データ アナリストのインタビューの質問と回答トップ 32 (2025)

ここでは、新人だけでなく経験豊富なデータ分析候補者が夢の仕事に就くための、データ アナリストの面接の質問と回答を紹介します。

無料 PDF ダウンロード: データ アナリストのインタビューの質問

1) データ アナリストの責任について言及してください。

データアナリストの責任には以下が含まれます。

• あらゆるデータ分析をサポートし、お客様やスタッフと連携します。
• クライアントとパフォーマンスに関するビジネス関連の問題を解決する 監査 データについて
• 統計的手法を使用して結果を分析し、データを解釈し、継続的なレポートを提供します
• ビジネス ニーズを優先し、経営陣や情報のニーズと緊密に連携する
• 改善の機会となる新しいプロセスまたは領域を特定する
• 複雑なデータセットの傾向やパターンを分析、特定、解釈する
• 一次または二次データソースからデータを取得し、データベース/データシステムを維持します
• データをフィルタリングして「クリーン」にし、コンピュータのレポートを確認する
• コードの問題を特定して修正するためのパフォーマンス指標を決定する
• ユーザーのアクセスレベルを決定してアクセスシステムを開発し、データベースをセキュリティ保護

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2) データ アナリストになるには何が必要ですか?

データアナリストになるには、

• レポート パッケージ (ビジネス オブジェクト)、プログラミング言語 (XML、JavaScript、または ETL フレームワーク)、データベース (SQL, SQLそれなど）
• ビッグデータを正確に分析、整理、収集、発信できる優れたスキル
• データベース設計、データモデル、データマイニング、セグメンテーション技術に関する技術的知識
• 大規模なデータセットを分析するための統計パッケージに関する豊富な知識 (SAS, Excel、SPSSなど）

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3) 分析プロジェクトのさまざまなステップについて説明しますか?

分析プロジェクトのさまざまなステップには次のものがあります。

• 問題の定義
• データの探索
• データの準備
• モデリング
• データの検証
• 実装と追跡

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4) データ クレンジングとは何ですか?

データ クリーニングはデータ クレンジングとも呼ばれ、データの品質を向上させるためにデータからエラーや不一致を特定して削除します。

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5) データ クリーニングのベスト プラクティスをいくつか挙げてください。

データ クリーニングのベスト プラクティスには次のようなものがあります。

• さまざまな属性ごとにデータを並べ替える
• 大規模なデータセットの場合は、段階的にクレンジングし、良好なデータ品質が得られるまで各ステップでデータを改善します。
• 大規模なデータセットの場合は、小さなデータに分割します。 少ないデータで作業すると反復速度が向上します
• 一般的なクレンジング タスクを処理するには、ユーティリティ関数/ツール/スクリプトのセットを作成します。 これには、CSV ファイルまたは SQL データベースに基づいて値を再マッピングすることや、正規表現の検索と置換、正規表現に一致しないすべての値を空白にすることが含まれる場合があります。
• データのクリーン度に問題がある場合は、推定頻度ごとに問題を整理し、最も一般的な問題に対処します
• 各列の要約統計量 (標準偏差、平均、欠損値の数) を分析します。
• すべての日付のクリーニング操作を追跡して、必要に応じて変更を変更したり、操作を削除したりできます。

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6) とは何かを説明する ロジスティック 回帰？

ロジスティック回帰は、結果を定義する XNUMX つ以上の独立変数が存在するデータセットを調べるための統計手法です。

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7) データ分析に役立ついくつかの最良のツールのリストはありますか?

以下は最適なデータ分析ツールです

• タブロー
• RapidMiner
• 開くリファイン
• 騎士
• Google 検索オペレーター
• ノードXL
• io
• ウルフラム・アルファの
• Google Fusion テーブル

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8) データマイニングとデータプロファイリングの違いについて言及してください。

データマイニングとデータプロファイリングの違いは次のとおりです。

データプロファイリング： 個々の属性のインスタンス分析を対象としています。 値の範囲、離散値とその頻度、NULL 値の発生、データ型、長さなどのさまざまな属性に関する情報が提供されます。

データマイニング： クラスター分析、異常なレコードの検出、依存関係、シーケンスの発見、複数の属性間の関係保持などに重点を置いています。

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9) データ アナリストが直面する一般的な問題をいくつか挙げてください。

データ アナリストが直面する一般的な問題には、次のようなものがあります。

• よくあるスペルミス
• 重複したエントリ
• 欠損値
• 不正な値
• さまざまな値の表現
• 重複するデータの特定

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10) 分散コンピューティング環境でアプリケーション用の大規模なデータセットを処理するために Apache によって開発されたフレームワークの名前について言及してください。

Hadoopの MapReduce は、分散コンピューティング環境でアプリケーション用の大規模なデータ セットを処理するために Apache によって開発されたプログラミング フレームワークです。

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11) 一般的に観察される欠けているパターンにはどのようなものがあるかについて言及してください。

一般的に観察される欠落パターンは次のとおりです。

• 完全にランダムで欠落します
• ランダムで行方不明
• 欠損は欠損値自体に依存します
• 観測されていない入力変数に依存するものが欠落しています

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12) KNN 代入法とは何ですか?

KNN の代入では、欠落している属性値は、その値が欠落している属性に最も類似した属性値を使用して代入されます。 距離関数を使用して、XNUMX つの属性の類似性が判断されます。

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3) データ アナリストが使用するデータ検証方法について言及しますか?

通常、データアナリストがデータ検証に使用する方法は次のとおりです。

• データスクリーニング
• データ検証

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14) 疑わしいデータまたは欠落しているデータに対して何をすべきかを説明してください。

• 疑わしいすべてのデータの情報を提供する検証レポートを準備します。 失敗したという検証基準や発生日時などの情報が表示されるはずです。
• 経験者は疑わしいデータを調べて、そのデータが受け入れられるかどうかを判断する必要があります。
• 無効なデータは割り当てられ、検証コードに置き換えられる必要があります
• 欠損データに取り組むには、削除法、単一代入法、モデルベースの方法などの最適な分析戦略を使用します。

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15) 複数のソースの問題に対処する方法について言及しますか?

複数のソースの問題に対処するには、

• スキーマ統合を達成するためのスキーマの再構築
• 類似したレコードを特定し、冗長性を持たずに関連するすべての属性を含む単一のレコードにマージします。

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16) 外れ値とは何ですか?

外れ値は、サンプル内の全体的なパターンから遠く離れて現れる値を指す、アナリストが一般的に使用する用語です。 外れ値には XNUMX 種類あります

• 一変量
• 多変量

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17) 階層的クラスタリング アルゴリズムとは何ですか?

階層的クラスタリング アルゴリズムは、既存のグループを結合および分割し、グループが分割または結合される順序を示す階層構造を作成します。

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18) K 平均アルゴリズムとは何ですか?

K 平均は有名な分割方法です。 オブジェクトは、K 個のグループの XNUMX つに属するものとして分類され、k 個はアプリオリに選択されます。

K 平均アルゴリズムでは、

• クラスターは球形です。クラスター内のデータ ポイントはそのクラスターの中心にあります。
• クラスターの分散/広がりは類似しています。各データ ポイントは最も近いクラスターに属します。

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19) データ アナリストに必要な主要なスキルについて言及してください。

データサイエンティストには次のスキルが必要です

• データベースの知識

• データベース管理
• データブレンディング
• クエリ
• データ操作

• 予測分析

• 基本的な記述統計
• 予測モデリング
• 高度な分析

• ビッグデータの知識

• ビッグデータ分析
• 非構造化データ分析
• 機械学習

• プレゼンテーションスキル

• データの視覚化
• インサイトのプレゼンテーション
• レポートのデザイン

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20) 協調フィルタリングとは何ですか?

協調フィルタリングは、ユーザーの行動データに基づいて推奨システムを作成するためのシンプルなアルゴリズムです。 協調フィルタリングの最も重要なコンポーネントは次のとおりです。 ユーザー - アイテム - 興味.

協調フィルタリングの良い例は、オンライン ショッピング サイトで、閲覧履歴に基づいて「あなたにおすすめ」などの文言がポップアップ表示される場合です。

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21) ビッグデータで使用されるツールについて説明しますか?

ビッグデータで使用されるツールには次のものがあります。

• Hadoopの
• ハイブ
• 豚
• 用水路
• マハウト
• スクープ

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22) KPI、実験計画法、80/20 ルールとは何ですか?

KPI: Key Performance Indicator の略で、ビジネス プロセスに関するスプレッドシート、レポート、またはグラフの任意の組み合わせで構成される指標です。

実験計画法: データを分割し、統計分析用にデータをサンプリングし、設定するために使用される最初のプロセスです。

80/20 ルール: それは、あなたの収入の 80% が 20% の顧客から来ていることを意味します。

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23) Map Reduce とは何ですか?

Map-reduce は、大規模なデータ セットを処理するフレームワークです。データ セットをサブセットに分割し、各サブセットを別のサーバーで処理して、それぞれで得られた結果をブレンドします。

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24) クラスタリングとは何ですか? クラスタリング アルゴリズムのプロパティは何ですか?

クラスタリングはデータに適用される分類方法です。 クラスタリング アルゴリズムは、データ セットを自然なグループまたはクラスターに分割します。

クラスタリングアルゴリズムのプロパティは次のとおりです。

• 階層型またはフラット型
• 繰り返し
• ハードとソフト
• 選言的

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25) データ分析者にとって役立つ統計手法にはどのようなものがありますか?

データサイエンティストにとって役立つ統計手法は次のとおりです。

• ベイズ法
• マルコフ過程
• 空間プロセスとクラスタープロセス
• ランク統計、パーセンタイル、外れ値の検出
• 代入手法など
• シンプレックスアルゴリズム
• 数理最適化

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26) 時系列分析とは何ですか?

時系列分析は、周波数ドメインと時間ドメインの XNUMX つのドメインで実行できます。 時系列分析では、指数平滑法、対数線形回帰法などのさまざまな方法を利用して以前のデータを分析することで、特定のプロセスの出力を予測できます。

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27) コレログラム分析とは何ですか?

コレログラム分析は、地理における空間分析の一般的な形式です。 これは、異なる空間関係に対して計算された一連の推定自己相関係数で構成されます。 生データが個々の点の値ではなく距離として表される場合、距離ベースのデータのコレログラムを構築するために使用できます。

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28) ハッシュテーブルとは何ですか?

コンピューティングにおいて、ハッシュ テーブルはキーと値のマップです。 それは データ構造 連想配列の実装に使用されます。 ハッシュ関数を使用してインデックスを計算します。 配列 必要な値をフェッチできるスロットの数。

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29) ハッシュテーブルの衝突とは何ですか? どのように回避されるのでしょうか？

ハッシュ テーブルの衝突は、XNUMX つの異なるキーが同じ値にハッシュされるときに発生します。 XNUMX つのデータを配列内の同じスロットに格納することはできません。

ハッシュ テーブルの衝突を回避するには多くのテクニックがありますが、ここでは XNUMX つのテクニックをリストします。

• 個別のチェーン:

データ構造を使用して、ハッシュする複数のアイテムを同じスロットに保存します。

• オープンアドレス法:

XNUMX 番目の関数を使用して他のスロットを検索し、見つかった最初の空のスロットにアイテムを格納します。

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29) 代入とは何ですか? さまざまな種類の代入手法を列挙してください。

代入中に、欠損データを置換値に置き換えます。 関与する代入手法の種類は次のとおりです。

• 単一代入

• ホットデッキ補完: パンチカードを使用して、ランダムに選択された同様のレコードから欠損値が補完されます。
• コールドデッキの代入: ホットデッキの代入と同じように機能しますが、より高度であり、別のデータセットからドナーを選択します。
• 平均値の代入: 他のすべての場合において、欠損値をその変数の平均値に置き換えることが含まれます。
• 回帰補完: 欠損値を、他の変数に基づいて変数の予測値に置き換えることが含まれます。
• 確率的回帰: 回帰代入と同じですが、回帰代入に平均回帰分散が追加されます。

• 複数の帰属

• 単一代入とは異なり、複数代入では値が複数回推定されます。

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30) どの補完方法がより有利ですか?

単一代入法は広く使用されていますが、ランダムな欠損データによって生じる不確実性は反映されていません。 したがって、データがランダムに欠落している場合には、単一代入よりも複数代入の方が有利です。

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31) N-gram とは何ですか?

Nグラム:

n グラムは、特定のテキストまたは音声のシーケンスからの n 個の項目の連続したシーケンスです。 これは、(n-1) の形式でそのようなシーケンス内の次の項目を予測するための確率的言語モデルの一種です。

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32) 優れたデータモデルの基準は何ですか?

優れたデータ モデルの基準には次のものがあります。

• 簡単に摂取できます
• 優れたモデルにおける大規模なデータ変更はスケーラブルである必要があります
• 予測可能なパフォーマンスを提供する必要があります
• 優れたモデルは要件の変化に適応できる

これらの面接の質問は、あなたの活力（口頭）にも役立ちます