Le 30 principali domande e risposte per un'intervista agli analisti di dati (2025)

Ecco le domande e le risposte al colloquio per Data Analyst per i principianti e per i candidati esperti nell'analisi dei dati per ottenere il lavoro dei loro sogni.

Download gratuito del PDF: domande per il colloquio con l'analista dei dati

1) Menziona qual è la responsabilità di un analista di dati?

La responsabilità di un analista di dati include,

• Fornire supporto a tutte le analisi dei dati e coordinarsi con i clienti e il personale
• Risolvere i problemi associati all'azienda per i clienti e le prestazioni revisione sui dati
• Analizzare i risultati e interpretare i dati utilizzando tecniche statistiche e fornire report continui
• Dare priorità alle esigenze aziendali e lavorare a stretto contatto con le esigenze di gestione e informazione
• Identificare nuovi processi o aree con opportunità di miglioramento
• Analizzare, identificare e interpretare tendenze o modelli in set di dati complessi
• Acquisire dati da fonti di dati primarie o secondarie e mantenere database / sistemi di dati
• Filtra e "pulisci" i dati ed esamina i report dei computer
• Determinare gli indicatori di prestazione per individuare e correggere i problemi del codice
• Protezione del database sviluppando un sistema di accesso determinando il livello di accesso dell'utente

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2) Cosa è necessario per diventare un analista di dati?

Per diventare un analista di dati,

• Conoscenza approfondita di pacchetti di reporting (Business Objects), linguaggio di programmazione (framework XML, Javascript o ETL), database (SQL, SQLite, ecc.)
• Competenze forti con la capacità di analizzare, organizzare, raccogliere e diffondere big data con accuratezza
• Conoscenze tecniche nella progettazione di database, modelli di dati, data mining e tecniche di segmentazione
• Ottima conoscenza dei pacchetti statistici per l'analisi di grandi set di dati (SAS, Excel, SPSS, ecc.)

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3) Menzionare quali sono le varie fasi di un progetto di analisi?

Vari passaggi in un progetto di analisi includono

• Definizione del problema
• Esplorazione dei dati
• Preparazione dei dati
• Modellazione
• Convalida dei dati
• Implementazione e monitoraggio

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4) Menzionare cos'è la pulizia dei dati?

La pulizia dei dati, denominata anche pulizia dei dati, si occupa di identificare e rimuovere errori e incoerenze dai dati al fine di migliorare la qualità dei dati.

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5) Elencare alcune delle migliori pratiche per la pulizia dei dati?

Alcune delle migliori pratiche per la pulizia dei dati includono:

• Ordina i dati in base a diversi attributi
• Per set di dati di grandi dimensioni, puliscili gradualmente e migliora i dati passo dopo passo fino a ottenere una buona qualità dei dati
• Per set di dati di grandi dimensioni, suddividili in dati di piccole dimensioni. Lavorare con meno dati aumenterà la velocità di iterazione
• Per gestire le attività di pulizia comuni, creare una serie di funzioni/strumenti/script di utilità. Potrebbe includere la rimappatura dei valori in base a un file CSV o un database SQL oppure la ricerca e sostituzione di regex, la cancellazione di tutti i valori che non corrispondono a una regex
• Se hai problemi con la pulizia dei dati, organizzali in base alla frequenza stimata e affronta i problemi più comuni
• Analizza le statistiche riassuntive per ciascuna colonna (deviazione standard, media, numero di valori mancanti)
• Tieni traccia di ogni operazione di pulizia della data, in modo da poter modificare le modifiche o rimuovere le operazioni, se necessario

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6) Spiegare di cosa si tratta logistica regressione?

La regressione logistica è un metodo statistico per esaminare un set di dati in cui sono presenti una o più variabili indipendenti che definiscono un risultato.

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7) Elenco di alcuni dei migliori strumenti che possono essere utili per l'analisi dei dati?

Di seguito sono riportati i migliori strumenti di analisi dei dati

• Quadro
• Rapid Miner
• ApriRefine
• KNIME
• Operatori di ricerca di Google
• Risolutore
• NodeXL
• io
• Wolfram Alpha
• Tabelle di Google Fusion

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8) Menzionare qual è la differenza tra data mining e profilazione dei dati?

La differenza tra data mining e profilazione dei dati è questa

Profilazione dei dati: Si concentra sull'analisi delle istanze dei singoli attributi. Fornisce informazioni su vari attributi come intervallo di valori, valore discreto e relativa frequenza, presenza di valori nulli, tipo di dati, lunghezza, ecc.

Estrazione dei dati: Si concentra sull'analisi dei cluster, sul rilevamento di record insoliti, sulle dipendenze, sul rilevamento di sequenze, sul mantenimento delle relazioni tra diversi attributi, ecc.

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9) Elenca alcuni problemi comuni affrontati dall'analista di dati?

Alcuni dei problemi comuni affrontati dall'analista di dati sono

• Errori di ortografia comuni
• Voci duplicate
• Valori mancanti
• Valori illegali
• Rappresentazioni di valori variabili
• Identificazione dei dati sovrapposti

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10) Menzionare il nome del framework sviluppato da Apache per l'elaborazione di grandi set di dati per un'applicazione in un ambiente informatico distribuito?

Hadoop e MapReduce è il framework di programmazione sviluppato da Apache per l'elaborazione di grandi set di dati per un'applicazione in un ambiente informatico distribuito.

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11) Menzionare quali sono i modelli mancanti generalmente osservati?

I modelli mancanti generalmente osservati sono

• Manca completamente a caso
• Manca a caso
• Quello mancante dipende dal valore mancante stesso
• Ciò manca dipende dalla variabile di input non osservata

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12) Spiegare cos'è il metodo di imputazione KNN?

Nell'imputazione KNN, i valori degli attributi mancanti vengono imputati utilizzando il valore degli attributi più simili all'attributo i cui valori mancano. Utilizzando una funzione di distanza, viene determinata la somiglianza di due attributi.

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3) Menzionare quali sono i metodi di convalida dei dati utilizzati dall'analista dei dati?

Di solito, i metodi utilizzati dall'analista dei dati per la convalida dei dati sono

• Screening dei dati
• Verifica dei dati

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14) Spiegare cosa si dovrebbe fare con i dati sospetti o mancanti?

• Preparare un rapporto di convalida che fornisca informazioni su tutti i dati sospetti. Dovrebbe fornire informazioni come i criteri di convalida che hanno fallito e la data e l'ora in cui si è verificato
• Il personale esperto dovrebbe esaminare i dati sospetti per determinarne l'accettabilità
• I dati non validi devono essere assegnati e sostituiti con un codice di convalida
• Per lavorare sui dati mancanti utilizzare la migliore strategia di analisi come il metodo di eliminazione, metodi di imputazione singola, metodi basati su modelli, ecc.

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15) Menzionare come affrontare i problemi provenienti da più fonti?

Per affrontare i problemi provenienti da più fonti,

• Ristrutturazione degli schemi per realizzare un'integrazione dello schema
• Identifica record simili e uniscili in un unico record contenente tutti gli attributi rilevanti senza ridondanza

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16) Spiegare cos'è un valore anomalo?

Il valore anomalo è un termine comunemente utilizzato dagli analisti riferito a un valore che appare lontano e diverge da un modello generale in un campione. Esistono due tipi di valori anomali

• univariata
• Multivariata

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17) Spiegare cos'è l'algoritmo di clustering gerarchico?

L'algoritmo di clustering gerarchico combina e divide i gruppi esistenti, creando una struttura gerarchica che mostra l'ordine in cui i gruppi vengono divisi o uniti.

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18) Spiegare cos'è l'algoritmo K-mean?

K mean è un famoso metodo di partizionamento. Gli oggetti sono classificati come appartenenti ad uno dei K gruppi, k scelti a priori.

Nell'algoritmo K-media,

• I cluster sono sferici: i punti dati in un cluster sono centrati attorno a quel cluster
• La varianza/diffusione dei cluster è simile: ogni punto dati appartiene al cluster più vicino

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19) Menzionare quali sono le competenze chiave richieste per un analista di dati?

Uno scienziato dei dati deve possedere le seguenti competenze

• Conoscenza della banca dati

• Gestione del database
• Combinazione di dati
• Interrogazione
• Manipolazione di dati

• Predictive Analytics

• Statistica descrittiva di base
• Modellazione predittiva
• Analisi avanzata

• Conoscenza dei Big Data

• Big data analytics
• Analisi dei dati non strutturati
• apprendimento automatico

• Abilità di presentazione

• Visualizzazione dati
• Presentazione approfondita
• Progettazione del rapporto

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20) Spiegare cos'è il filtraggio collaborativo?

Il filtraggio collaborativo è un semplice algoritmo per creare un sistema di consigli basato sui dati comportamentali degli utenti. I componenti più importanti del filtraggio collaborativo sono utenti-articoli-interesse.

Un buon esempio di filtro collaborativo è quando vedi una frase come "consigliato per te" sui siti di shopping online che viene visualizzata in base alla cronologia di navigazione.

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21) Spiegare quali sono gli strumenti utilizzati nei Big Data?

Gli strumenti utilizzati nei Big Data includono

• Hadoop
• Alveare
• Maiale
• Canale artificiale
• mahout
• Sqop

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22) Spiegare cos'è il KPI, la progettazione degli esperimenti e la regola 80/20?

CPI: sta per Key Performance Indicator, è una metrica che consiste in qualsiasi combinazione di fogli di calcolo, report o grafici sui processi aziendali

Progettazione di esperimenti: è il processo iniziale utilizzato per suddividere i dati, campionarli e impostarli per l'analisi statistica

Regole 80 ore su 20, XNUMX giorni su XNUMX: Vuol dire che l'80% del tuo reddito proviene dal 20% dei tuoi clienti

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23) Spiegare cos'è Map Reduce?

Map-reduce è un framework per elaborare grandi set di dati, suddividendoli in sottoinsiemi, elaborando ciascun sottoinsieme su un server diverso e quindi unendo i risultati ottenuti su ciascuno.

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24) Spiegare cos'è il clustering? Quali sono le proprietà degli algoritmi di clustering?

Il clustering è un metodo di classificazione applicato ai dati. L'algoritmo di clustering divide un set di dati in gruppi o cluster naturali.

Le proprietà per l'algoritmo di clustering sono

• Gerarchico o piatto
• iterativo
• Duro e morbido
• Disgiuntivo

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25) Quali sono alcuni dei metodi statistici utili per l'analista dei dati?

I metodi statistici utili per i data scientist sono

• Metodo bayesiano
• Processo di Markov
• Processi spaziali e cluster
• Statistiche di classificazione, percentile, rilevamento di valori anomali
• Tecniche di imputazione, ecc.
• Algoritmo simplex
• Ottimizzazione matematica

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26) Cos'è l'analisi delle serie temporali?

L'analisi delle serie temporali può essere eseguita in due domini, il dominio della frequenza e il dominio del tempo. Nell'analisi delle serie temporali è possibile prevedere l'output di un particolare processo analizzando i dati precedenti con l'aiuto di vari metodi come il livellamento esponenziale, il metodo di regressione log-lineare, ecc.

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27) Spiegare cos'è l'analisi del correlogramma?

Un'analisi del correlogramma è la forma comune di analisi spaziale in geografia. Consiste in una serie di coefficienti di autocorrelazione stimati calcolati per una diversa relazione spaziale. Può essere utilizzato per costruire un correlogramma per dati basati sulla distanza, quando i dati grezzi sono espressi come distanza anziché come valori in singoli punti.

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28) Cos'è una tabella hash?

In informatica, una tabella hash è una mappa di chiavi per valori. È un struttura dati utilizzato per implementare un array associativo. Utilizza una funzione hash per calcolare un indice in un file schieramento di slot, da cui è possibile recuperare il valore desiderato.

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29) Cosa sono le collisioni delle tabelle hash? Come viene evitato?

Una collisione della tabella hash si verifica quando due chiavi diverse hanno lo stesso valore. Non è possibile archiviare due dati nello stesso slot dell'array.

Per evitare la collisione delle tabelle hash esistono molte tecniche, qui ne elenchiamo due

• Concatenamento separato:

Utilizza la struttura dei dati per archiviare più elementi con hash nello stesso slot.

• Indirizzamento aperto:

Cerca altri slot utilizzando una seconda funzione e memorizza l'oggetto nel primo slot vuoto trovato

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29) Spiegare cos'è l'imputazione? Elencare diversi tipi di tecniche di imputazione?

Durante l'imputazione sostituiamo i dati mancanti con valori sostituiti. I tipi di tecniche di imputazione coinvolti sono

• Imputazione unica

• Imputazione hot-deck: un valore mancante viene imputato da un record simile selezionato casualmente con l'aiuto di una scheda perforata
• Imputazione Cold Deck: funziona allo stesso modo dell'imputazione Hot Deck, ma è più avanzata e seleziona i donatori da un altro set di dati
• Imputazione media: comporta la sostituzione del valore mancante con la media di quella variabile per tutti gli altri casi
• Imputazione di regressione: comporta la sostituzione del valore mancante con i valori previsti di una variabile basata su altre variabili
• Regressione stocastica: è uguale all'imputazione della regressione, ma aggiunge la varianza media della regressione all'imputazione della regressione

• Imputazione multipla

• A differenza dell'imputazione singola, l'imputazione multipla stima i valori più volte

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30) Quale modalità di imputazione è più favorevole?

Sebbene l’imputazione unica sia ampiamente utilizzata, non riflette l’incertezza creata dalla mancanza casuale di dati. Pertanto, l'imputazione multipla è più vantaggiosa dell'imputazione singola in caso di dati mancanti in modo casuale.

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31) Spiegare cos'è l'n-grammo?

N-grammo:

Un n-gramma è una sequenza contigua di n elementi da una data sequenza di testo o discorso. È un tipo di modello linguistico probabilistico per prevedere l'elemento successivo in tale sequenza sotto forma di (n-1).

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32) Spiegare quali sono i criteri per un buon modello di dati?

I criteri per un buon modello di dati includono

• Può essere facilmente consumato
• Grandi modifiche ai dati in un buon modello dovrebbero essere scalabili
• Dovrebbe fornire prestazioni prevedibili
• Un buon modello può adattarsi ai cambiamenti delle esigenze

Queste domande del colloquio ti aiuteranno anche nel tuo viva(orale)