Die 30 wichtigsten Fragen und Antworten zum Vorstellungsgespräch für Datenanalysten (2024)

Hier finden Sie Fragen und Antworten zu Vorstellungsgesprächen für Datenanalysten für Berufseinsteiger sowie erfahrene Datenanalytik-Kandidaten, die ihren Traumjob bekommen möchten.

Kostenloser PDF-Download: Fragen zum Vorstellungsgespräch für Datenanalysten

1) Erwähnen Sie, welche Verantwortung ein Datenanalyst hat?

Zu den Aufgaben eines Datenanalysten gehören:

  • Unterstützen Sie alle Datenanalysen und koordinieren Sie diese mit Kunden und Mitarbeitern
  • Lösen Sie geschäftsbezogene Probleme für Kunden und Leistung Prüfung auf Daten
  • Analysieren Sie Ergebnisse und interpretieren Sie Daten mithilfe statistischer Techniken und erstellen Sie fortlaufende Berichte
  • Priorisieren Sie Geschäftsanforderungen und arbeiten Sie eng mit dem Management und den Informationsanforderungen zusammen
  • Identifizieren Sie neue Prozesse oder Bereiche mit Verbesserungsmöglichkeiten
  • Analysieren, identifizieren und interpretieren Sie Trends oder Muster in komplexen Datensätzen
  • Erfassen Sie Daten aus primären oder sekundären Datenquellen und pflegen Sie Datenbanken / Datensysteme
  • Filtern und „bereinigen“ Sie Daten und überprüfen Sie Computerberichte
  • Bestimmen Sie Leistungsindikatoren, um Codeprobleme zu lokalisieren und zu beheben
  • Sicherung der Datenbank durch Entwicklung eines Zugriffssystems durch Festlegung der Benutzerzugriffsebene

2) Was ist erforderlich, um Datenanalyst zu werden?

Um Datenanalyst zu werden,

  • Fundierte Kenntnisse über Berichtspakete (Business Objects), Programmiersprachen (XML, Javascript oder ETL-Frameworks), Datenbanken (SQL, SQLite usw.)
  • Starke Fähigkeiten mit der Fähigkeit, große Datenmengen präzise zu analysieren, zu organisieren, zu sammeln und zu verbreiten
  • Technische Kenntnisse in Datenbankdesign, Datenmodellen, Data Mining und Segmentierungstechniken
  • Fundierte Kenntnisse über Statistikpakete zur Analyse großer Datensätze (SAS, Excel, SPSS usw.)


3) Erwähnen Sie die verschiedenen Schritte in einem Analyseprojekt.

Zu den verschiedenen Schritten in einem Analyseprojekt gehören:

  • Problem Definition
  • Datenexploration
  • Datenaufbereitung
  • Modellieren
  • Validierung von Daten
  • Umsetzung und Nachverfolgung

4) Erwähnen Sie, was Datenbereinigung ist?

Die Datenbereinigung, auch Datenbereinigung genannt, befasst sich mit der Identifizierung und Beseitigung von Fehlern und Inkonsistenzen aus Daten, um die Qualität der Daten zu verbessern.


5) Einige der Best Practices für die Datenbereinigung auflisten?

Zu den Best Practices für die Datenbereinigung gehören:

  • Sortieren Sie Daten nach verschiedenen Attributen
  • Bereinigen Sie große Datensätze schrittweise und verbessern Sie die Daten mit jedem Schritt, bis Sie eine gute Datenqualität erreichen
  • Teilen Sie große Datensätze in kleine Datenmengen auf. Wenn Sie mit weniger Daten arbeiten, erhöht sich Ihre Iterationsgeschwindigkeit
  • Um allgemeine Bereinigungsaufgaben zu bewältigen, erstellen Sie eine Reihe von Hilfsfunktionen/Tools/Skripten. Dies kann das Neuzuordnen von Werten basierend auf einer CSV-Datei oder einer SQL-Datenbank oder das Suchen und Ersetzen von Regexen umfassen, bei dem alle Werte ausgeblendet werden, die nicht mit einem Regex übereinstimmen
  • Wenn Sie ein Problem mit der Datensauberkeit haben, ordnen Sie diese nach geschätzter Häufigkeit und gehen Sie die häufigsten Probleme an
  • Analysieren Sie die zusammenfassenden Statistiken für jede Spalte (Standardabweichung, Mittelwert, Anzahl fehlender Werte).
  • Behalten Sie den Überblick über alle Datenbereinigungsvorgänge, sodass Sie bei Bedarf Änderungen vornehmen oder Vorgänge entfernen können
Fragen in Vorstellungsgesprächen für Datenanalysten
Fragen in Vorstellungsgesprächen für Datenanalysten

6) Erklären Sie, was ist logistisch Rückschritt?

Die logistische Regression ist eine statistische Methode zur Untersuchung eines Datensatzes, in dem eine oder mehrere unabhängige Variablen vorhanden sind, die ein Ergebnis definieren.


7) Liste der besten Tools, die für die Datenanalyse nützlich sein können?

Im Folgenden finden Sie die besten Datenanalysetools

  • Tableau
  • RapidMiner
  • ÖffnenVerfeinern
  • KNIME
  • Google-Suchoperatoren
  • Solver
  • KnotenXL
  • io
  • Wolfram Alphas
  • Google Fusion-Tabellen

8) Erwähnen Sie, was der Unterschied zwischen Data Mining und Data Profiling ist?

Der Unterschied zwischen Data Mining und Data Profiling besteht darin

Datenprofilierung: Es zielt auf die Instanzanalyse einzelner Attribute ab. Es gibt Informationen zu verschiedenen Attributen wie Wertebereich, diskreter Wert und deren Häufigkeit, Vorkommen von Nullwerten, Datentyp, Länge usw.

Data-Mining: Der Schwerpunkt liegt auf der Clusteranalyse, der Erkennung ungewöhnlicher Datensätze, Abhängigkeiten, der Erkennung von Sequenzen, dem Halten von Beziehungen zwischen mehreren Attributen usw.

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9) Nennen Sie einige häufige Probleme, mit denen Datenanalysten konfrontiert sind.

Einige der häufigsten Probleme, mit denen Datenanalysten konfrontiert sind, sind:

  • Häufiger Rechtschreibfehler
  • Doppelte Einträge
  • Fehlende Werte
  • Unzulässige Werte
  • Unterschiedliche Wertdarstellungen
  • Identifizieren überlappender Daten

10) Erwähnen Sie den Namen des von Apache entwickelten Frameworks zur Verarbeitung großer Datenmengen für eine Anwendung in einer verteilten Computerumgebung?

Hadoop und MapReduce ist das von Apache entwickelte Programmierframework zur Verarbeitung großer Datensätze für eine Anwendung in einer verteilten Computerumgebung.


11) Erwähnen Sie, welche fehlenden Muster allgemein beobachtet werden?

Die allgemein beobachteten fehlenden Muster sind:

  • Fehlt völlig zufällig
  • Zufällig vermisst
  • Das Fehlen hängt vom fehlenden Wert selbst ab
  • Das Fehlen hängt von der unbeobachteten Eingabevariablen ab

12) Erklären Sie, was die KNN-Imputationsmethode ist.

Bei der KNN-Imputation werden die fehlenden Attributwerte unter Verwendung des Attributwerts imputiert, der dem Attribut, dessen Werte fehlen, am ähnlichsten ist. Mithilfe einer Distanzfunktion wird die Ähnlichkeit zweier Attribute ermittelt.


3) Erwähnen Sie, welche Datenvalidierungsmethoden von Datenanalysten verwendet werden?

In der Regel werden von Datenanalysten Methoden zur Datenvalidierung verwendet

  • Datenüberprüfung
  • Datenüberprüfung

14) Erklären Sie, was mit verdächtigen oder fehlenden Daten zu tun ist.

  • Erstellen Sie einen Validierungsbericht, der Informationen zu allen verdächtigen Daten enthält. Es sollte Informationen wie Validierungskriterien, dass der Fehler fehlgeschlagen ist, sowie Datum und Uhrzeit des Vorfalls enthalten
  • Erfahrenes Personal sollte die verdächtigen Daten prüfen, um ihre Zulässigkeit festzustellen
  • Ungültige Daten sollten zugewiesen und durch einen Validierungscode ersetzt werden
  • Um an fehlenden Daten zu arbeiten, verwenden Sie die beste Analysestrategie wie Löschmethode, Einzelimputationsmethoden, modellbasierte Methoden usw.

15) Erwähnen Sie, wie mit den Multi-Source-Problemen umgegangen werden soll.

Um die Multi-Source-Probleme zu lösen,

  • Umstrukturierung von Schemata, um eine Schemaintegration zu erreichen
  • Identifizieren Sie ähnliche Datensätze und führen Sie sie ohne Redundanz zu einem einzigen Datensatz zusammen, der alle relevanten Attribute enthält

16) Erklären Sie, was ein Ausreißer ist.

Der Ausreißer ist ein von Analysten häufig verwendeter Begriff für einen Wert, der weit entfernt erscheint und von einem Gesamtmuster in einer Stichprobe abweicht. Es gibt zwei Arten von Ausreißern

  • Univariat
  • Multivariat

17) Erklären Sie, was ein hierarchischer Clustering-Algorithmus ist.

Der hierarchische Clustering-Algorithmus kombiniert und teilt bestehende Gruppen auf und erstellt so eine hierarchische Struktur, die die Reihenfolge darstellt, in der Gruppen geteilt oder zusammengeführt werden.


18) Erklären Sie, was der K-Mean-Algorithmus ist.

K-Mittel ist eine berühmte Partitionierungsmethode. Objekte werden als zu einer von K Gruppen gehörend klassifiziert, wobei k a priori ausgewählt wird.

Im K-Mittelwert-Algorithmus

  • Die Cluster sind kugelförmig: Die Datenpunkte in einem Cluster sind um diesen Cluster herum zentriert
  • Die Varianz/Spreizung der Cluster ist ähnlich: Jeder Datenpunkt gehört zum nächstgelegenen Cluster

19) Erwähnen Sie, welche Schlüsselkompetenzen für einen Datenanalysten erforderlich sind.

Ein Datenwissenschaftler muss über die folgenden Fähigkeiten verfügen

  • Datenbankkenntnisse
  • Datenbankmanagement
  • Datenverschmelzung
  • Abfragen
  • Datenmanipulation
  • Vorausschauende Analytik
  • Grundlegende deskriptive Statistik
  • Vorausschauende Modellierung
  • Erweiterte Analytik
  • Big-Data-Wissen
  • Big-Data-Analyse
  • Unstrukturierte Datenanalyse
  • Maschinelles Lernen
  • Präsentationsfähigkeit
  • Datenvisualisierung
  • Insight-Präsentation
  • Berichtsdesign

20) Erklären Sie, was kollaboratives Filtern ist.

Kollaboratives Filtern ist ein einfacher Algorithmus zum Erstellen eines Empfehlungssystems basierend auf Benutzerverhaltensdaten. Die wichtigsten Komponenten der kollaborativen Filterung sind Benutzer – Artikel – Interesse.

Ein gutes Beispiel für kollaboratives Filtern ist, wenn Sie auf Online-Shopping-Websites eine Aussage wie „für Sie empfohlen“ sehen, die basierend auf Ihrem Browserverlauf angezeigt wird.


21) Erklären Sie, welche Tools in Big Data verwendet werden.

Zu den in Big Data verwendeten Tools gehören:

  • Hadoop
  • Bienenstock
  • Schwein
  • Ücretsiz TJ ve AG casinolarda bonus kodlarını spin →
  • Mahaut
  • Sqoop

22) Erklären Sie, was KPI, Versuchsplanung und 80/20-Regel sind.

KPI: Es steht für Key Performance Indicator und ist eine Metrik, die aus einer beliebigen Kombination von Tabellenkalkulationen, Berichten oder Diagrammen über Geschäftsprozesse besteht

Versuchsplanung: Hierbei handelt es sich um den anfänglichen Prozess zur Aufteilung Ihrer Daten, zur Stichprobe und zur Einrichtung von Daten für die statistische Analyse

80/20 Regeln: Das bedeutet, dass 80 Prozent Ihres Einkommens von 20 Prozent Ihrer Kunden stammen


23) Erklären Sie, was Map Reduce ist?

Map-Reduce ist ein Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen, der Aufteilung in Teilmengen, der Verarbeitung jeder Teilmenge auf einem anderen Server und der anschließenden Zusammenführung der auf jeder Teilmenge erzielten Ergebnisse.


24) Erklären Sie, was Clustering ist. Welche Eigenschaften haben Clustering-Algorithmen?

Clustering ist eine Klassifizierungsmethode, die auf Daten angewendet wird. Der Clustering-Algorithmus unterteilt einen Datensatz in natürliche Gruppen oder Cluster.

Eigenschaften für den Clustering-Algorithmus sind

  • Hierarchisch oder flach
  • Iterativ
  • Hart und weich
  • Disjunktiv

25) Welche statistischen Methoden sind für Datenanalysten nützlich?

Statistische Methoden, die für Datenwissenschaftler nützlich sind, sind:

  • Bayessche Methode
  • Markov-Prozess
  • Raum- und Clusterprozesse
  • Rangstatistik, Perzentil, Ausreißererkennung
  • Imputationstechniken usw.
  • Simplex-Algorithmus
  • Mathematische Optimierung

26) Was ist eine Zeitreihenanalyse?

Die Zeitreihenanalyse kann in zwei Bereichen durchgeführt werden, dem Frequenzbereich und dem Zeitbereich. Bei der Zeitreihenanalyse kann die Ausgabe eines bestimmten Prozesses vorhergesagt werden, indem die vorherigen Daten mithilfe verschiedener Methoden wie exponentieller Glättung, logarithmisch-linearer Regressionsmethode usw. analysiert werden.


27) Erklären Sie, was eine Korrelogrammanalyse ist.

Eine Korrelogrammanalyse ist die gängige Form der räumlichen Analyse in der Geographie. Es besteht aus einer Reihe geschätzter Autokorrelationskoeffizienten, die für eine andere räumliche Beziehung berechnet wurden. Es kann zum Erstellen eines Korrelogramms für distanzbasierte Daten verwendet werden, wenn die Rohdaten als Distanz und nicht als Werte an einzelnen Punkten ausgedrückt werden.


28) Was ist eine Hash-Tabelle?

In der Informatik ist eine Hash-Tabelle eine Zuordnung von Schlüsseln zu Werten. es ist ein Datenstruktur Wird verwendet, um ein assoziatives Array zu implementieren. Es verwendet eine Hash-Funktion, um einen Index in einen zu berechnen Array von Slots, aus denen der gewünschte Wert abgerufen werden kann.


29) Was sind Hash-Tabellenkollisionen? Wie wird es vermieden?

Eine Hash-Tabellenkollision tritt auf, wenn zwei verschiedene Schlüssel den gleichen Wert ergeben. Es können nicht zwei Daten im selben Slot im Array gespeichert werden.

Um eine Hash-Tabellenkollision zu vermeiden, gibt es viele Techniken. Hier listen wir zwei auf

  • Separate Verkettung:

Es verwendet die Datenstruktur, um mehrere Elemente zu speichern, die im selben Slot gehasht werden.

  • Offene Adressierung:

Es sucht mit einer zweiten Funktion nach anderen Slots und speichert den Artikel im ersten gefundenen leeren Slot


29) Erklären Sie, was Zurechnung ist. Verschiedene Arten von Imputationstechniken auflisten?

Bei der Imputation ersetzen wir fehlende Daten durch Ersatzwerte. Es gibt folgende Arten von Imputationstechniken:

  • Einzelimputation
  • Hot-Deck-Imputation: Ein fehlender Wert wird mithilfe einer Lochkarte aus einem zufällig ausgewählten ähnlichen Datensatz imputiert
  • Cold-Deck-Imputation: Sie funktioniert genauso wie die Hot-Deck-Imputation, ist jedoch komplexer und wählt Spender aus anderen Datensätzen aus
  • Mittelwertimputation: In allen anderen Fällen wird der fehlende Wert durch den Mittelwert dieser Variablen ersetzt
  • Regressionsimputation: Dabei geht es darum, fehlende Werte durch die vorhergesagten Werte einer Variablen basierend auf anderen Variablen zu ersetzen
  • Stochastische Regression: Sie ist mit der Regressionsimputation identisch, fügt jedoch die durchschnittliche Regressionsvarianz zur Regressionsimputation hinzu
  • Mehrfachanrechnung
  • Im Gegensatz zur Einzelimputation werden bei der Mehrfachimputation die Werte mehrfach geschätzt

30) Welche Imputationsmethode ist günstiger?

Obwohl die einfache Imputation weit verbreitet ist, spiegelt sie nicht die Unsicherheit wider, die durch das zufällige Fehlen von Daten entsteht. Daher ist die Mehrfachimputation günstiger als die Einzelimputation, wenn zufällig Daten fehlen.


31) Erklären Sie, was n-Gramm ist?

N-Gramm:

Ein N-Gramm ist eine zusammenhängende Folge von n Elementen aus einer bestimmten Text- oder Sprachsequenz. Es handelt sich um eine Art probabilistisches Sprachmodell zur Vorhersage des nächsten Elements in einer solchen Sequenz in Form von (n-1).


32) Erklären Sie, was die Kriterien für ein gutes Datenmodell sind.

Zu den Kriterien für ein gutes Datenmodell gehören:

  • Es kann problemlos verzehrt werden
  • Große Datenänderungen in einem guten Modell sollten skalierbar sein
  • Es sollte eine vorhersehbare Leistung bieten
  • Ein gutes Modell kann sich an veränderte Anforderungen anpassen

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13 Kommentare

  1. Schöne Sammlung von Antworten. Kurz und bündig

  2. Die Antwort auf Frage Nr. 6 ist nur teilweise richtig. Bei der logistischen Regression geht es darum, die Wahrscheinlichkeit/Wahrscheinlichkeit, dass etwas passiert, auf der Grundlage einer oder mehrerer erklärender/unabhängiger Variablen zu bestimmen. Aber alles andere ist großartig! Danke.

    1. Ja, ich habe das Gleiche gedacht, es ist nur die halbe Antwort.

  3. So schön, das weiß ich zu schätzen

  4. Avatar Odoi Stephen sagt:

    Vielen Dank für den Artikel, er hat mir wirklich sehr geholfen

  5. Avatar Belohnung Munshishinga sagt:

    Danke, die Informationen waren hilfreich

  6. Avatar Wachemba Amuza sagt:

    Ich interessiere mich für die Antworten auf das Vorstellungsgespräch und würde sie gerne per E-Mail erhalten. Vielen Dank für all Ihre Bemühungen, diese Antworten zu hinterlassen, sie haben mich nicht mehr wie zuvor hinterlassen

  7. Avatar Teferi Kanela sagt:

    Sehr nützlich und ein ausgezeichneter Leitfaden für Unternehmen.

  8. Avatar Yusuf Mohammed sagt:

    Dankbar für die Gelegenheit, etwas zu lernen

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