A 30 legjobb adatelemzői interjú kérdés és válasz (2025)

Íme a Data Analyst interjúkérdései és válaszai a pályakezdőknek, valamint a tapasztalt adatelemző jelölteknek, hogy megszerezzék álmaik állását.

Ingyenes PDF letöltés: Adatelemzőkkel kapcsolatos interjúkérdések

1) Említse meg, mi a felelőssége egy adatelemzőnek?

Az adatelemző feladatai közé tartozik,

• Támogatást nyújt az összes adatelemzéshez, és egyeztet az ügyfelekkel és a személyzettel
• Oldja meg az ügyfelekkel és a teljesítéssel kapcsolatos üzleti problémákat könyvvizsgálat az adatokról
• Elemezze az eredményeket és értelmezze az adatokat statisztikai technikák segítségével, és készítsen folyamatos jelentéseket
• Rögzítse az üzleti igényeket, és szorosan működjön együtt a vezetési és információs igényekkel
• Határozzon meg új folyamatokat vagy területeket a fejlesztési lehetőségek számára
• Trendek vagy minták elemzése, azonosítása és értelmezése összetett adatkészletekben
• Adatok beszerzése elsődleges vagy másodlagos adatforrásokból, és adatbázisok / adatrendszerek fenntartása
• Szűrje és „tisztítsa” az adatokat, és tekintse át a számítógépes jelentéseket
• Határozzon meg teljesítménymutatókat a kódproblémák megtalálásához és kijavításához
• Adatbázis biztosítása hozzáférési rendszer fejlesztésével a felhasználói hozzáférési szint meghatározásával

---

2) Mi kell ahhoz, hogy adatelemző lehessen?

Ahhoz, hogy adatelemző lehessen,

• Erőteljes tudás a jelentéskészítő csomagokról (üzleti objektumok), a programozási nyelvről (XML, Javascript vagy ETL keretrendszer), adatbázisokról (SQL, SQLit stb.)
• Erős készségek nagy adatok pontos elemzésére, rendszerezésére, összegyűjtésére és terjesztésére
• Adatbázis tervezés, adatmodellek, adatbányászati ​​és szegmentációs technikák műszaki ismeretei
• Erős tudás a nagy adathalmazok elemzéséhez szükséges statisztikai csomagokról (SAS, Excel, SPSS stb.)

---

3) Említse meg, melyek az elemzési projekt különböző lépései?

Az elemzési projekt különböző lépései közé tartozik

• Probléma meghatározás
• Adatfeltárás
• Adatok előkészítése
• Modellezés
• Az adatok érvényesítése
• Megvalósítás és nyomon követés

---

4) Említse meg, mi az adattisztítás?

Az adattisztítás, más néven adattisztítás, az adatokból származó hibák és következetlenségek azonosításával és eltávolításával foglalkozik az adatok minőségének javítása érdekében.

---

5) Soroljon fel néhány adattisztítási bevált gyakorlatot?

Az adattisztítás bevált gyakorlatai közé tartozik, hogy

• Rendezze az adatokat különböző attribútumok szerint
• Nagy adatkészletek esetén lépésenként tisztítsa meg, és minden lépéssel javítsa az adatokat, amíg jó adatminőséget nem ér el
• Nagy adatkészletek esetén bontsa fel őket kis adatokra. Ha kevesebb adattal dolgozik, az megnöveli az iterációs sebességet
• A gyakori tisztítási feladatok kezeléséhez hozzon létre egy sor segédfunkciót/eszközt/szkriptet. Tartalmazhatja az értékek újraleképezését egy CSV-fájl vagy SQL-adatbázis alapján, vagy a regex keresés és csere, az összes olyan érték törlését, amely nem egyezik a regex-szel.
• Ha problémái vannak az adatok tisztaságával, rendezze azokat a becsült gyakoriság szerint, és támadja meg a leggyakoribb problémákat
• Elemezze az egyes oszlopok összesítő statisztikáit (szórás, átlag, hiányzó értékek száma,)
• Kövesse nyomon minden dátum szerinti tisztítási műveletet, így szükség esetén módosíthatja vagy eltávolíthatja a műveleteket

---

6) Magyarázza el, mi az logisztikai regresszió?

A logisztikai regresszió egy statisztikai módszer egy olyan adatkészlet vizsgálatára, amelyben egy vagy több független változó van, amely meghatározza az eredményt.

---

7) A legjobb eszközök listája, amelyek hasznosak lehetnek az adatelemzésben?

Az alábbiakban bemutatjuk a legjobb adatelemző eszközöket

• Csoportkép
• Gyorsbetűs
• OpenRefine
• BÉKE
• Google kereső üzemeltetők
• Megoldó
• NodeXL
• io
• Wolfram Alpha
• Google Fusion táblázatok

---

8) Említse meg, mi a különbség az adatbányászat és az adatprofilalkotás között?

Az adatbányászat és az adatprofilalkotás közötti különbség az

Adatprofilozás: Az egyedi attribútumok példányelemzésére irányul. Információkat ad különféle attribútumokról, mint például az értéktartomány, a diszkrét érték és gyakoriságuk, a nullértékek előfordulása, az adattípus, a hossz stb.

Adatbányászat: A klaszteranalízisre, a szokatlan rekordok, függőségek észlelésére, szekvencia-felderítésre, több attribútum közötti kapcsolattartásra stb. összpontosít.

---

9) Soroljon fel néhány gyakori problémát, amellyel az adatelemző szembesül?

Néhány gyakori probléma, amellyel az adatelemző szembesül, az

• Gyakori elírás
• Ismétlődő bejegyzések
• Hiányzó értékek
• Illegális értékek
• Változó értékábrázolások
• Az átfedő adatok azonosítása

---

10) Említse meg annak a keretrendszernek a nevét, amelyet az Apache fejlesztett ki egy alkalmazás nagy adathalmazának feldolgozására elosztott számítási környezetben?

Hadoop A MapReduce pedig az Apache által kifejlesztett programozási keretrendszer, amely nagy adathalmazok feldolgozására alkalmas egy elosztott számítási környezetben lévő alkalmazásokhoz.

---

11) Említse meg, melyek azok a hiányzó minták, amelyeket általában megfigyelnek?

Az általában megfigyelt hiányzó minták a következők

• Teljesen véletlenszerűen hiányzik
• Véletlenszerűen hiányzik
• A hiányzó érték magától a hiányzó értéktől függ
• Ez a nem megfigyelt bemeneti változótól függ

---

12) Magyarázza el, mi az a KNN imputációs módszer?

A KNN-imputáció során a hiányzó attribútumértékek a hiányzó attribútumokhoz leginkább hasonló attribútumértékek használatával kerülnek beszámításra. Távolságfüggvény használatával meghatározzuk két attribútum hasonlóságát.

---

3) Említse meg, milyen adatérvényesítési módszereket használ az adatelemző?

Általában az adatelemző által az adatok validálására használt módszerek a következők

• Adatszűrés
• Adatellenőrzés

---

14) Magyarázza el, mit kell tenni a gyanús vagy hiányzó adatokkal?

• Készítsen egy érvényesítési jelentést, amely tájékoztatást ad az összes gyanús adatról. Olyan információkat kell megadnia, mint például az érvényesítési feltételek, hogy a sikertelenség, valamint az előfordulás dátuma és időpontja
• A tapasztalt személyzetnek meg kell vizsgálnia a gyanús adatokat, hogy megállapítsa azok elfogadhatóságát
• Érvénytelen adatokat kell hozzárendelni és érvényesítő kóddal helyettesíteni
• A hiányzó adatok kezeléséhez használja a legjobb elemzési stratégiákat, például a törlési módszert, az egyszeri imputációs módszereket, a modellalapú módszereket stb.

---

15) Említse meg, hogyan kell kezelni a több forrásból származó problémákat?

A több forrásból származó problémák megoldása érdekében

• Sémák átstrukturálása a sémaintegráció megvalósítása érdekében
• Azonosítsa a hasonló rekordokat, és redundancia nélkül egyesítse azokat egyetlen rekordba, amely tartalmazza az összes releváns attribútumot

---

16) Magyarázza el, mi az a kiugró érték?

A kiugró érték az elemzők által gyakran használt kifejezés, amelyet olyan értékre utalnak, amely távolinak tűnik, és eltér a mintában szereplő általános mintától. Kétféle Outlier létezik

• Egyváltozós
• többváltozós

---

17) Magyarázza el, mi az a hierarchikus klaszterezési algoritmus?

A hierarchikus fürtözési algoritmus egyesíti és felosztja a meglévő csoportokat, és egy hierarchikus struktúrát hoz létre, amely megmutatja a csoportok felosztásának vagy egyesítésének sorrendjét.

---

18) Magyarázza el, mi az a K-átlag algoritmus?

A K mean egy híres particionálási módszer. Az objektumok a K csoportok valamelyikébe tartoznak, k eleve kiválasztva.

A K-közép algoritmusban

• A klaszterek gömb alakúak: a fürt adatpontjai a fürt körül helyezkednek el
• A klaszterek szórása/szórása hasonló: Minden adatpont a legközelebbi klaszterhez tartozik

---

19) Említse meg, melyek azok a kulcsfontosságú készségek, amelyekre az adatelemzőnek szüksége van?

Az adattudósnak a következő készségekkel kell rendelkeznie

• Adatbázis ismerete

• adatbázis-kezelés
• Adatkeverés
• Lekérdezés
• Adatmanipuláció

• Prediktív elemzés

• Alapvető leíró statisztikák
• Prediktív modellezés
• Speciális elemzés

• Big Data tudás

• Nagy adatelemzés
• Strukturálatlan adatelemzés
• Gépi tanulás

• Bemutató készség

• Adatmegjelenítés
• Insight bemutató
• Jelentéstervezés

---

20) Magyarázza el, mi az a kollaboratív szűrés?

Az együttműködésen alapuló szűrés egy egyszerű algoritmus a felhasználói viselkedési adatok alapján ajánlási rendszer létrehozására. Az együttműködési szűrés legfontosabb összetevői a felhasználók- tételek- érdeklődés.

Az együttműködésen alapuló szűrés jó példája, amikor olyan kijelentést lát az online vásárlási webhelyeken, mint az „Önnek ajánlott”, amely a böngészési előzmények alapján jelenik meg.

---

21) Magyarázza el, milyen eszközöket használ a Big Data?

A Big Data-ban használt eszközök közé tartozik

• Hadoop
• Kaptár
• Disznó
• Flume
• Elefántápoló
• Sqoop

---

22) Magyarázza el, mi az a KPI, a kísérletek tervezése és a 80/20 szabály?

KPI: A Key Performance Indicator rövidítése, ez egy olyan mérőszám, amely az üzleti folyamatokkal kapcsolatos táblázatok, jelentések vagy diagramok tetszőleges kombinációjából áll.

Kísérletek tervezése: Ez az adatok felosztására, mintavételre és statisztikai elemzéshez szükséges adatok beállítására szolgáló kezdeti folyamat

80/20 szabályok: Ez azt jelenti, hogy bevételének 80 százaléka az ügyfelei 20 százalékától származik

---

23) Magyarázza el, mi az a Map Reduce?

A Map-reduce egy keretrendszer nagy adathalmazok feldolgozására, részhalmazokra bontására, minden egyes részhalmaz feldolgozására egy másik szerveren, majd az egyes részhalmazok egyesítésére.

---

24) Magyarázza el, mi az a klaszterezés? Milyen tulajdonságai vannak a klaszterező algoritmusoknak?

A klaszterezés az adatokra alkalmazott osztályozási módszer. A klaszterező algoritmus egy adathalmazt természetes csoportokra vagy klaszterekre oszt fel.

A klaszterezési algoritmus tulajdonságai a következők

• Hierarchikus vagy lapos
• ismétlődő
• Kemény és puha
• Szétválasztó

---

25) Melyek azok a statisztikai módszerek, amelyek hasznosak az adatelemzők számára?

Az adattudósok számára hasznos statisztikai módszerek

• Bayesi módszer
• Markov folyamat
• Térbeli és klaszteres folyamatok
• Rangstatisztika, percentilis, kiugró értékek észlelése
• Imputációs technikák stb.
• Simplex algoritmus
• Matematikai optimalizálás

---

26) Mi az idősorelemzés?

Az idősorelemzés két tartományban, a frekvenciatartományban és az időtartományban végezhető el. Az idősoros elemzésben egy adott folyamat kimenete előre jelezhető a korábbi adatok elemzésével különféle módszerekkel, például exponenciális simítással, log-lineáris regressziós módszerrel stb.

---

27) Magyarázza el, mi az a korrelogram elemzés?

A korrelogram analízis a térbeli elemzés általános formája a földrajzban. Egy másik térbeli kapcsolatra számított becsült autokorrelációs együtthatók sorozatából áll. Használható távolságalapú adatok korrelogramjának felépítésére, amikor a nyers adatokat távolságként fejezik ki, nem pedig egyedi pontok értékében.

---

28) Mi az a hash-tábla?

A számítástechnikában a hash tábla az értékek kulcsainak térképe. Ez egy adatszerkezet asszociatív tömb megvalósítására szolgál. Hash függvényt használ az index kiszámításához egy sor helyek, amelyekből a kívánt érték lekérhető.

---

29) Mik azok a hash tábla ütközések? Hogyan kerülhető el?

A hash tábla ütközése akkor következik be, amikor két különböző kulcs ugyanazt az értéket hasítja. Két adat nem tárolható ugyanabban a tömbhelyen.

A hash tábla ütközésének elkerülésére számos technika létezik, ezekből kettőt sorolunk fel

• Külön láncolás:

Az adatszerkezetet használja több olyan elem tárolására, amelyek ugyanahhoz a nyíláshoz hash.

• Nyitott címzés:

Más nyílásokat keres egy második funkció segítségével, és az elemet az első talált üres nyílásban tárolja

---

29) Magyarázza el, mi az imputáció? Sorolja fel a különböző imputációs technikákat?

Az imputálás során a hiányzó adatokat helyettesített értékekkel pótoljuk. Az imputációs technikák típusai a következők

• Egyetlen imputáció

• Hot-deck imputáció: A hiányzó értéket egy véletlenszerűen kiválasztott hasonló rekordból imputálja lyukkártya segítségével
• Cold Deck imputáció: Ugyanúgy működik, mint a hot deck imputáció, de fejlettebb, és más adatkészletekből választja ki a donorokat
• Átlag imputáció: Ez magában foglalja a hiányzó érték helyettesítését a változó átlagával minden más esetben
• Regressziós imputáció: magában foglalja a hiányzó érték helyettesítését egy változó más változókon alapuló előrejelzett értékeivel
• Sztochasztikus regresszió: Ugyanaz, mint a regressziós imputáció, de hozzáadja az átlagos regressziós varianciát a regressziós imputációhoz

• Többszörös imputáció

• Az egyszeri imputációval ellentétben a többszörös imputáció többszörösen becsüli meg az értékeket

---

30) Melyik imputációs módszer a kedvezőbb?

Bár az egyszeri imputációt széles körben használják, ez nem tükrözi a véletlenszerűen hiányzó adatok okozta bizonytalanságot. Tehát a többszörös imputálás kedvezőbb, mint az egyszeri imputálás véletlenszerűen hiányzó adatok esetén.

---

31) Magyarázza el, mi az n-gram?

N-gramm:

Az n-gram egy adott szöveg- vagy beszédsorozat n elemének összefüggő sorozata. Ez egyfajta valószínűségi nyelvi modell egy ilyen sorozat következő elemének előrejelzésére a (n-1) formájában.

---

32) Magyarázza el, melyek a jó adatmodell kritériumai?

A jó adatmodell kritériumai közé tartozik

• Könnyen fogyasztható
• Egy jó modellben a nagy adatváltozásoknak méretezhetőnek kell lenniük
• Kiszámítható teljesítményt kell nyújtania
• Egy jó modell képes alkalmazkodni a követelmények változásához

Ezek az interjúkérdések a viva-ban is segítenek.