32 nejčastějších otázek a odpovědí v rozhovoru s datovým analytikem (2025)

Zde jsou otázky a odpovědi na pohovor Data Analyst pro nováčky i zkušené kandidáty na analýzu dat, aby získali svou vysněnou práci.

Zdarma ke stažení PDF: Otázky k rozhovoru s datovým analytikem

1) Uveďte, co je odpovědností datového analytika?

Odpovědnost datového analytika zahrnuje

• Poskytujte podporu všem analýzám dat a koordinujte se se zákazníky a zaměstnanci
• Vyřešte problémy související s podnikáním pro klienty a výkon audit na datech
• Analyzujte výsledky a interpretujte data pomocí statistických technik a poskytujte průběžné zprávy
• Upřednostňujte obchodní potřeby a úzce spolupracujte s potřebami managementu a informací
• Identifikujte nový proces nebo oblasti pro příležitosti ke zlepšení
• Analyzujte, identifikujte a interpretujte trendy nebo vzory ve složitých souborech dat
• Sbírejte data z primárních nebo sekundárních zdrojů dat a udržujte databáze / datové systémy
• Filtrujte a „čistěte“ data a kontrolujte počítačové zprávy
• Určete ukazatele výkonu pro lokalizaci a opravu problémů s kódem
• Zabezpečení databáze vývojem přístupového systému určením uživatelské úrovně přístupu

---

2) Co je potřeba k tomu, abyste se stali datovým analytikem?

Chcete-li se stát datovým analytikem,

• Robustní znalost reportovacích balíčků (Business Objects), programovacího jazyka (XML, Javascript nebo ETL frameworky), databází (SQL, SQLite atd.)
• Silné dovednosti se schopností přesně analyzovat, organizovat, shromažďovat a šířit velká data
• Technické znalosti v oblasti návrhu databází, datových modelů, data miningu a segmentačních technik
• Dobrá znalost statistických balíčků pro analýzu velkých souborů dat (SAS, vynikat, SPSS atd.)

---

3) Uveďte, jaké jsou různé kroky v analytickém projektu?

Různé kroky v analytickém projektu zahrnují

• Definice problému
• Průzkum dat
• Příprava dat
• Modelování
• Validace dat
• Implementace a sledování

---

4) Uveďte, co je čištění dat?

Čištění dat, označované také jako čištění dat, se zabývá identifikací a odstraněním chyb a nesrovnalostí z dat za účelem zvýšení kvality dat.

---

5) Uveďte některé osvědčené postupy pro čištění dat?

Některé z osvědčených postupů pro čištění dat zahrnují:

• Seřadit data podle různých atributů
• U velkých datových sad jej postupně čistěte a každým krokem vylepšujte data, dokud nedosáhnete dobré kvality dat
• U velkých datových sad je rozdělte na malá data. Práce s menším množstvím dat zvýší rychlost iterace
• Pro zvládnutí běžného čisticího úkolu vytvořte sadu pomocných funkcí/nástrojů/skriptů. Může zahrnovat přemapování hodnot na základě souboru CSV nebo databáze SQL nebo vyhledání a nahrazení regulárního výrazu, vymazání všech hodnot, které se neshodují s regulárním výrazem.
• Pokud máte problém s čistotou dat, seřaďte je podle odhadované frekvence a zaútočte na nejčastější problémy
• Analyzujte souhrnné statistiky pro každý sloupec (směrodatná odchylka, průměr, počet chybějících hodnot,)
• Mějte přehled o každé operaci čištění data, abyste v případě potřeby mohli změnit změny nebo odstranit operace

---

6) Vysvětlete, co je logistický regrese?

Logistická regrese je statistická metoda pro zkoumání souboru dat, ve kterém existuje jedna nebo více nezávislých proměnných, které definují výsledek.

---

7) Seznam některých nejlepších nástrojů, které mohou být užitečné pro analýzu dat?

Níže jsou uvedeny nejlepší nástroje pro analýzu dat

• Výjev
• RapidMiner
• OpenRefine
• KNIME
• Operátoři vyhledávání Google
• Řešitel
• NodeXL
• io
• Wolfram Alpha
• Tabulky Google Fusion

---

8) Uveďte, jaký je rozdíl mezi data miningem a datovým profilováním?

Rozdíl mezi dolováním dat a profilováním dat je v tom

Profilování dat: Zaměřuje se na instanční analýzu jednotlivých atributů. Poskytuje informace o různých atributech, jako je rozsah hodnot, diskrétní hodnota a jejich frekvence, výskyt nulových hodnot, datový typ, délka atd.

Těžba dat: Zaměřuje se na shlukovou analýzu, detekci neobvyklých záznamů, závislostí, zjišťování sekvencí, udržování vztahů mezi několika atributy atd.

---

9) Vyjmenujte některé běžné problémy, kterým čelí datový analytik?

Některé z běžných problémů, kterým čelí datový analytik, jsou

• Běžný překlep
• Duplicitní záznamy
• Chybějící hodnoty
• Nezákonné hodnoty
• Různé reprezentace hodnot
• Identifikace překrývajících se dat

---

10) Uveďte název frameworku vyvinutého Apache pro zpracování velkého souboru dat pro aplikaci v distribuovaném výpočetním prostředí?

Hadoop a MapReduce je programovací rámec vyvinutý společností Apache pro zpracování velkého souboru dat pro aplikaci v distribuovaném výpočetním prostředí.

---

11) Uveďte, jaké jsou chybějící vzorce, které jsou obecně pozorovány?

Chybějící vzorce, které jsou obecně pozorovány, jsou

• Chybí zcela náhodně
• Chybí náhodně
• Chybějící závisí na samotné chybějící hodnotě
• Chybí to závisí na nepozorované vstupní proměnné

---

12) Vysvětlete, co je to imputační metoda KNN?

V imputaci KNN jsou chybějící hodnoty atributů imputovány pomocí hodnot atributů, které jsou nejvíce podobné atributu, jehož hodnoty chybí. Pomocí funkce vzdálenosti se určí podobnost dvou atributů.

---

3) Uveďte, jaké metody validace dat používá datový analytik?

Obvykle jsou to metody používané datovým analytikem pro validaci dat

• Screening dat
• Ověření údajů

---

14) Vysvětlete, co by se mělo dělat s podezřelými nebo chybějícími údaji?

• Připravte ověřovací zprávu, která poskytne informace o všech podezřelých údajích. Měl by poskytnout informace, jako jsou ověřovací kritéria, která selhala, a datum a čas výskytu
• Zkušený personál by měl podezřelá data prozkoumat, aby určil jejich přijatelnost
• Neplatná data by měla být přiřazena a nahrazena ověřovacím kódem
• Chcete-li pracovat na chybějících datech, použijte nejlepší analytickou strategii, jako je metoda mazání, metody jednoduché imputace, metody založené na modelu atd.

---

15) Uveďte, jak řešit problémy s více zdroji?

Chcete-li vyřešit problémy s více zdroji,

• Restrukturalizace schémat za účelem dosažení integrace schémat
• Identifikujte podobné záznamy a spojte je do jediného záznamu obsahujícího všechny relevantní atributy bez redundance

---

16) Vysvětlete, co je to odlehlá hodnota?

Odlehlá hodnota je běžně používaný termín analytiky uváděný pro hodnotu, která se jeví daleko a odchyluje se od celkového vzoru ve vzorku. Existují dva typy odlehlých hodnot

• Jednorozměrné
• Multivariační

---

17) Vysvětlete, co je hierarchický shlukovací algoritmus?

Hierarchický shlukovací algoritmus kombinuje a rozděluje existující skupiny a vytváří hierarchickou strukturu, která ukazuje pořadí, ve kterém jsou skupiny rozděleny nebo sloučeny.

---

18) Vysvětlete, co je K-mean Algorithm?

K mean je známá metoda dělení. Objekty jsou klasifikovány jako náležející do jedné z K skupin, k vybrané a priori.

V algoritmu K-mean,

• Shluky jsou kulové: datové body ve shluku jsou soustředěny kolem tohoto shluku
• Rozptyl/rozptyl shluků je podobný: Každý datový bod patří do nejbližšího shluku

---

19) Uveďte, jaké jsou klíčové dovednosti potřebné pro datového analytika?

Datový vědec musí mít následující dovednosti

• Znalost databáze

• pro správu databází
• Míchání dat
• Dotaz
• Manipulace s daty

• Prediktivní analýza

• Základní popisná statistika
• Prediktivní modelování
• Pokročilá analytika

• Znalost velkých dat

• Analýza velkých dat
• Analýza nestrukturovaných dat
• Strojové učení

• Prezentační dovednost

• Vizualizace dat
• Insight prezentace
• Návrh zprávy

---

20) Vysvětlete, co je to kolaborativní filtrování?

Kolaborativní filtrování je jednoduchý algoritmus pro vytvoření systému doporučení na základě údajů o chování uživatelů. Nejdůležitější součásti kolaborativního filtrování jsou uživatelé- položky- zájem.

Dobrým příkladem kolaborativního filtrování je, když na stránkách online nakupování uvidíte prohlášení jako „doporučujeme pro vás“, které se objeví na základě vaší historie procházení.

---

21) Vysvětlete, jaké nástroje se v Big Data používají?

Nástroje používané v Big Data zahrnují

• Hadoop
• Úl
• Prase
• Tok
• Mahout
• Sqoop

---

22) Vysvětlete, co je KPI, návrh experimentů a pravidlo 80/20?

KPI: Zkratka pro Key Performance Indicator, je to metrika, která se skládá z libovolné kombinace tabulek, sestav nebo grafů o obchodních procesech.

Návrh experimentů: Je to počáteční proces používaný k rozdělení vašich dat, vzorku a nastavení dat pro statistickou analýzu

pravidla 80/20: Znamená to, že 80 procent vašich příjmů pochází od 20 procent vašich klientů

---

23) Vysvětlete, co je Map Reduce?

Map-reduce je rámec pro zpracování velkých datových sad, jejich rozdělení do podmnožin, zpracování každé podmnožiny na jiném serveru a následné smíchání výsledků získaných na každé z nich.

---

24) Vysvětlete, co je shlukování? Jaké vlastnosti mají shlukovací algoritmy?

Clustering je klasifikační metoda, která se aplikuje na data. Algoritmus shlukování rozděluje soubor dat do přirozených skupin nebo shluků.

Vlastnosti pro shlukovací algoritmus jsou

• Hierarchické nebo ploché
• Iterativní
• Tvrdé a měkké
• Disjunktivní

---

25) Jaké jsou některé statistické metody, které jsou užitečné pro analytiky dat?

Statistické metody, které jsou užitečné pro datové vědce, jsou

• Bayesovská metoda
• Markovský proces
• Prostorové a shlukové procesy
• Statistika hodnocení, percentil, detekce odlehlých hodnot
• Techniky imputace atd.
• Simplexní algoritmus
• Matematická optimalizace

---

26) Co je analýza časových řad?

Analýza časových řad může být provedena ve dvou doménách, frekvenční oblasti a časové oblasti. V analýze časových řad lze výstup konkrétního procesu předpovídat analýzou předchozích dat pomocí různých metod, jako je exponenciální vyhlazování, log-lineární regresní metoda atd.

---

27) Vysvětlete, co je korelogramová analýza?

Korelogramová analýza je běžnou formou prostorové analýzy v geografii. Skládá se ze série odhadnutých autokorelačních koeficientů vypočítaných pro různé prostorové vztahy. Lze jej použít ke konstrukci korelogramu pro data založená na vzdálenosti, kdy jsou nezpracovaná data vyjádřena jako vzdálenost spíše než jako hodnoty v jednotlivých bodech.

---

28) Co je to hashovací tabulka?

Ve výpočetní technice je hashovací tabulka mapou klíčů k hodnotám. Je to a datová struktura používá se k implementaci asociativního pole. Využívá hashovací funkci k výpočtu indexu do an řada slotů, ze kterých lze načíst požadovanou hodnotu.

---

29) Co jsou kolize hashovacích tabulek? Jak se tomu vyhýbá?

Ke kolizi hashovací tabulky dojde, když dva různé klíče hashují na stejnou hodnotu. Dvě data nelze uložit do stejného slotu v poli.

Aby se zabránilo kolizi hashovací tabulky, existuje mnoho technik, zde uvádíme dvě

• Samostatné řetězení:

Využívá datovou strukturu k uložení více položek, které hashují do stejného slotu.

• Otevřené adresování:

Vyhledá další sloty pomocí druhé funkce a uloží položku do prvního prázdného slotu, který najde

---

29) Vysvětlete, co je imputace? Vyjmenujte různé typy imputačních technik?

Při imputaci nahrazujeme chybějící data náhradními hodnotami. Typy imputačních technik zahrnují

• Jednoduchá imputace

• Imputace hot-deck: Chybějící hodnota je imputována z náhodně vybraného podobného záznamu pomocí děrného štítku
• Imputace studeného balíčku: Funguje stejně jako imputace horkého balíčku, ale je pokročilejší a vybírá dárce z jiných datových sad
• Střední imputace: Zahrnuje nahrazení chybějící hodnoty střední hodnotou této proměnné pro všechny ostatní případy
• Regresní imputace: Zahrnuje nahrazení chybějící hodnoty předpokládanými hodnotami proměnné na základě jiných proměnných
• Stochastická regrese: Je stejná jako regresní imputace, ale k regresní imputaci přidává průměrný regresní rozptyl.

• Vícenásobná imputace

• Na rozdíl od jedné imputace, vícenásobná imputace odhaduje hodnoty vícekrát

---

30) Která metoda imputace je výhodnější?

Přestože se široce používá jednoduchý imputace, neodráží nejistotu způsobenou náhodně chybějícími údaji. Vícenásobná imputace je tedy výhodnější než jednorázová v případě, že data chybí náhodně.

---

31) Vysvětlete, co je n-gram?

N-gram:

N-gram je souvislá sekvence n položek z dané sekvence textu nebo řeči. Je to typ pravděpodobnostního jazykového modelu pro predikci další položky v takové sekvenci ve tvaru a (n-1).

---

32) Vysvětlete, jaká jsou kritéria pro dobrý datový model?

Kritéria pro dobrý datový model zahrnují

• Dá se snadno konzumovat
• Velké změny dat v dobrém modelu by měly být škálovatelné
• Měl by poskytovat předvídatelný výkon
• Dobrý model se dokáže přizpůsobit změnám požadavků

Tyto otázky na pohovoru také pomohou ve vašem životě (ústních)