Topp 32 dataanalytikerintervjuspørsmål og -svar (2025)

Her er dataanalytikerintervjuspørsmål og svar for ferskere så vel som erfarne dataanalysekandidater for å få drømmejobben.

Gratis PDF-nedlasting: Intervjuspørsmål til dataanalytiker

1) Nevn hva som er ansvaret til en dataanalytiker?

Ansvaret til en dataanalytiker inkluderer,

• Gi støtte til all dataanalyse og koordiner med kunder og ansatte
• Løse forretningsrelaterte problemer for kunder og ytelse revisjon på data
• Analyser resultater og tolk data ved hjelp av statistiske teknikker og gi løpende rapporter
• Prioriter forretningsbehov og arbeid tett med ledelses- og informasjonsbehov
• Identifisere nye prosesser eller områder for forbedringsmuligheter
• Analysere, identifisere og tolke trender eller mønstre i komplekse datasett
• Erverve data fra primære eller sekundære datakilder og vedlikeholde databaser / datasystemer
• Filtrer og "rens" data, og se gjennom datamaskinrapporter
• Bestem ytelsesindikatorer for å lokalisere og rette kodeproblemer
• Sikring av database ved å utvikle tilgangssystem ved å bestemme brukernivå for tilgang

---

2) Hva kreves for å bli dataanalytiker?

For å bli dataanalytiker,

• Solid kunnskap om rapporteringspakker (Business Objects), programmeringsspråk (XML, Javascript eller ETL-rammeverk), databaser (SQL, SQLite, etc.)
• Sterke ferdigheter med evne til å analysere, organisere, samle inn og formidle store data med nøyaktighet
• Teknisk kunnskap innen databasedesign, datamodeller, data mining og segmenteringsteknikker
• Sterk kunnskap om statistiske pakker for å analysere store datasett (SAS, Excel, SPSS, etc.)

---

3) Nevn hva er de ulike trinnene i et analyseprosjekt?

Ulike trinn i et analyseprosjekt inkluderer

• Problemdefinisjon
• Data leting
• Dataforberedelse
• Modellering
• Validering av data
• Implementering og sporing

---

4) Nevn hva er datarensing?

Datarensing også referert til som datarensing, handler om å identifisere og fjerne feil og inkonsekvenser fra data for å forbedre kvaliteten på data.

---

5) Liste ut noen av de beste praksisene for datarensing?

Noen av de beste fremgangsmåtene for datarensing inkluderer,

• Sorter data etter forskjellige attributter
• For store datasett rens den trinnvis og forbedre dataene for hvert trinn til du oppnår en god datakvalitet
• For store datasett, del dem inn i små data. Å jobbe med mindre data vil øke iterasjonshastigheten
• For å håndtere vanlige renseoppgaver, lag et sett med verktøyfunksjoner/verktøy/skript. Det kan omfatte remapping av verdier basert på en CSV-fil eller SQL-database eller, regulært uttrykk søk-og-erstatt, sletting av alle verdier som ikke samsvarer med et regulært uttrykk
• Hvis du har et problem med datarenslighet, ordne dem etter estimert frekvens og angrip de vanligste problemene
• Analyser sammendragsstatistikken for hver kolonne (standardavvik, gjennomsnitt, antall manglende verdier,)
• Hold styr på hver datorengjøringsoperasjon, slik at du kan endre endringer eller fjerne operasjoner om nødvendig

---

6) Forklar hva som er logis regresjon?

Logistisk regresjon er en statistisk metode for å undersøke et datasett der det er en eller flere uavhengige variabler som definerer et utfall.

---

7) Liste over noen beste verktøy som kan være nyttige for dataanalyse?

Følgende er de beste dataanalyseverktøyene

• Tableau
• RapidMiner
• OpenRefine
• KNIDE
• Google-søkeoperatører
• Løser
• NodeXL
• io
• Wolfram Alpha
• Google Fusion-tabeller

---

8) Nevn hva som er forskjellen mellom datautvinning og dataprofilering?

Forskjellen mellom data mining og dataprofilering er det

Dataprofilering: Den tar sikte på instansanalyse av individuelle attributter. Den gir informasjon om ulike attributter som verdiområde, diskret verdi og deres frekvens, forekomst av nullverdier, datatype, lengde, etc.

Datautvinning: Den fokuserer på klyngeanalyse, påvisning av uvanlige poster, avhengigheter, sekvensoppdagelse, relasjonshold mellom flere attributter, etc.

---

9) Liste ut noen vanlige problemer som dataanalytikere står overfor?

Noen av de vanlige problemene for dataanalytikere er

• Vanlig stavefeil
• Dupliser oppføringer
• Mangler verdier
• Ulovlige verdier
• Varierende verdirepresentasjoner
• Identifisere overlappende data

---

10) Nevn navnet på rammeverket utviklet av Apache for å behandle store datasett for en applikasjon i et distribuert datamiljø?

Hadoop og MapReduce er programmeringsrammeverket utviklet av Apache for å behandle store datasett for en applikasjon i et distribuert datamiljø.

---

11) Nevn hva er de manglende mønstrene som generelt observeres?

De manglende mønstrene som generelt observeres er

• Mangler helt tilfeldig
• Mangler tilfeldig
• Mangler som avhenger av den manglende verdien i seg selv
• Mangler som avhenger av uobservert inngangsvariabel

---

12) Forklar hva er KNN imputeringsmetode?

I KNN-imputering imputeres de manglende attributtverdiene ved å bruke attributtverdien som ligner mest på attributtet hvis verdier mangler. Ved å bruke en avstandsfunksjon bestemmes likheten mellom to attributter.

---

3) Nevn hva er datavalideringsmetodene som brukes av dataanalytiker?

Vanligvis er metoder som brukes av dataanalytiker for datavalidering

• Datascreening
• Datakontroll

---

14) Forklar hva som bør gjøres med mistenkte eller manglende data?

• Utarbeid en valideringsrapport som gir informasjon om alle mistenkte data. Den skal gi informasjon som valideringskriterier om at den mislyktes og dato og klokkeslett for forekomsten
• Erfaringspersonell bør undersøke de mistenkelige dataene for å finne ut om de er akseptable
• Ugyldige data bør tildeles og erstattes med en valideringskode
• For å jobbe med manglende data, bruk den beste analysestrategien som slettingsmetode, enkeltimputeringsmetoder, modellbaserte metoder, etc.

---

15) Nevn hvordan man skal håndtere multikildeproblemene?

For å håndtere multikildeproblemene,

• Restrukturering av skjemaer for å oppnå en skjemaintegrasjon
• Identifiser lignende poster og slå dem sammen til en enkelt post som inneholder alle relevante attributter uten redundans

---

16) Forklar hva som er en uteligger?

Outlier er et ofte brukt begrep av analytikere som refereres til for en verdi som synes langt unna og avviker fra et overordnet mønster i en prøve. Det finnes to typer Outliers

• univariate
• multivariat

---

17) Forklar hva er hierarkisk klyngealgoritme?

Hierarkisk klyngealgoritme kombinerer og deler eksisterende grupper, og skaper en hierarkisk struktur som viser rekkefølgen grupper er delt eller slått sammen i.

---

18) Forklar hva er K-middelalgoritme?

K mean er en kjent partisjoneringsmetode. Objekter er klassifisert som tilhørende en av K-grupper, k valgt a priori.

I K-middelalgoritmen,

• Klyngene er sfæriske: datapunktene i en klynge er sentrert rundt den klyngen
• Variansen/spredningen av klyngene er lik: Hvert datapunkt tilhører den nærmeste klyngen

---

19) Nevn hva er nøkkelferdighetene som kreves for dataanalytiker?

En dataforsker må ha følgende ferdigheter

• Databasekunnskap

• database management
• Datablanding
• Spørring
• Datamanipulasjon

• Prediktiv Analytics

• Grunnleggende beskrivende statistikk
• Forutsigende modellering
• Avansert analyse

• Big Data kunnskap

• Big data analyse
• Ustrukturert dataanalyse
• Maskinlæring

• Presentasjonsevne

• Datavisualisering
• Innsiktspresentasjon
• Rapportdesign

---

20) Forklar hva er kollaborativ filtrering?

Samarbeidsfiltrering er en enkel algoritme for å lage et anbefalingssystem basert på brukeratferdsdata. De viktigste komponentene i samarbeidsfiltrering er brukere- elementer- interesse.

Et godt eksempel på samarbeidsfiltrering er når du ser en uttalelse som "anbefalt for deg" på nettbutikksider som dukker opp basert på nettleserloggen din.

---

21) Forklar hva er verktøyene som brukes i Big Data?

Verktøy som brukes i Big Data inkluderer

• Hadoop
• Hive
• Pig
• Flume
• Mahout
• Sqoop

---

22) Forklar hva er KPI, design av eksperimenter og 80/20 regel?

KPI: Det står for Key Performance Indicator, det er en beregning som består av en hvilken som helst kombinasjon av regneark, rapporter eller diagrammer om forretningsprosesser

Utforming av eksperimenter: Det er den første prosessen som brukes til å dele dataene dine, prøve og sette opp data for statistisk analyse

80/20 regler: Det betyr at 80 prosent av inntekten din kommer fra 20 prosent av kundene dine

---

23) Forklar hva er Map Reduce?

Map-reduce er et rammeverk for å behandle store datasett, dele dem opp i delsett, behandle hvert delsett på en annen server og deretter blande resultater oppnådd på hver.

---

24) Forklar hva er Clustering? Hva er egenskapene for klyngealgoritmer?

Clustering er en klassifiseringsmetode som brukes på data. Klyngealgoritmen deler et datasett inn i naturlige grupper eller klynger.

Egenskaper for klyngealgoritmen er

• Hierarkisk eller flat
• iterativ
• Hard og myk
• Disjunktiv

---

25) Hva er noen av de statistiske metodene som er nyttige for dataanalytiker?

Statistiske metoder som er nyttige for dataforskere er

• Bayesiansk metode
• Markov-prosessen
• Romlige og klyngeprosesser
• Rangeringsstatistikk, persentil, avviksdeteksjon
• Imputeringsteknikker osv.
• Enkel algoritme
• Matematisk optimalisering

---

26) Hva er tidsserieanalyse?

Tidsserieanalyse kan gjøres i to domener, frekvensdomenet og tidsdomenet. I tidsserieanalyse kan produksjonen av en bestemt prosess forutses ved å analysere tidligere data ved hjelp av forskjellige metoder som eksponentiell utjevning, log-lineær regresjonsmetode, etc.

---

27) Forklar hva er korrelogramanalyse?

En korrelogramanalyse er den vanlige formen for romlig analyse i geografi. Den består av en serie estimerte autokorrelasjonskoeffisienter beregnet for et annet romlig forhold. Den kan brukes til å konstruere et korrelogram for avstandsbaserte data, når rådata er uttrykt som avstand i stedet for verdier på individuelle punkter.

---

28) Hva er en hash-tabell?

I databehandling er en hash-tabell et kart over nøkler til verdier. Det er en data struktur brukes til å implementere en assosiativ matrise. Den bruker en hash-funksjon for å beregne en indeks til en matrise av spor, hvorfra ønsket verdi kan hentes.

---

29) Hva er hasjtabellkollisjoner? Hvordan unngås det?

En hash-tabellkollisjon skjer når to forskjellige nøkler hash til samme verdi. To data kan ikke lagres i samme spor i array.

For å unngå hashtabellkollisjon er det mange teknikker, her lister vi opp to

• Separat kjetting:

Den bruker datastrukturen til å lagre flere elementer som hash til samme spor.

• Åpen adressering:

Den søker etter andre spor ved hjelp av en annen funksjon og lagrer elementet i det første tomme sporet som blir funnet

---

29) Forklar hva er imputasjon? Liste opp ulike typer imputeringsteknikker?

Under imputering erstatter vi manglende data med substituerte verdier. Typene imputasjonsteknikker involverer er

• Enkelt Imputasjon

• Hot-deck imputering: En manglende verdi blir imputert fra en tilfeldig valgt lignende post ved hjelp av hullkort
• Cold deck imputering: Det fungerer på samme måte som hot deck imputering, men det er mer avansert og velger givere fra andre datasett
• Gjennomsnittlig imputering: Det innebærer å erstatte manglende verdi med gjennomsnittet av den variabelen for alle andre tilfeller
• Regresjonsberegning: Det innebærer å erstatte manglende verdi med de predikerte verdiene til en variabel basert på andre variabler
• Stokastisk regresjon: Det er det samme som regresjonsimputasjon, men det legger den gjennomsnittlige regresjonsvariansen til regresjonsimputering

• Flere imputasjoner

• I motsetning til enkel imputasjon, estimerer multippel imputering verdiene flere ganger

---

30) Hvilken imputeringsmetode er mer gunstig?

Selv om enkeltimputasjon er mye brukt, gjenspeiler den ikke usikkerheten som skapes av manglende data tilfeldig. Så, multippel imputering er mer gunstig enn enkel imputering i tilfelle data mangler tilfeldig.

---

31) Forklar hva er n-gram?

N-gram:

Et n-gram er en sammenhengende sekvens av n elementer fra en gitt sekvens av tekst eller tale. Det er en type probabilistisk språkmodell for å forutsi neste element i en slik sekvens i form av en (n-1).

---

32) Forklar hva som er kriteriene for en god datamodell?

Kriterier for en god datamodell inkluderer

• Det kan lett konsumeres
• Store dataendringer i en god modell bør være skalerbare
• Det skal gi forutsigbar ytelse
• En god modell kan tilpasse seg endringer i krav

Disse intervjuspørsmålene vil også hjelpe i din viva(orals)