Οι 32 κορυφαίες ερωτήσεις και απαντήσεις από συνεντεύξεις αναλυτών δεδομένων (2025)

Ακολουθούν ερωτήσεις συνέντευξης και απαντήσεις από τον Αναλυτή Δεδομένων για νεοφώτιστους καθώς και έμπειρους υποψήφιους για ανάλυση δεδομένων για να πάρουν τη δουλειά των ονείρων τους.

Δωρεάν λήψη PDF: Ερωτήσεις συνέντευξης αναλυτών δεδομένων

1) Αναφέρετε ποια είναι η ευθύνη ενός αναλυτή δεδομένων;

Η ευθύνη ενός αναλυτή δεδομένων περιλαμβάνει,

• Παρέχετε υποστήριξη σε όλες τις αναλύσεις δεδομένων και συντονιστείτε με τους πελάτες και το προσωπικό
• Επίλυση ζητημάτων που σχετίζονται με τις επιχειρήσεις για τους πελάτες και την απόδοση έλεγχος σε δεδομένα
• Αναλύστε τα αποτελέσματα και ερμηνεύστε δεδομένα χρησιμοποιώντας στατιστικές τεχνικές και παρέχετε συνεχείς αναφορές
• Δώστε προτεραιότητα στις επιχειρηματικές ανάγκες και συνεργαστείτε στενά με τις ανάγκες διαχείρισης και πληροφόρησης
• Προσδιορίστε νέα διαδικασία ή τομείς για ευκαιρίες βελτίωσης
• Αναλύστε, εντοπίστε και ερμηνεύστε τάσεις ή μοτίβα σε πολύπλοκα σύνολα δεδομένων
• Λήψη δεδομένων από πρωτογενείς ή δευτερεύουσες πηγές δεδομένων και συντήρηση βάσεων δεδομένων / συστημάτων δεδομένων
• Φιλτράρετε και «καθαρίστε» δεδομένα και ελέγξτε τις αναφορές υπολογιστή
• Προσδιορίστε δείκτες απόδοσης για να εντοπίσετε και να διορθώσετε προβλήματα κώδικα
• Εξασφάλιση βάσης δεδομένων με ανάπτυξη συστήματος πρόσβασης με προσδιορισμό του επιπέδου πρόσβασης του χρήστη

---

2) Τι απαιτείται για να γίνεις αναλυτής δεδομένων;

Για να γίνετε αναλυτής δεδομένων,

• Ισχυρή γνώση σε πακέτα αναφοράς (Επιχειρηματικά αντικείμενα), γλώσσα προγραμματισμού (πλαίσια XML, Javascript ή ETL), βάσεις δεδομένων (SQL, SQLite, κλπ.)
• Ισχυρές δεξιότητες με ικανότητα ανάλυσης, οργάνωσης, συλλογής και διάδοσης μεγάλων δεδομένων με ακρίβεια
• Τεχνικές γνώσεις στο σχεδιασμό βάσεων δεδομένων, μοντέλα δεδομένων, εξόρυξη δεδομένων και τεχνικές τμηματοποίησης
• Ισχυρή γνώση σε στατιστικά πακέτα για την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων (SAS, Excel, SPSS, κ.λπ.)

---

3) Αναφέρετε ποια είναι τα διάφορα βήματα σε ένα έργο ανάλυσης;

Τα διάφορα βήματα σε ένα έργο ανάλυσης περιλαμβάνουν

• Ορισμός του προβλήματος
• Εξερεύνηση δεδομένων
• Προετοιμασία δεδομένων
• Πρίπλασμα
• Επικύρωση δεδομένων
• Εφαρμογή και παρακολούθηση

---

4) Αναφέρετε τι είναι η εκκαθάριση δεδομένων;

Ο καθαρισμός δεδομένων αναφέρεται επίσης ως καθαρισμός δεδομένων, ασχολείται με τον εντοπισμό και την αφαίρεση σφαλμάτων και ασυνεπειών από τα δεδομένα με σκοπό τη βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων.

---

5) Αναφέρετε μερικές από τις καλύτερες πρακτικές για τον καθαρισμό δεδομένων;

Μερικές από τις βέλτιστες πρακτικές για τον καθαρισμό δεδομένων περιλαμβάνουν:

• Ταξινόμηση δεδομένων κατά διαφορετικά χαρακτηριστικά
• Για μεγάλα σύνολα δεδομένων, καθαρίστε τα σταδιακά και βελτιώστε τα δεδομένα με κάθε βήμα μέχρι να επιτύχετε καλή ποιότητα δεδομένων
• Για μεγάλα σύνολα δεδομένων, σπάστε τα σε μικρά δεδομένα. Η εργασία με λιγότερα δεδομένα θα αυξήσει την ταχύτητα επανάληψης
• Για να χειριστείτε την κοινή εργασία καθαρισμού, δημιουργήστε ένα σύνολο λειτουργιών/εργαλείων/σεναρίων βοηθητικών προγραμμάτων. Μπορεί να περιλαμβάνει, επαναχάραξη τιμών που βασίζονται σε αρχείο CSV ή βάση δεδομένων SQL ή, αναζήτηση και αντικατάσταση regex, κενή εξάλειψη όλων των τιμών που δεν ταιριάζουν με ένα regex
• Εάν αντιμετωπίζετε πρόβλημα με την καθαρότητα των δεδομένων, τακτοποιήστε τα με εκτιμώμενη συχνότητα και επιτεθείτε στα πιο συνηθισμένα προβλήματα
• Αναλύστε τα συνοπτικά στατιστικά στοιχεία για κάθε στήλη (τυπική απόκλιση, μέσος όρος, αριθμός τιμών που λείπουν,)
• Παρακολουθήστε κάθε λειτουργία καθαρισμού ημερομηνίας, ώστε να μπορείτε να τροποποιήσετε τις αλλαγές ή να αφαιρέσετε λειτουργίες εάν απαιτείται

---

6) Εξηγήστε τι είναι logistic οπισθοδρόμηση;

Η λογιστική παλινδρόμηση είναι μια στατιστική μέθοδος για την εξέταση ενός συνόλου δεδομένων στο οποίο υπάρχουν μία ή περισσότερες ανεξάρτητες μεταβλητές που καθορίζουν ένα αποτέλεσμα.

---

7) Λίστα ορισμένων καλύτερων εργαλείων που μπορούν να είναι χρήσιμα για την ανάλυση δεδομένων;

Ακολουθούν τα καλύτερα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων

• Ζώσα σκηνική εικών
• RapidMiner
• OpenRefine
• ΓΝΩΣΗ
• Χειριστές Αναζήτησης Google
• Διαλύτης
• NodeXL
• io
• Wolfram Alpha's
• Πίνακες Google Fusion

---

8) Αναφέρετε ποια είναι η διαφορά μεταξύ εξόρυξης δεδομένων και δημιουργίας προφίλ δεδομένων;

Η διαφορά μεταξύ εξόρυξης δεδομένων και δημιουργίας προφίλ δεδομένων είναι αυτή

Δημιουργία προφίλ δεδομένων: Στοχεύει στην ανάλυση περιπτώσεων μεμονωμένων χαρακτηριστικών. Δίνει πληροφορίες για διάφορα χαρακτηριστικά όπως το εύρος τιμών, η διακριτή τιμή και η συχνότητά τους, η εμφάνιση μηδενικών τιμών, ο τύπος δεδομένων, το μήκος κ.λπ.

Εξόρυξη δεδομένων: Επικεντρώνεται στην ανάλυση συστάδων, στην ανίχνευση ασυνήθιστων εγγραφών, στις εξαρτήσεις, στην ανακάλυψη ακολουθιών, στη διατήρηση σχέσεων μεταξύ πολλών χαρακτηριστικών κ.λπ.

---

9) Αναφέρετε μερικά κοινά προβλήματα που αντιμετωπίζει ο αναλυτής δεδομένων;

Μερικά από τα κοινά προβλήματα που αντιμετωπίζει ο αναλυτής δεδομένων είναι

• Κοινή ορθογραφία
• Διπλότυπες εγγραφές
• Λείπουν τιμές
• Παράνομες αξίες
• Μεταβλητές αναπαραστάσεις αξίας
• Προσδιορισμός επικαλυπτόμενων δεδομένων

---

10) Αναφέρετε το όνομα του πλαισίου που αναπτύχθηκε από τον Apache για την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων για μια εφαρμογή σε ένα κατανεμημένο υπολογιστικό περιβάλλον;

Hadoop και το MapReduce είναι το πλαίσιο προγραμματισμού που αναπτύχθηκε από την Apache για την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων για μια εφαρμογή σε ένα κατανεμημένο υπολογιστικό περιβάλλον.

---

11) Αναφέρετε ποια είναι τα μοτίβα που λείπουν και γενικά παρατηρούνται;

Τα μοτίβα που λείπουν που γενικά παρατηρούνται είναι

• Λείπει εντελώς τυχαία
• Λείπει τυχαία
• Το ότι λείπει εξαρτάται από την ίδια την τιμή που λείπει
• Λείπει αυτό εξαρτάται από μη παρατηρηθείσα μεταβλητή εισόδου

---

12) Εξηγήστε τι είναι η μέθοδος καταλογισμού KNN;

Στον καταλογισμό KNN, οι τιμές χαρακτηριστικών που λείπουν καταλογίζονται χρησιμοποιώντας την τιμή των χαρακτηριστικών που είναι πιο παρόμοια με το χαρακτηριστικό του οποίου οι τιμές λείπουν. Χρησιμοποιώντας μια συνάρτηση απόστασης, προσδιορίζεται η ομοιότητα δύο ιδιοτήτων.

---

3) Αναφέρετε ποιες είναι οι μέθοδοι επικύρωσης δεδομένων που χρησιμοποιούνται από τον αναλυτή δεδομένων;

Συνήθως, οι μέθοδοι που χρησιμοποιούνται από τον αναλυτή δεδομένων για την επικύρωση δεδομένων είναι

• Έλεγχος δεδομένων
• Επαλήθευση δεδομένων

---

14) Εξηγήστε τι πρέπει να γίνει με τα δεδομένα που υπάρχουν υπόνοιες ή λείπουν;

• Ετοιμάστε μια αναφορά επικύρωσης που παρέχει πληροφορίες για όλα τα ύποπτα δεδομένα. Θα πρέπει να παρέχει πληροφορίες όπως κριτήρια επικύρωσης ότι απέτυχε και την ημερομηνία και την ώρα εμφάνισης
• Το έμπειρο προσωπικό θα πρέπει να εξετάσει τα ύποπτα δεδομένα για να καθορίσει την αποδοχή τους
• Τα μη έγκυρα δεδομένα θα πρέπει να εκχωρηθούν και να αντικατασταθούν με έναν κωδικό επικύρωσης
• Για να εργαστείτε σε δεδομένα που λείπουν, χρησιμοποιήστε την καλύτερη στρατηγική ανάλυσης, όπως η μέθοδος διαγραφής, οι μέθοδοι μεμονωμένων καταλογισμών, οι μέθοδοι που βασίζονται σε μοντέλα κ.λπ.

---

15) Αναφέρετε πώς να αντιμετωπίσετε τα προβλήματα πολλαπλών πηγών;

Για την αντιμετώπιση προβλημάτων πολλαπλών πηγών,

• Αναδιάρθρωση των σχημάτων για την ολοκλήρωση μιας ολοκλήρωσης σχήματος
• Προσδιορίστε παρόμοιες εγγραφές και συγχωνεύστε τις σε μία εγγραφή που περιέχει όλα τα σχετικά χαρακτηριστικά χωρίς πλεονασμό

---

16) Εξηγήστε τι είναι το Outlier;

Το ακραίο είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται συνήθως από αναλυτές που αναφέρονται για μια τιμή που εμφανίζεται πολύ μακριά και αποκλίνει από ένα συνολικό μοτίβο σε ένα δείγμα. Υπάρχουν δύο τύποι Outliers

• Χωριστή
• Πολλαπλασιασμός

---

17) Εξηγήστε τι είναι ο αλγόριθμος ιεραρχικής ομαδοποίησης;

Ο αλγόριθμος ιεραρχικής ομαδοποίησης συνδυάζει και διαιρεί υπάρχουσες ομάδες, δημιουργώντας μια ιεραρχική δομή που δείχνει τη σειρά με την οποία χωρίζονται ή συγχωνεύονται οι ομάδες.

---

18) Εξηγήστε τι είναι ο αλγόριθμος K-mean;

Το K mean είναι μια διάσημη μέθοδος κατάτμησης. Τα αντικείμενα ταξινομούνται ως ανήκουν σε μία από τις ομάδες K, η k επιλέγεται εκ των προτέρων.

Στον αλγόριθμο K-mean,

• Τα συμπλέγματα είναι σφαιρικά: τα σημεία δεδομένων σε ένα σύμπλεγμα επικεντρώνονται γύρω από αυτό το σύμπλεγμα
• Η διακύμανση/εξάπλωση των συστάδων είναι παρόμοια: Κάθε σημείο δεδομένων ανήκει στο πλησιέστερο σύμπλεγμα

---

19) Αναφέρετε ποιες είναι οι βασικές δεξιότητες που απαιτούνται για τον Αναλυτή Δεδομένων;

Ένας επιστήμονας δεδομένων πρέπει να έχει τις ακόλουθες δεξιότητες

• Γνώση βάσης δεδομένων

• διαχείρισης βάσεων δεδομένων
• Ανάμειξη δεδομένων
• Ερώτηση
• ΧΕΙΡΑΓΩΓΗΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

• Προγνωστικό Analytics

• Βασικές περιγραφικές στατιστικές
• Προγνωστική μοντελοποίηση
• Προηγμένη ανάλυση

• Γνώση Big Data

• Μεγάλη ανάλυση δεδομένων
• Μη δομημένη ανάλυση δεδομένων
• Εκμάθηση μηχανών

• Ικανότητα παρουσίασης

• Οπτικοποίηση δεδομένων
• Παρουσίαση Insight
• Σχεδιασμός έκθεσης

---

20) Εξηγήστε τι είναι το συνεργατικό φιλτράρισμα;

Το συνεργατικό φιλτράρισμα είναι ένας απλός αλγόριθμος για τη δημιουργία ενός συστήματος συστάσεων που βασίζεται σε δεδομένα συμπεριφοράς των χρηστών. Τα πιο σημαντικά στοιχεία του συνεργατικού φιλτραρίσματος είναι χρήστες- είδη- ενδιαφέρον.

Ένα καλό παράδειγμα συνεργατικού φιλτραρίσματος είναι όταν βλέπετε μια δήλωση όπως "προτείνεται για εσάς" σε ιστότοπους διαδικτυακών αγορών που εμφανίζεται με βάση το ιστορικό περιήγησής σας.

---

21) Εξηγήστε ποια είναι τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται στα Big Data;

Τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται στα Big Data περιλαμβάνουν

• Hadoop
• Κυψέλη
• Χοίρος
• Ροή
• Οδηγός ελέφαντος
• Κουτάλα

---

22) Εξηγήστε τι είναι ο KPI, ο σχεδιασμός των πειραμάτων και ο κανόνας 80/20;

KPI: Αντιπροσωπεύει τον βασικό δείκτη απόδοσης, είναι μια μέτρηση που αποτελείται από οποιονδήποτε συνδυασμό υπολογιστικών φύλλων, αναφορών ή γραφημάτων σχετικά με την επιχειρηματική διαδικασία

Σχεδιασμός πειραμάτων: Είναι η αρχική διαδικασία που χρησιμοποιείται για τον διαχωρισμό των δεδομένων σας, τη δειγματοληψία και τη δημιουργία δεδομένων για στατιστική ανάλυση

Κανόνες 80/20: Σημαίνει ότι το 80 τοις εκατό του εισοδήματός σας προέρχεται από το 20 τοις εκατό των πελατών σας

---

23) Εξηγήστε τι είναι το Map Reduce;

Το Map-reduce είναι ένα πλαίσιο για την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων, τον διαχωρισμό τους σε υποσύνολα, την επεξεργασία κάθε υποσυνόλου σε διαφορετικό διακομιστή και, στη συνέχεια, την ανάμειξη των αποτελεσμάτων που λαμβάνονται σε καθένα.

---

24) Εξηγήστε τι είναι το Clustering; Ποιες είναι οι ιδιότητες των αλγορίθμων ομαδοποίησης;

Η ομαδοποίηση είναι μια μέθοδος ταξινόμησης που εφαρμόζεται στα δεδομένα. Ο αλγόριθμος ομαδοποίησης διαιρεί ένα σύνολο δεδομένων σε φυσικές ομάδες ή συστάδες.

Οι ιδιότητες για τον αλγόριθμο ομαδοποίησης είναι

• Ιεραρχική ή επίπεδη
• Επαναληπτική
• Σκληρό και μαλακό
• Διαζευκτικός

---

25) Ποιες είναι μερικές από τις στατιστικές μεθόδους που είναι χρήσιμες για τον αναλυτή δεδομένων;

Οι στατιστικές μέθοδοι που είναι χρήσιμες για τον επιστήμονα δεδομένων είναι

• Μπεϋζιανή μέθοδος
• διαδικασία Markov
• Χωρικές και ομαδικές διεργασίες
• Στατιστικά κατάταξης, εκατοστημόριο, ανίχνευση ακραίων τιμών
• Τεχνικές καταλογισμού κ.λπ.
• Simplex αλγόριθμος
• Μαθηματική βελτιστοποίηση

---

26) Τι είναι η ανάλυση χρονοσειρών;

Η ανάλυση χρονοσειρών μπορεί να γίνει σε δύο τομείς, τον τομέα συχνότητας και τον τομέα χρόνου. Στην ανάλυση χρονοσειρών η έξοδος μιας συγκεκριμένης διεργασίας μπορεί να προβλεφθεί αναλύοντας τα προηγούμενα δεδομένα με τη βοήθεια διαφόρων μεθόδων όπως η εκθετική εξομάλυνση, η μέθοδος λογαριθμικής γραμμικής παλινδρόμησης κ.λπ.

---

27) Εξηγήστε τι είναι η ανάλυση συσχετισμού;

Η ανάλυση συσχετισμού είναι η κοινή μορφή χωρικής ανάλυσης στη γεωγραφία. Αποτελείται από μια σειρά εκτιμώμενων συντελεστών αυτοσυσχέτισης που υπολογίζονται για μια διαφορετική χωρική σχέση. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την κατασκευή ενός συσχετισμού για δεδομένα που βασίζονται σε απόσταση, όταν τα πρωτογενή δεδομένα εκφράζονται ως απόσταση και όχι ως τιμές σε μεμονωμένα σημεία.

---

28) Τι είναι ένας πίνακας κατακερματισμού;

Στην πληροφορική, ένας πίνακας κατακερματισμού είναι ένας χάρτης κλειδιών τιμών. Είναι ένα δομή δεδομένων χρησιμοποιείται για την υλοποίηση ενός συσχετιστικού πίνακα. Χρησιμοποιεί μια συνάρτηση κατακερματισμού για να υπολογίσει ένα ευρετήριο σε ένα παράταξη υποδοχών, από τις οποίες μπορεί να ληφθεί η επιθυμητή τιμή.

---

29) Τι είναι οι συγκρούσεις πίνακα κατακερματισμού; Πώς αποφεύγεται;

Μια σύγκρουση πίνακα κατακερματισμού συμβαίνει όταν δύο διαφορετικά κλειδιά κατακερματίζονται στην ίδια τιμή. Δύο δεδομένα δεν μπορούν να αποθηκευτούν στην ίδια υποδοχή στη διάταξη.

Για να αποφευχθεί η σύγκρουση του πίνακα κατακερματισμού, υπάρχουν πολλές τεχνικές, εδώ παραθέτουμε δύο

• Ξεχωριστή Αλυσίδα:

Χρησιμοποιεί τη δομή δεδομένων για την αποθήκευση πολλών στοιχείων που κατακερματίζονται στην ίδια υποδοχή.

• Ανοιχτή διεύθυνση:

Αναζητά άλλες υποδοχές χρησιμοποιώντας μια δεύτερη λειτουργία και αποθηκεύει το αντικείμενο στην πρώτη κενή υποδοχή που βρίσκεται

---

29) Εξηγήστε τι είναι ο καταλογισμός; Αναφέρετε διαφορετικούς τύπους τεχνικών καταλογισμού;

Κατά τον καταλογισμό αντικαθιστούμε τα δεδομένα που λείπουν με υποκατεστημένες τιμές. Οι τύποι των τεχνικών καταλογισμού που περιλαμβάνουν είναι

• Ενιαίος Καταλογισμός

• Καταλογισμός Hot-deck: Μια τιμή που λείπει καταλογίζεται από μια τυχαία επιλεγμένη παρόμοια εγγραφή με τη βοήθεια της κάρτας διάτρησης
• Καταλογισμός ψυχρού καταστρώματος: Λειτουργεί το ίδιο με τον καταλογισμό hot deck, αλλά είναι πιο προηγμένος και επιλέγει δωρητές από άλλα σύνολα δεδομένων
• Μέσος καταλογισμός: Περιλαμβάνει την αντικατάσταση της τιμής που λείπει με τον μέσο όρο αυτής της μεταβλητής για όλες τις άλλες περιπτώσεις
• Καταλογισμός παλινδρόμησης: Περιλαμβάνει την αντικατάσταση της τιμής που λείπει με τις προβλεπόμενες τιμές μιας μεταβλητής με βάση άλλες μεταβλητές
• Στοχαστική παλινδρόμηση: Είναι το ίδιο με τον καταλογισμό παλινδρόμησης, αλλά προσθέτει τη μέση διακύμανση παλινδρόμησης στον καταλογισμό παλινδρόμησης

• Πολλαπλή εισαγωγή

• Σε αντίθεση με τον απλό καταλογισμό, ο πολλαπλός καταλογισμός εκτιμά τις τιμές πολλές φορές

---

30) Ποια μέθοδος καταλογισμού είναι πιο ευνοϊκή;

Παρόλο που ο μεμονωμένος καταλογισμός χρησιμοποιείται ευρέως, δεν αντικατοπτρίζει την αβεβαιότητα που δημιουργείται από την τυχαία έλλειψη δεδομένων. Έτσι, ο πολλαπλός καταλογισμός είναι πιο ευνοϊκός από τον απλό καταλογισμό σε περίπτωση που λείπουν δεδομένα τυχαία.

---

31) Εξηγήστε τι είναι το n-gram;

N-γραμμάριο:

Ένα n-gram είναι μια συνεχόμενη ακολουθία n στοιχείων από μια δεδομένη ακολουθία κειμένου ή ομιλίας. Είναι ένας τύπος πιθανολογικού γλωσσικού μοντέλου για την πρόβλεψη του επόμενου στοιχείου σε μια τέτοια ακολουθία με τη μορφή ενός (n-1).

---

32) Εξηγήστε ποια είναι τα κριτήρια για ένα καλό μοντέλο δεδομένων;

Τα κριτήρια για ένα καλό μοντέλο δεδομένων περιλαμβάνουν

• Μπορεί να καταναλωθεί εύκολα
• Οι μεγάλες αλλαγές δεδομένων σε ένα καλό μοντέλο θα πρέπει να είναι επεκτάσιμες
• Θα πρέπει να παρέχει προβλέψιμη απόδοση
• Ένα καλό μοντέλο μπορεί να προσαρμοστεί στις αλλαγές στις απαιτήσεις

Αυτές οι ερωτήσεις συνέντευξης θα βοηθήσουν επίσης στο viva (προφορικά) σας