30 лучших вопросов и ответов на собеседовании с аналитиками данных (2025 г.)

Вот вопросы и ответы на собеседовании на аналитика данных для новичков, а также для опытных кандидатов в аналитику данных, которые смогут получить работу своей мечты.

Бесплатная загрузка в формате PDF: Вопросы для собеседования с аналитиком данных

1) Укажите, в чем заключается ответственность аналитика данных?

В обязанности аналитика данных входит:

• Оказывать поддержку при анализе всех данных и координировать свои действия с клиентами и персоналом.
• Решать бизнес-проблемы для клиентов и выполнения аудит по данным
• Анализируйте результаты и интерпретируйте данные с использованием статистических методов и предоставляйте текущие отчеты.
• Расставлять приоритеты в потребностях бизнеса и тесно сотрудничать с управленческими и информационными потребностями.
• Определить новый процесс или области для возможностей улучшения.
• Анализируйте, выявляйте и интерпретируйте тенденции или закономерности в сложных наборах данных.
• Получать данные из первичных или вторичных источников данных и поддерживать базы данных / системы данных
• Фильтруйте и «очищайте» данные, а также просматривайте компьютерные отчеты.
• Определите показатели производительности для обнаружения и устранения проблем в коде.
• Защита базы данных путем разработки системы доступа путем определения уровня доступа пользователя.

---

2) Что требуется, чтобы стать аналитиком данных?

Чтобы стать аналитиком данных,

• Уверенные знания пакетов отчетов (Business Objects), языка программирования (XML, Javascript или ETL), баз данных (SQL, SQLите и др.)
• Сильные навыки и способность точно анализировать, организовывать, собирать и распространять большие данные.
• Технические знания в области проектирования баз данных, моделей данных, методов интеллектуального анализа данных и сегментации.
• Уверенные знания статистических пакетов для анализа больших наборов данных (ПАВ, Excel, СПСС и др.)

---

3) Упомяните, каковы различные этапы аналитического проекта?

Различные этапы аналитического проекта включают в себя:

• Определение проблемы
• Исследование данных
• Подготовка данных
• Моделирование
• Проверка данных
• Реализация и отслеживание

---

4) Упомяните, что такое очистка данных?

Очистка данных, также называемая очисткой данных, занимается выявлением и удалением ошибок и несоответствий в данных с целью повышения их качества.

---

5) Перечислите лучшие методы очистки данных?

Некоторые из лучших практик очистки данных включают в себя:

• Сортировка данных по различным атрибутам
• Для больших наборов данных очищайте их поэтапно и улучшайте данные на каждом этапе, пока не достигнете хорошего качества данных.
• Для больших наборов данных разбейте их на небольшие данные. Работа с меньшим количеством данных увеличит скорость итерации.
• Для решения общей задачи очистки создайте набор служебных функций/инструментов/скриптов. Он может включать в себя переназначение значений на основе файла CSV или базы данных SQL или поиск и замену регулярных выражений, исключение всех значений, которые не соответствуют регулярному выражению.
• Если у вас возникли проблемы с чистотой данных, упорядочите их по предполагаемой частоте и решите наиболее распространенные проблемы.
• Проанализируйте сводную статистику для каждого столбца (стандартное отклонение, среднее значение, количество пропущенных значений).
• Отслеживайте каждую операцию очистки даты, чтобы при необходимости можно было изменить изменения или удалить операции.

---

6) Объясните, что такое логистический регресс?

Логистическая регрессия — это статистический метод исследования набора данных, в котором есть одна или несколько независимых переменных, определяющих результат.

---

7) Список лучших инструментов, которые могут быть полезны для анализа данных?

Ниже приведены лучшие инструменты анализа данных.

• Живая картина
• RapidMiner
• ОткрытьУточнить
• KNIME
• Операторы поиска Google
• решающее устройство
• узелXL
• io
• Вольфрам Альфа
• Таблицы Google Fusion

---

8) Укажите, в чем разница между интеллектуальным анализом данных и профилированием данных?

Разница между интеллектуальным анализом данных и профилированием данных заключается в том, что

Профилирование данных: Он нацелен на анализ экземпляров отдельных атрибутов. Он предоставляет информацию о различных атрибутах, таких как диапазон значений, дискретные значения и их частота, появление нулевых значений, тип данных, длина и т. д.

Сбор данных: Он фокусируется на кластерном анализе, обнаружении необычных записей, зависимостях, обнаружении последовательностей, сохранении связей между несколькими атрибутами и т. д.

---

9) Перечислите некоторые распространенные проблемы, с которыми сталкивается аналитик данных?

Некоторые из распространенных проблем, с которыми сталкиваются аналитики данных:

• Распространенная опечатка
• Повторяющиеся записи
• Недостающие значения
• Недопустимые значения
• Различные представления значений
• Выявление перекрывающихся данных

---

10) Назовите название фреймворка, разработанного Apache для обработки больших наборов данных для приложения в распределенной вычислительной среде?

Hadoop MapReduce — это среда программирования, разработанная Apache для обработки больших наборов данных для приложения в распределенной вычислительной среде.

---

11) Укажите, какие закономерности обычно наблюдаются?

Обычно наблюдаются недостающие закономерности:

• Пропал совершенно случайно
• Пропал случайно
• Отсутствует, что зависит от самого отсутствующего значения.
• Отсутствует, что зависит от ненаблюдаемой входной переменной.

---

12) Объясните, что такое метод вменения KNN?

При вменении KNN отсутствующие значения атрибутов вменяются с использованием значений атрибутов, которые наиболее похожи на атрибут, значения которого отсутствуют. С помощью функции расстояния определяется сходство двух атрибутов.

---

3) Укажите, какие методы проверки данных используются аналитиками данных?

Обычно методы, используемые аналитиком данных для проверки данных,

• Скрининг данных
• Проверка данных

---

14) Объясните, что следует делать с подозрительными или отсутствующими данными?

• Подготовьте отчет о проверке, содержащий информацию обо всех подозрительных данных. Он должен предоставлять такую ​​информацию, как критерии проверки, что он не прошел, а также дату и время возникновения.
• Опытный персонал должен изучить подозрительные данные, чтобы определить их приемлемость.
• Неверные данные должны быть присвоены и заменены кодом проверки.
• Для работы с недостающими данными используйте лучшую стратегию анализа, такую ​​​​как метод удаления, методы одиночного вменения, методы на основе моделей и т. Д.

---

15) Упомяните, как решать проблемы с несколькими источниками?

Чтобы решить проблемы с несколькими источниками,

• Реструктуризация схем для выполнения интеграции схем
• Выявите похожие записи и объедините их в одну запись, содержащую все соответствующие атрибуты без избыточности.

---

16) Объясните, что такое выброс?

Выброс — это часто используемый аналитиками термин, обозначающий значение, которое появляется далеко и отличается от общей закономерности в выборке. Существует два типа выбросов

• Одномерный
• Многофакторный

---

17) Объясните, что такое алгоритм иерархической кластеризации?

Алгоритм иерархической кластеризации объединяет и разделяет существующие группы, создавая иерархическую структуру, которая демонстрирует порядок разделения или объединения групп.

---

18) Объясните, что такое алгоритм K-среднего?

K-среднее — известный метод разделения. Объекты классифицируются как принадлежащие к одной из K групп, k выбранных априори.

В алгоритме K-mean

• Кластеры имеют сферическую форму: точки данных в кластере сосредоточены вокруг этого кластера.
• Дисперсия/разброс кластеров аналогичны: каждая точка данных принадлежит ближайшему кластеру.

---

19) Укажите, какие ключевые навыки необходимы аналитику данных?

Специалист по данным должен обладать следующими навыками

• Знание баз данных

• Управление базой данных
• Смешивание данных
• Запрос
• Манипуляция данными

• Predictive Analytics

• Базовая описательная статистика
• Прогнозное моделирование
• Продвинутая аналитика

• Знание больших данных

• Аналитика больших данных
• Анализ неструктурированных данных
• Машинное обучение

• Презентация умение

• Визуализация данных
• Информационная презентация
• Дизайн отчета

---

20) Объясните, что такое совместная фильтрация?

Совместная фильтрация — это простой алгоритм создания системы рекомендаций на основе данных о поведении пользователей. Наиболее важными компонентами совместной фильтрации являются пользователи- предметы- интерес.

Хорошим примером совместной фильтрации является ситуация, когда вы видите на сайтах интернет-магазинов фразу типа «рекомендуется для вас», которая появляется на основе вашей истории посещений.

---

21) Объясните, какие инструменты используются в больших данных?

Инструменты, используемые в больших данных, включают в себя

• Hadoop
• Hive
• Свинья
• акведук
• Mahout
• Скуп

---

22) Объясните, что такое KPI, дизайн экспериментов и правило 80/20?

KPI: означает «ключевой показатель эффективности». Это показатель, который состоит из любой комбинации электронных таблиц, отчетов или диаграмм о бизнес-процессах.

Проектирование экспериментов: это первоначальный процесс, используемый для разделения ваших данных, выборки и настройки данных для статистического анализа.

правила 80/20: Это означает, что 80 процентов вашего дохода поступает от 20 процентов ваших клиентов.

---

23) Объясните, что такое Map Reduc?

Map-reduce — это платформа для обработки больших наборов данных, разделения их на подмножества, обработки каждого подмножества на другом сервере и последующего смешивания результатов, полученных на каждом из них.

---

24) Объясните, что такое кластеризация? Каковы свойства алгоритмов кластеризации?

Кластеризация — это метод классификации, применяемый к данным. Алгоритм кластеризации делит набор данных на естественные группы или кластеры.

Свойства алгоритма кластеризации:

• Иерархический или плоский
• итеративный
• Твердый и мягкий
• разъединяющий

---

25) Какие статистические методы полезны для аналитиков данных?

Статистические методы, которые полезны для специалистов по данным:

• Байесовский метод
• Марковский процесс
• Пространственные и кластерные процессы
• Статистика рангов, процентиль, обнаружение выбросов
• Методы вменения и т. д.
• Симплексный алгоритм
• Математическая оптимизация

---

26) Что такое анализ временных рядов?

Анализ временных рядов можно проводить в двух областях: частотной и временной. При анализе временных рядов результат определенного процесса можно спрогнозировать путем анализа предыдущих данных с помощью различных методов, таких как экспоненциальное сглаживание, метод лог-линейной регрессии и т. д.

---

27) Объясните, что такое анализ коррелограмм?

Анализ коррелограммы является распространенной формой пространственного анализа в географии. Он состоит из ряда оцененных коэффициентов автокорреляции, рассчитанных для различных пространственных отношений. Его можно использовать для построения коррелограммы для данных, основанных на расстоянии, когда необработанные данные выражаются как расстояние, а не значения в отдельных точках.

---

28) Что такое хеш-таблица?

В вычислениях хеш-таблица представляет собой карту ключей и значений. Это структура данных используется для реализации ассоциативного массива. Он использует хэш-функцию для вычисления индекса в массив слотов, из которых можно получить желаемое значение.

---

29) Что такое коллизии хеш-таблиц? Как этого избежать?

Конфликт хеш-таблицы происходит, когда два разных ключа хэшируют одно и то же значение. Два данных не могут храниться в одном слоте массива.

Чтобы избежать конфликта хеш-таблиц, существует множество методов, здесь мы перечислим два.

• Отдельная цепочка:

Он использует структуру данных для хранения нескольких элементов, которые хешируются в одном слоте.

• Открытая адресация:

Он ищет другие слоты, используя вторую функцию, и сохраняет элемент в первый найденный пустой слот.

---

29) Объясните, что такое вменение? Перечислите различные типы методов вменения?

Во время вменения мы заменяем недостающие данные замененными значениями. Типы используемых методов вменения:

• Единое вменение

• Вменение «горячей колоды»: недостающее значение вменяется из случайно выбранной аналогичной записи с помощью перфокарты.
• Холодное вменение: оно работает так же, как и горячее вменение, но оно более сложное и выбирает доноров из других наборов данных.
• Вменение среднего значения: включает замену отсутствующего значения средним значением этой переменной для всех остальных случаев.
• Вменение регрессии: включает замену отсутствующего значения прогнозируемыми значениями переменной на основе других переменных.
• Стохастическая регрессия: то же самое, что и вменение регрессии, но добавляет среднюю дисперсию регрессии к вменению регрессии.

• Множественное вменение

• В отличие от одиночного вменения, множественное вменение оценивает значения несколько раз.

---

30) Какой метод вменения более выгоден?

Хотя однократное вменение широко используется, оно не отражает неопределенность, возникающую из-за случайного отсутствия данных. Таким образом, множественное вменение более предпочтительно, чем однократное в случае случайного отсутствия данных.

---

31) Объясните, что такое н-грамм?

Н-грамм:

N-грамма — это непрерывная последовательность из n элементов заданной последовательности текста или речи. Это тип вероятностной языковой модели для предсказания следующего элемента в такой последовательности в форме (n-1).

---

32) Объясните, каковы критерии хорошей модели данных?

Критерии хорошей модели данных включают в себя

• Его можно легко употреблять
• Большие изменения данных в хорошей модели должны быть масштабируемыми.
• Он должен обеспечивать предсказуемую производительность
• Хорошая модель может адаптироваться к изменениям требований.

Эти вопросы для собеседования также помогут вам в устной речи.