Topp 32 dataanalytikerintervjufrågor och svar (2025)

Här är dataanalytikerintervjufrågor och svar för nybörjare såväl som erfarna dataanalyskandidater för att få sitt drömjobb.

Gratis PDF-nedladdning: Intervjufrågor för dataanalytiker

1) Nämn vilket ansvar en dataanalytiker har?

Ansvaret för en dataanalytiker inkluderar,

• Ge stöd till all dataanalys och samordna med kunder och personal
• Lös affärsrelaterade problem för kunder och presterande revision på data
• Analysera resultat och tolka data med hjälp av statistiska tekniker och tillhandahålla löpande rapporter
• Prioritera affärsbehov och arbeta nära lednings- och informationsbehov
• Identifiera nya processer eller områden för förbättringsmöjligheter
• Analysera, identifiera och tolka trender eller mönster i komplexa datamängder
• Skaffa data från primära eller sekundära datakällor och underhålla databaser / datasystem
• Filtrera och "rensa" data och granska datorrapporter
• Bestäm prestandaindikatorer för att lokalisera och korrigera kodproblem
• Säkra databasen genom att utveckla åtkomstsystem genom att bestämma användarnivå för åtkomst

---

2) Vad krävs för att bli dataanalytiker?

För att bli dataanalytiker,

• Gedigen kunskap om rapporteringspaket (Business Objects), programmeringsspråk (XML, Javascript eller ETL-ramverk), databaser (SQL, SQLdet, etc.)
• Starka färdigheter med förmåga att analysera, organisera, samla in och sprida stordata med noggrannhet
• Teknisk kunskap inom databasdesign, datamodeller, datautvinning och segmenteringstekniker
• Stark kunskap om statistiska paket för att analysera stora datamängder (SAS, excel, SPSS, etc.)

---

3) Nämn vilka är de olika stegen i ett analysprojekt?

Olika steg i ett analysprojekt inkluderar

• Problemdefinition
• Datautforskning
• Dataförberedelse
• Modellering
• Validering av data
• Implementering och spårning

---

4) Nämn vad är datarensning?

Datarensning, även kallad datarensning, handlar om att identifiera och ta bort fel och inkonsekvenser från data för att förbättra kvaliteten på data.

---

5) Lista ut några av de bästa metoderna för datarensning?

Några av de bästa metoderna för datarensning inkluderar,

• Sortera data efter olika attribut
• För stora datamängder rengör den stegvis och förbättra data med varje steg tills du uppnår en bra datakvalitet
• För stora datamängder, dela upp dem i små data. Att arbeta med mindre data kommer att öka din iterationshastighet
• Skapa en uppsättning verktygsfunktioner/verktyg/skript för att hantera vanliga rensningsuppgifter. Det kan inkludera, ommappning av värden baserat på en CSV-fil eller SQL-databas eller, regex sök-och-ersätt, radering av alla värden som inte matchar ett regex
• Om du har problem med datarenhet, ordna dem efter uppskattad frekvens och attackera de vanligaste problemen
• Analysera sammanfattningsstatistiken för varje kolumn (standardavvikelse, medelvärde, antal saknade värden,)
• Håll reda på varje datumstädning så att du kan ändra ändringar eller ta bort åtgärder om det behövs

---

6) Förklara vad som är logistisk regression?

Logistisk regression är en statistisk metod för att undersöka ett dataset där det finns en eller flera oberoende variabler som definierar ett utfall.

---

7) Lista över några bästa verktyg som kan vara användbara för dataanalys?

Följande är de bästa verktygen för dataanalys

• Tableau
• RapidMiner
• Öppna Refine
• KNIME
• Google sökoperatörer
• Lösare
• NodeXL
• io
• Wolfram Alpha
• Google Fusion-tabeller

---

8) Nämn vad är skillnaden mellan datautvinning och dataprofilering?

Skillnaden mellan datautvinning och dataprofilering är det

Dataprofilering: Den är inriktad på instansanalys av individuella attribut. Den ger information om olika attribut som värdeintervall, diskret värde och deras frekvens, förekomst av nollvärden, datatyp, längd etc.

Datautvinning: Den fokuserar på klusteranalys, upptäckt av ovanliga poster, beroenden, sekvensupptäckt, relationsinnehav mellan flera attribut, etc.

---

9) Lista ut några vanliga problem som dataanalytiker möter?

Några av de vanliga problemen som dataanalytiker möter är

• Vanligt stavfel
• Dubblettposter
• Värden saknas
• Olagliga värderingar
• Varierande värderepresentationer
• Identifiera överlappande data

---

10) Nämn namnet på ramverket utvecklat av Apache för att bearbeta stora datamängder för en applikation i en distribuerad datormiljö?

Hadoop och MapReduce är programmeringsramverket utvecklat av Apache för att bearbeta stora datamängder för en applikation i en distribuerad datormiljö.

---

11) Nämn vilka är de saknade mönstren som generellt observeras?

De saknade mönster som generellt observeras är

• Saknas helt på måfå
• Saknas på måfå
• Saknas som beror på det saknade värdet i sig
• Saknas som beror på oobserverad indatavariabel

---

12) Förklara vad är KNN-imputationsmetod?

I KNN-imputering imputeras de saknade attributvärdena genom att använda det attributvärde som mest liknar det attribut vars värden saknas. Genom att använda en avståndsfunktion bestäms likheten mellan två attribut.

---

3) Nämn vilka datavalideringsmetoder som används av dataanalytiker?

Vanligtvis är metoder som används av dataanalytiker för datavalidering

• Datascreening
• Datakontroll

---

14) Förklara vad som ska göras med misstänkt eller saknad data?

• Förbered en valideringsrapport som ger information om alla misstänkta data. Det bör ge information som valideringskriterier att det misslyckades och datum och tid för händelsen
• Erfaren personal bör undersöka de misstänkta uppgifterna för att fastställa deras acceptans
• Ogiltig data bör tilldelas och ersättas med en valideringskod
• För att arbeta med saknad data använd den bästa analysstrategin som raderingsmetod, enkelimputationsmetoder, modellbaserade metoder, etc.

---

15) Nämn hur man hanterar problem med flera källor?

För att hantera problemen med flera källor,

• Omstrukturering av scheman för att åstadkomma en schemaintegrering
• Identifiera liknande poster och slå samman dem till en enda post som innehåller alla relevanta attribut utan redundans

---

16) Förklara vad som är en outlier?

Outlier är en vanlig term av analytiker som hänvisas till ett värde som verkar långt borta och avviker från ett övergripande mönster i ett urval. Det finns två typer av Outliers

• Univariat
• multivariat

---

17) Förklara vad är hierarkisk klustringsalgoritm?

Hierarkisk klustringsalgoritm kombinerar och delar upp befintliga grupper och skapar en hierarkisk struktur som visar i vilken ordning grupper delas eller slås samman.

---

18) Förklara vad är K-medelalgoritm?

K mean är en berömd partitioneringsmetod. Objekt klassificeras som tillhörande en av K-grupper, k valda a priori.

I K-medelalgoritm,

• Klustren är sfäriska: datapunkterna i ett kluster är centrerade runt det klustret
• Variansen/spridningen av klustren är liknande: Varje datapunkt tillhör det närmaste klustret

---

19) Nämn vilka nyckelfärdigheter som krävs för dataanalytiker?

En datavetare måste ha följande färdigheter

• Databaskunskap

• Databashantering
• Datablandning
• att fråga
• Manipulation av data

• Predictive Analytics

• Grundläggande beskrivande statistik
• Förutsägande modellering
• Avancerad analys

• Big Data Kunskap

• Big data-analys
• Ostrukturerad dataanalys
• Maskininlärning

• Presentationsförmåga

• Datavisualisering
• Insiktspresentation
• Rapportdesign

---

20) Förklara vad är kollaborativ filtrering?

Kollaborativ filtrering är en enkel algoritm för att skapa ett rekommendationssystem baserat på användarbeteendedata. De viktigaste komponenterna i kollaborativ filtrering är användare-objekt- intresse.

Ett bra exempel på kollaborativ filtrering är när du ser ett uttalande som "rekommenderas för dig" på online shoppingsajter som dyker upp baserat på din webbhistorik.

---

21) Förklara vilka verktyg som används i Big Data?

Verktyg som används i Big Data inkluderar

• Hadoop
• Bikupa
• Pig
• Flume
• Mahout
• Sqoop

---

22) Förklara vad är KPI, design av experiment och 80/20 regel?

KPI: Det står för Key Performance Indicator, det är ett mått som består av valfri kombination av kalkylblad, rapporter eller diagram om affärsprocesser

Design av experiment: Det är den första processen som används för att dela upp dina data, prova och ställa in en data för statistisk analys

80/20 regler: Det betyder att 80 procent av din inkomst kommer från 20 procent av dina kunder

---

23) Förklara vad är Map Reduce?

Map-reduce är ett ramverk för att bearbeta stora datamängder, dela upp dem i delmängder, bearbeta varje delmängd på en annan server och sedan blanda resultat som erhållits på var och en.

---

24) Förklara vad är Clustering? Vilka egenskaper har klustringsalgoritmer?

Clustering är en klassificeringsmetod som tillämpas på data. Klustringsalgoritm delar upp en datamängd i naturliga grupper eller kluster.

Egenskaper för klustringsalgoritm är

• Hierarkisk eller platt
• iterativ
• Hårt och mjukt
• Disjunktiv

---

25) Vilka är några av de statistiska metoder som är användbara för dataanalytiker?

Statistiska metoder som är användbara för dataforskare är

• Bayesiansk metod
• Markov process
• Rumsliga och klusterprocesser
• Rankstatistik, percentil, upptäckt av extremvärden
• Imputeringstekniker etc.
• Enkel algoritm
• Matematisk optimering

---

26) Vad är tidsserieanalys?

Tidsserieanalys kan göras i två domäner, frekvensdomän och tidsdomän. I tidsserieanalys kan resultatet av en viss process prognostiseras genom att analysera tidigare data med hjälp av olika metoder som exponentiell utjämning, loglinjär regressionsmetod, etc.

---

27) Förklara vad är korrelogramanalys?

En korrelogramanalys är den vanliga formen av rumslig analys inom geografi. Den består av en serie uppskattade autokorrelationskoefficienter som beräknas för ett annat rumsligt förhållande. Den kan användas för att konstruera ett korrelogram för avståndsbaserad data, när rådata uttrycks som avstånd snarare än värden vid enskilda punkter.

---

28) Vad är en hashtabell?

I datoranvändning är en hashtabell en karta över nycklar till värden. Det är en datastruktur används för att implementera en associativ array. Den använder en hash-funktion för att beräkna ett index till en array av platser, från vilka önskat värde kan hämtas.

---

29) Vad är hashtabellskollisioner? Hur undviks det?

En hashtabellkollision inträffar när två olika nycklar hash till samma värde. Två data kan inte lagras i samma plats i arrayen.

För att undvika hashtabellskollision finns det många tekniker, här listar vi två

• Separat kedja:

Den använder datastrukturen för att lagra flera objekt som hash till samma plats.

• Öppna adressering:

Den söker efter andra platser med en andra funktion och lagrar objekt i den första tomma luckan som hittas

---

29) Förklara vad är imputation? Lista ut olika typer av imputeringstekniker?

Under imputering ersätter vi saknade data med ersatta värden. De typer av imputeringstekniker involverar är

• Enkel Imputation

• Hot-deck imputation: Ett saknat värde tillräknas från en slumpmässigt vald liknande post med hjälp av hålkort
• Cold deck imputation: Det fungerar på samma sätt som hot deck imputation, men det är mer avancerat och väljer givare från andra datauppsättningar
• Genomsnittlig imputering: Det innebär att ersätta saknat värde med medelvärdet av den variabeln för alla andra fall
• Regression imputering: Det innebär att ersätta saknat värde med de förutsagda värdena för en variabel baserat på andra variabler
• Stokastisk regression: Det är samma sak som regressionsimputation, men det lägger till den genomsnittliga regressionsvariansen till regressionsimputation

• Multipel Imputation

• Till skillnad från enkel imputering uppskattar multipel imputation värdena flera gånger

---

30) Vilken imputeringsmetod är mer fördelaktig?

Även om enkel imputering används i stor utsträckning, återspeglar den inte den osäkerhet som skapas av att data saknas slumpmässigt. Så, multipel imputering är mer fördelaktigt än enkel imputering i händelse av att data saknas slumpmässigt.

---

31) Förklara vad n-gram är?

N-gram:

Ett n-gram är en sammanhängande sekvens av n objekt från en given sekvens av text eller tal. Det är en typ av probabilistisk språkmodell för att förutsäga nästa punkt i en sådan sekvens i form av en (n-1).

---

32) Förklara vad är kriterierna för en bra datamodell?

Kriterier för en bra datamodell inkluderar

• Det kan lätt konsumeras
• Stora dataförändringar i en bra modell bör vara skalbar
• Det ska ge förutsägbar prestanda
• En bra modell kan anpassa sig till förändringar i krav

Dessa intervjufrågor kommer också att hjälpa dig i din viva (orals)