разрешаване на проблеми, свързани с бизнеса за клиенти и изпълнение проверка по данни
• Анализирайте резултатите и интерпретирайте данните с помощта на статистически техники и предоставяйте текущи отчети
• Дайте приоритет на бизнес нуждите и работете в тясно сътрудничество с ръководството и информационните нужди
• Идентифицирайте нов процес или области за възможности за подобрение
• Анализирайте, идентифицирайте и интерпретирайте тенденции или модели в сложни набори от данни
• Придобиване на данни от първични или вторични източници на данни и поддържане на бази данни / системи от данни
• Филтриране и „чистене“ на данни и преглеждане на компютърни отчети
• Определете показатели за ефективност, за да локализирате и коригирате проблеми с кода
• Осигуряване на база данни чрез разработване на система за достъп чрез определяне на потребителско ниво на достъп

---

2) Какво е необходимо, за да станете анализатор на данни?

За да станете анализатор на данни,

• Задълбочени познания за пакети за отчитане (Business Objects), език за програмиране (XML, Javascript или ETL рамки), бази данни (SQL, SQLite и т.н.)
• Силни умения със способността да анализирате, организирате, събирате и разпространявате големи данни с точност
• Технически познания в дизайна на бази данни, модели на данни, извличане на данни и техники за сегментиране
• Силни познания за статистически пакети за анализиране на големи набори от данни (SAS, Excel, SPSS и др.)

---

3) Споменете какви са различните стъпки в един аналитичен проект?

Различни стъпки в аналитичен проект включват

• Дефиниране на проблема
• Изследване на данни
• Подготовка на данни
• моделиране
• Валидиране на данни
• Внедряване и проследяване

---

4) Споменете какво е почистване на данни?

Почистването на данни, наричано още почистване на данни, се занимава с идентифициране и премахване на грешки и несъответствия от данните, за да се подобри качеството на данните.

---

5) Избройте някои от най-добрите практики за почистване на данни?

Някои от най-добрите практики за почистване на данни включват,

• Сортирайте данните по различни атрибути
• За големи набори от данни ги почиствайте поетапно и подобрявайте данните с всяка стъпка, докато постигнете добро качество на данните
• За големи набори от данни ги разделете на малки данни. Работата с по-малко данни ще увеличи скоростта на итерация
• За да се справите с обичайна задача за почистване, създайте набор от помощни функции/инструменти/скриптове. Може да включва пренасочване на стойности въз основа на CSV файл или SQL база данни или търсене и замяна на регулярен израз, заличаване на всички стойности, които не съответстват на регулярен израз
• Ако имате проблем с чистотата на данните, подредете ги по приблизителна честота и атакувайте най-често срещаните проблеми
• Анализирайте обобщената статистика за всяка колона (стандартно отклонение, средна стойност, брой липсващи стойности,)
• Проследявайте всяка операция за почистване на дата, така че можете да промените промените или да премахнете операции, ако е необходимо

---

6) Обяснете какво е логистична регресия?

Логистичната регресия е статистически метод за изследване на набор от данни, в който има една или повече независими променливи, които определят даден резултат.

---

7) Списък с някои най-добри инструменти, които могат да бъдат полезни за анализ на данни?

Следват най-добрите инструменти за анализ на данни

• Жива картина
• RapidMiner
• OpenRefine
• КНИМЕ
• Оператори за търсене на Google
• Решител
• NodeXL
• io
• Волфрам Алфа
• Таблици на Google Fusion

---

8) Споменете каква е разликата между извличане на данни и профилиране на данни?

Разликата между извличането на данни и профилирането на данни е тази

Профилиране на данни: Той е насочен към анализа на екземплярите на отделни атрибути. Той дава информация за различни атрибути като диапазон на стойността, дискретна стойност и тяхната честота, поява на нулеви стойности, тип данни, дължина и т.н.

Извличане на данни: Фокусира се върху клъстерен анализ, откриване на необичайни записи, зависимости, откриване на последователност, поддържане на връзка между няколко атрибута и т.н.

---

9) Избройте някои често срещани проблеми, пред които е изправен анализаторът на данни?

Някои от често срещаните проблеми, с които се сблъсква анализаторът на данни, са

• Често срещана правописна грешка
• Дублирани записи
• Липсващи стойности
• Незаконни стойности
• Различни стойностни представяния
• Идентифициране на припокриващи се данни

---

10) Споменете името на рамката, разработена от Apache за обработка на голям набор от данни за приложение в разпределена изчислителна среда?

Hadoop и MapReduce е програмната рамка, разработена от Apache за обработка на голям набор от данни за приложение в разпределена изчислителна среда.

---

11) Споменете кои са липсващите модели, които обикновено се наблюдават?

Липсващите модели, които обикновено се наблюдават, са

• Липсва напълно произволно
• Липсва произволно
• Липсата зависи от самата липсваща стойност
• Липсата зависи от ненаблюдаваната входна променлива

---

12) Обяснете какво представлява методът на импутиране на KNN?

При импутирането на KNN липсващите стойности на атрибута се импутират чрез използване на стойността на атрибута, която е най-сходна с атрибута, чиито стойности липсват. С помощта на функция за разстояние се определя сходството на два атрибута.

---

3) Споменете какви са методите за валидиране на данни, използвани от анализатора на данни?

Обикновено методите, използвани от анализатора на данни за валидиране на данни, са

• Проверка на данните
• Проверявате данните

---

14) Обяснете какво трябва да се направи със съмнителни или липсващи данни?

• Подгответе доклад за валидиране, който дава информация за всички подозрителни данни. Той трябва да дава информация като критерии за валидиране, че е неуспешно и датата и часа на възникване
• Опитният персонал трябва да проучи подозрителните данни, за да определи тяхната приемливост
• Невалидните данни трябва да бъдат присвоени и заменени с валидиращ код
• За да работите върху липсващи данни, използвайте най-добрата стратегия за анализ като метод на изтриване, методи на единично импутиране, методи, базирани на модел и т.н.

---

15) Споменете как да се справите с проблемите с множество източници?

За да се справите с проблемите с множество източници,

• Преструктуриране на схеми за постигане на интеграция на схема
• Идентифицирайте подобни записи и ги обединете в един запис, съдържащ всички съответни атрибути без излишък

---

16) Обяснете какво е Outlier?

Извънредната стойност е често използван термин от анализаторите за стойност, която изглежда далеч и се отклонява от цялостния модел в извадката. Има два вида Outliers

• Едномерен
• многовариантно

---

17) Обяснете какво е алгоритъм за йерархично клъстериране?

Алгоритъмът за йерархично клъстериране комбинира и разделя съществуващите групи, създавайки йерархична структура, която показва реда, в който групите са разделени или обединени.

---

18) Обяснете какво е алгоритъм на K-mean?

K mean е известен метод за разделяне. Обектите се класифицират като принадлежащи към една от K групи, k избрани a priori.

В алгоритъма на K-mean,

• Клъстерите са сферични: точките от данни в клъстер са центрирани около този клъстер
• Дисперсията/разпространението на клъстерите е подобно: всяка точка от данни принадлежи на най-близкия клъстер

---

19) Споменете какви са ключовите умения, необходими за Data Analyst?

Учен по данни трябва да притежава следните умения

• Познаване на бази данни

• управление на бази данни
• Смесване на данни
• Запитване
• Манипулиране на данни

• Предсказуем анализ

• Основни описателни статистики
• Прогнозно моделиране
• Разширена аналитика

• Знания за големи данни

• Анализ на големи данни
• Анализ на неструктурирани данни
• машина обучение

• Презентационно умение

• Визуализация на данните
• Инсайт презентация
• Дизайн на отчета

---

20) Обяснете какво е съвместно филтриране?

Съвместното филтриране е прост алгоритъм за създаване на система за препоръки въз основа на данни за поведението на потребителите. Най-важните компоненти на съвместното филтриране са потребители- артикули- интерес.

Добър пример за съвместно филтриране е, когато видите изявление като „препоръчва се за вас“ на сайтове за онлайн пазаруване, което изскача въз основа на вашата хронология на сърфиране.

---

21) Обяснете какви са инструментите, използвани в Big Data?

Инструментите, използвани в Big Data, включват

• Hadoop
• Кошер
• Прасе
• воденичен улей
• Махаут
• Sqoop

---

22) Обяснете какво е KPI, дизайн на експерименти и правило 80/20?

KPI: Съкращение от Key Performance Indicator, това е показател, който се състои от произволна комбинация от електронни таблици, отчети или диаграми за бизнес процес

Проектиране на експерименти: Това е първоначалният процес, използван за разделяне на вашите данни, извадка и настройка на данни за статистически анализ

Правила 80/20: Това означава, че 80 процента от приходите ви идват от 20 процента от клиентите ви

---

23) Обяснете какво е Map Reduce?

Map-reduce е рамка за обработка на големи набори от данни, разделянето им на подмножества, обработка на всяко подмножество на различен сървър и след това смесване на резултатите, получени на всеки.

---

24) Обяснете какво е групиране? Какви са свойствата на алгоритмите за клъстериране?

Клъстерирането е метод за класификация, който се прилага към данни. Алгоритъмът за клъстериране разделя набор от данни на естествени групи или клъстери.

Свойствата на алгоритъма за групиране са

• Йерархичен или плосък
• повтарящ се
• Твърди и меки
• Дизюнктивна

---

25) Кои са някои от статистическите методи, които са полезни за анализатора на данни?

Статистическите методи, които са полезни за специалистите по данни, са

• Байесов метод
• Марков процес
• Пространствени и клъстерни процеси
• Статистика за ранг, процентил, откриване на отклонения
• Техники на импутиране и др.
• Симплексен алгоритъм
• Математическа оптимизация

---

26) Какво е анализ на времеви редове?

Анализът на времевите редове може да се извърши в два домейна, честотен домейн и времеви домейн. При анализа на времеви редове изходът от конкретен процес може да бъде прогнозиран чрез анализиране на предишни данни с помощта на различни методи като експоненциално изглаждане, метод на логаритмична линейна регресия и др.

---

27) Обяснете какво е корелограмен анализ?

Корелограмният анализ е често срещаната форма на пространствен анализ в географията. Състои се от поредица от оценени автокорелационни коефициенти, изчислени за различно пространствено отношение. Може да се използва за конструиране на корелограма за данни, базирани на разстояние, когато необработените данни се изразяват като разстояние, а не като стойности в отделни точки.

---

28) Какво е хеш таблица?

В компютрите хеш-таблицата е карта на ключове към стойности. Това е а структура на данни използвани за реализиране на асоциативен масив. Той използва хеш функция за изчисляване на индекс в масив от слотове, от които може да се извлече желаната стойност.

---

29) Какво представляват колизиите на хеш таблиците? Как се избягва?

Сблъсък на хеш таблица се случва, когато два различни ключа хешират една и съща стойност. Две данни не могат да се съхраняват в един и същ слот в масива.

За да избегнете сблъсък на хеш таблици, има много техники, тук изброяваме две

• Отделно верижно свързване:

Той използва структурата на данните, за да съхранява множество елементи, които се хешират в един и същ слот.

• Отворено адресиране:

Той търси други слотове с помощта на втора функция и съхранява елемент в първия открит празен слот

---

29) Обяснете какво е импутация? Избройте различни видове техники за импутация?

По време на импутацията заместваме липсващите данни със заместени стойности. Видовете техники за импутиране включват

• Единична импутация

• Вменяване на гореща колода: Липсваща стойност се приписва от произволно избран подобен запис с помощта на перфокарта
• Cold deck импутация: Работи по същия начин като hot deck импутация, но е по-усъвършенствана и избира донори от други набори от данни
• Средна импутация: Включва заместване на липсващата стойност със средната стойност на тази променлива за всички останали случаи
• Регресионно импутиране: Включва заместване на липсваща стойност с предвидените стойности на променлива въз основа на други променливи
• Стохастична регресия: Това е същото като регресионното импутиране, но добавя средната регресионна дисперсия към регресионното импутиране

• Множество импутации

• За разлика от единичната импутация, множествената импутация оценява стойностите многократно

---

30) Кой метод на импутация е по-благоприятен?

Въпреки че единичното условно изчисляване се използва широко, то не отразява несигурността, създадена от произволни липсващи данни. Така че многократното импутиране е по-благоприятно от единичното импутиране в случай на произволна липса на данни.

---

31) Обяснете какво е n-грам?

N-грам:

Една n-грама е непрекъсната последователност от n елемента от дадена последователност от текст или реч. Това е вид вероятностен езиков модел за прогнозиране на следващия елемент в такава последователност под формата на (n-1).

---

32) Обяснете какви са критериите за добър модел на данни?

Критериите за добър модел на данни включват

• Лесно може да се консумира
• Големите промени в данните в един добър модел трябва да бъдат мащабируеми
• Трябва да осигури предвидима производителност
• Добрият модел може да се адаптира към промените в изискванията

Тези въпроси за интервюто също ще ви помогнат във вашата viva (устна)