Top 30 sollicitatievragen en antwoorden voor data-analisten (2024)

Hier zijn de interviewvragen en antwoorden voor data-analisten voor zowel eerstejaars als ervaren data-analysekandidaten om hun droombaan te krijgen.

Gratis pdf-download: Interviewvragen voor data-analisten

1) Noem wat de verantwoordelijkheid is van een data-analist?

De verantwoordelijkheden van een data-analist omvatten:

  • Ondersteuning bieden bij alle gegevensanalyses en afstemmen met klanten en personeel
  • Oplossen van bedrijfsgerelateerde problemen voor klanten en uitvoering controleren op gegevens
  • Analyseer resultaten en interpreteer gegevens met behulp van statistische technieken en zorg voor doorlopende rapporten
  • Geef prioriteit aan de bedrijfsbehoeften en werk nauw samen met management- en informatiebehoeften
  • Identificeer nieuwe processen of gebieden voor verbeteringsmogelijkheden
  • Analyseer, identificeer en interpreteer trends of patronen in complexe datasets
  • Verwerven van gegevens uit primaire of secundaire gegevensbronnen en onderhouden van databases / gegevenssystemen
  • Filter en ‘schoon’ gegevens en bekijk computerrapporten
  • Bepaal prestatie-indicatoren om codeproblemen op te sporen en te corrigeren
  • Beveiligen van de database door het ontwikkelen van een toegangssysteem door het toegangsniveau van de gebruiker te bepalen

2) Wat is er nodig om data-analist te worden?

Om data-analist te worden,

  • Robuuste kennis van rapportagepakketten (Business Objects), programmeertaal (XML, Javascript of ETL-frameworks), databases (SQL, SQLite, enz.)
  • Sterke vaardigheden met het vermogen om big data nauwkeurig te analyseren, organiseren, verzamelen en verspreiden
  • Technische kennis in databaseontwerp, datamodellen, datamining en segmentatietechnieken
  • Sterke kennis van statistische pakketten voor het analyseren van grote datasets (SAS, Excel, SPSS, enz.)


3) Noem wat de verschillende stappen zijn in een analyseproject?

Verschillende stappen in een analyseproject omvatten:

  • Probleem definitie
  • Gegevensverkenning
  • Data voorbereiding
  • Modellering
  • Validatie van gegevens
  • Implementatie en opvolging

4) Noem wat het opschonen van gegevens is?

Data-opschoning, ook wel data-opschoning genoemd, houdt zich bezig met het identificeren en verwijderen van fouten en inconsistenties uit gegevens om de kwaliteit van gegevens te verbeteren.


5) Noem enkele van de beste praktijken voor het opschonen van gegevens?

Enkele van de beste praktijken voor het opschonen van gegevens omvatten:

  • Sorteer gegevens op verschillende attributen
  • Voor grote datasets ruimt u deze stapsgewijs op en verbetert u de gegevens bij elke stap totdat u een goede datakwaliteit bereikt
  • Voor grote gegevenssets kunt u deze opsplitsen in kleine gegevens. Als u met minder gegevens werkt, verhoogt u de iteratiesnelheid
  • Om algemene opschoontaken uit te voeren, maakt u een reeks hulpprogrammafuncties/tools/scripts. Dit kan het opnieuw toewijzen van waarden omvatten op basis van een CSV-bestand of SQL-database, of het zoeken en vervangen van regex, waarbij alle waarden worden weggelaten die niet overeenkomen met een regex
  • Als u een probleem hebt met de netheid van gegevens, rangschik ze dan op geschatte frequentie en pak de meest voorkomende problemen aan
  • Analyseer de samenvattende statistieken voor elke kolom (standaardafwijking, gemiddelde, aantal ontbrekende waarden)
  • Houd elke datumschoonmaak bij, zodat u indien nodig wijzigingen kunt wijzigen of verwijderen
Sollicitatievragen voor data-analisten
Sollicitatievragen voor data-analisten

6) Leg uit wat er is logistieke regressie?

Logistische regressie is een statistische methode voor het onderzoeken van een dataset waarin er een of meer onafhankelijke variabelen zijn die een uitkomst definiëren.


7) Lijst met enkele beste tools die nuttig kunnen zijn voor data-analyse?

Hieronder volgen de beste tools voor gegevensanalyse

  • Tableau
  • RapidMiner
  • OpenVerfijn
  • MES
  • Google-zoekoperators
  • Oplosser
  • NodeXL
  • io
  • Wolfram Alpha's
  • Google Fusion-tabellen

8) Noem wat het verschil is tussen datamining en dataprofilering?

Het verschil tussen datamining en dataprofilering is dat

Gegevensprofilering: Het richt zich op de instantieanalyse van individuele attributen. Het geeft informatie over verschillende attributen, zoals het waardebereik, de discrete waarde en hun frequentie, het voorkomen van nulwaarden, het gegevenstype, de lengte, enz.

Datamining: Het richt zich op clusteranalyse, detectie van ongebruikelijke records, afhankelijkheden, ontdekking van sequenties, het onderhouden van relaties tussen verschillende attributen, enz.

ID-100353945


9) Noem enkele veelvoorkomende problemen waarmee data-analisten te maken krijgen?

Enkele veelvoorkomende problemen waarmee data-analisten worden geconfronteerd, zijn:

  • Veelvoorkomende spelfouten
  • Dubbele vermeldingen
  • Ontbrekende waarden
  • Illegale waarden
  • Variërende waardeweergaven
  • Overlappende gegevens identificeren

10) Noem de naam van het raamwerk dat door Apache is ontwikkeld voor het verwerken van grote datasets voor een applicatie in een gedistribueerde computeromgeving?

Hadoop en MapReduce is het programmeerframework dat door Apache is ontwikkeld voor het verwerken van grote datasets voor een applicatie in een gedistribueerde computeromgeving.


11) Noem wat de ontbrekende patronen zijn die doorgaans worden waargenomen?

De ontbrekende patronen die doorgaans worden waargenomen, zijn dat wel

  • Ontbreekt volledig willekeurig
  • Willekeurig vermist
  • Het ontbreken daarvan hangt af van de ontbrekende waarde zelf
  • Het ontbreken daarvan is afhankelijk van een niet-waargenomen invoervariabele

12) Leg uit wat de KNN-imputatiemethode is?

Bij KNN-imputatie worden de ontbrekende attribuutwaarden geïmputeerd door de attribuutwaarde te gebruiken die het meest lijkt op het attribuut waarvan de waarden ontbreken. Door gebruik te maken van een afstandsfunctie wordt de gelijkenis van twee attributen bepaald.


3) Noem wat de datavalidatiemethoden zijn die door data-analisten worden gebruikt?

Meestal zijn de methoden die door data-analisten worden gebruikt voor gegevensvalidatie dat wel

  • Gegevensscreening
  • Gegevensverificatie

14) Leg uit wat er moet gebeuren met vermoedelijke of ontbrekende gegevens?

  • Stel een validatierapport op dat informatie geeft over alle verdachte gegevens. Het moet informatie geven zoals validatiecriteria dat het niet is gelukt en de datum en tijd van optreden
  • Ervaren personeel moet de verdachte gegevens onderzoeken om de aanvaardbaarheid ervan vast te stellen
  • Ongeldige gegevens moeten worden toegewezen en vervangen door een validatiecode
  • Om aan ontbrekende gegevens te werken, gebruikt u de beste analysestrategie, zoals de verwijderingsmethode, methoden voor enkele imputatie, modelgebaseerde methoden, enz.

15) Noem hoe om te gaan met de multi-source problemen?

Om de problemen met meerdere bronnen aan te pakken,

  • Herstructureren van schema's om een ​​schema-integratie te bewerkstelligen
  • Identificeer vergelijkbare records en voeg ze samen tot één record met alle relevante kenmerken, zonder redundantie

16) Leg uit wat een uitbijter is?

De uitschieter is een veelgebruikte term die door analisten wordt gebruikt voor een waarde die ver weg lijkt en afwijkt van een algemeen patroon in een steekproef. Er zijn twee soorten uitschieters

  • Univariaat
  • multivariate

17) Leg uit wat het hiërarchisch clusteralgoritme is?

Het hiërarchische clusteralgoritme combineert en verdeelt bestaande groepen, waardoor een hiërarchische structuur ontstaat die de volgorde laat zien waarin groepen worden verdeeld of samengevoegd.


18) Leg uit wat het K-mean algoritme is?

K mean is een bekende partitiemethode. Objecten worden geclassificeerd als behorend tot een van de K-groepen, k a priori gekozen.

In K-mean-algoritme,

  • De clusters zijn bolvormig: de datapunten in een cluster zijn gecentreerd rond dat cluster
  • De variantie/spreiding van de clusters is vergelijkbaar: elk datapunt behoort tot het dichtstbijzijnde cluster

19) Noem wat de belangrijkste vaardigheden zijn die vereist zijn voor een data-analist?

Een datawetenschapper moet over de volgende vaardigheden beschikken

  • Database kennis
  • Database management
  • Gegevens mengen
  • Opvragen
  • Data manipulatie
  • Predictive Analytics
  • Basis beschrijvende statistieken
  • Voorspellende modellen
  • Geavanceerde analyses
  • Big Data-kennis
  • Big data-analyse
  • Ongestructureerde data-analyse
  • machine learning
  • Presentatie vaardigheid
  • Data visualisatie
  • Inzicht presentatie
  • Rapportontwerp

20) Leg uit wat collaboratief filteren is?

Collaboratief filteren is een eenvoudig algoritme om een ​​aanbevelingssysteem te creëren op basis van gegevens over gebruikersgedrag. De belangrijkste componenten van collaboratief filteren zijn: gebruikers-items-interesse.

Een goed voorbeeld van samenwerkend filteren is wanneer u op online winkelsites een uitspraak als 'aanbevolen voor u' ziet, die verschijnt op basis van uw browsegeschiedenis.


21) Leg uit welke instrumenten gebruikt worden bij Big Data?

Tools die worden gebruikt in Big Data omvatten


22) Leg uit wat KPI, ontwerp van experimenten en 80/20-regel zijn?

CPI: Het staat voor Key Performance Indicator, het is een metriek die bestaat uit elke combinatie van spreadsheets, rapporten of grafieken over bedrijfsprocessen

Ontwerp van proeven: Het is het eerste proces dat wordt gebruikt om uw gegevens te splitsen, monsters te nemen en gegevens in te stellen voor statistische analyse

80/20 regels: Het betekent dat 80 procent van uw inkomen afkomstig is van 20 procent van uw klanten


23) Leg uit wat Map Reduce is?

Map-reduce is een raamwerk om grote datasets te verwerken, deze op te splitsen in subsets, elke subset op een andere server te verwerken en vervolgens de op elke server verkregen resultaten te combineren.


24) Leg uit wat clustering is? Wat zijn de eigenschappen van clusteralgoritmen?

Clustering is een classificatiemethode die op gegevens wordt toegepast. Clusteringalgoritme verdeelt een dataset in natuurlijke groepen of clusters.

Eigenschappen voor het clusteralgoritme zijn

  • Hiërarchisch of plat
  • iteratieve
  • Hard en zacht
  • disjunctief

25) Wat zijn enkele van de statistische methoden die nuttig zijn voor data-analisten?

Statistische methoden die nuttig zijn voor datawetenschappers zijn dat wel

  • Bayesiaanse methode
  • Markov-proces
  • Ruimtelijke en clusterprocessen
  • Rangstatistieken, percentiel, detectie van uitschieters
  • Imputatietechnieken, enz.
  • Simplex-algoritme
  • Wiskundige optimalisatie

26) Wat is tijdreeksanalyse?

Tijdreeksanalyse kan in twee domeinen worden uitgevoerd: het frequentiedomein en het tijddomein. Bij tijdreeksanalyse kan de output van een bepaald proces worden voorspeld door de eerdere gegevens te analyseren met behulp van verschillende methoden, zoals exponentiële afvlakking, log-lineaire regressiemethode, enz.


27) Leg uit wat correlogramanalyse is?

Een correlogramanalyse is de gebruikelijke vorm van ruimtelijke analyse in de geografie. Het bestaat uit een reeks geschatte autocorrelatiecoëfficiënten die zijn berekend voor een andere ruimtelijke relatie. Het kan worden gebruikt om een ​​correlogram te construeren voor op afstand gebaseerde gegevens, waarbij de onbewerkte gegevens worden uitgedrukt als afstand in plaats van waarden op individuele punten.


28) Wat is een hashtabel?

Bij computergebruik is een hashtabel een kaart met sleutels tot waarden. Het is een data structuur gebruikt om een ​​associatieve array te implementeren. Het gebruikt een hash-functie om een ​​index te berekenen in een reeks van slots, waaruit de gewenste waarde kan worden opgehaald.


29) Wat zijn hashtabelbotsingen? Hoe wordt het vermeden?

Een hashtabelbotsing vindt plaats wanneer twee verschillende sleutels naar dezelfde waarde hashen. Er kunnen geen twee gegevens in hetzelfde slot in de array worden opgeslagen.

Om botsingen met hashtabellen te voorkomen, zijn er veel technieken. Hier noemen we er twee

  • Aparte keten:

Het gebruikt de datastructuur om meerdere items op te slaan die naar hetzelfde slot hashen.

  • Open adressering:

Het zoekt naar andere slots met behulp van een tweede functie en slaat het item op in het eerste lege slot dat wordt gevonden


29) Leg uit wat imputatie is? Noem verschillende soorten imputatietechnieken?

Tijdens de imputatie vervangen we ontbrekende gegevens door vervangende waarden. De soorten imputatietechnieken die hierbij betrokken zijn, zijn:

  • Enkele toerekening
  • Hot-deck-imputatie: een ontbrekende waarde wordt met behulp van een ponskaart uit een willekeurig geselecteerd, vergelijkbaar record geïmputeerd
  • Cold-deck-imputatie: Het werkt hetzelfde als hot-deck-imputatie, maar het is geavanceerder en selecteert donoren uit andere datasets
  • Gemiddelde imputatie: het gaat om het vervangen van de ontbrekende waarde door het gemiddelde van die variabele voor alle andere gevallen
  • Regressie-imputatie: het gaat om het vervangen van ontbrekende waarden door de voorspelde waarden van een variabele op basis van andere variabelen
  • Stochastische regressie: het is hetzelfde als regressie-imputatie, maar voegt de gemiddelde regressievariantie toe aan regressie-imputatie
  • Meerdere toerekeningen
  • In tegenstelling tot enkelvoudige imputatie worden bij meervoudige imputatie de waarden meerdere keren geschat

30) Welke imputatiemethode is gunstiger?

Hoewel enkelvoudige imputatie op grote schaal wordt gebruikt, weerspiegelt deze niet de onzekerheid die ontstaat door het willekeurig missen van gegevens. Meervoudige imputatie is dus gunstiger dan enkelvoudige imputatie als gegevens willekeurig ontbreken.


31) Leg uit wat n-gram is?

N-gram:

Een n-gram is een aaneengesloten reeks van n items uit een gegeven reeks tekst of spraak. Het is een soort probabilistisch taalmodel voor het voorspellen van het volgende item in een dergelijke reeks in de vorm van een (n-1).


32) Leg uit wat de criteria zijn voor een goed datamodel?

Criteria voor een goed datamodel omvatten:

  • Het kan gemakkelijk worden geconsumeerd
  • Grote dataveranderingen in een goed model moeten schaalbaar zijn
  • Het moet voorspelbare prestaties leveren
  • Een goed model kan zich aanpassen aan veranderingen in de eisen

Deze interviewvragen zullen ook helpen bij je viva (oralen)

Delen

13 reacties

  1. Het antwoord op vraag #6 is slechts gedeeltelijk juist… logistische regressie gaat over het bepalen van de waarschijnlijkheid/kans dat iets gebeurt op basis van een of meer verklarende/onafhankelijke variabelen. Al het andere is echter geweldig! Bedankt.

    1. Ja dat dacht ik ook, het is maar de helft van het antwoord.

  2. avatar Odoi Stefanus zegt:

    Heel erg bedankt voor het artikel, het heeft me echt veel geholpen

  3. avatar Beloon munshishinga zegt:

    Bedankt, de informatie was nuttig

  4. avatar Wachemba Amuza zegt:

    Ik ben geïnteresseerd in de antwoorden op het interview en zou deze graag via mijn mail willen ontvangen. Bedankt voor al je moeite voor deze antwoorden, het heeft mij niet hetzelfde gelaten

  5. avatar Teferi Kanela zegt:

    Zeer nuttig en een uitstekende gids voor het bedrijfsleven.

  6. avatar Yusuf Mohammed zegt:

    Dankbaar voor de kans om iets te leren

Laat een reactie achter

Uw e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd *