30 câu hỏi phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu hàng đầu và câu trả lời (2025)

Dưới đây là những câu hỏi phỏng vấn và câu trả lời dành cho người mới vào nghề cũng như ứng viên phân tích dữ liệu có kinh nghiệm để có được công việc mơ ước của mình.

Tải xuống PDF miễn phí: Câu hỏi phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu

1) Hãy nêu trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu?

Trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu bao gồm:

• Cung cấp hỗ trợ cho tất cả các phân tích dữ liệu và phối hợp với khách hàng và nhân viên
• Giải quyết các vấn đề liên quan đến kinh doanh cho khách hàng và thực hiện kiểm toán trên dữ liệu
• Phân tích kết quả và diễn giải dữ liệu bằng các kỹ thuật thống kê và cung cấp các báo cáo liên tục
• Ưu tiên nhu cầu kinh doanh và làm việc chặt chẽ với nhu cầu quản lý và thông tin
• Xác định quy trình hoặc lĩnh vực mới để cải thiện cơ hội
• Phân tích, xác định và diễn giải các xu hướng hoặc mô hình trong các tập dữ liệu phức tạp
• Thu thập dữ liệu từ các nguồn dữ liệu chính hoặc phụ và duy trì cơ sở dữ liệu / hệ thống dữ liệu
• Lọc và “làm sạch” dữ liệu và xem lại các báo cáo máy tính
• Xác định các chỉ số hiệu suất để xác định vị trí và sửa lỗi mã
• Bảo mật cơ sở dữ liệu bằng cách phát triển hệ thống truy cập bằng cách xác định mức độ truy cập của người dùng

---

2) Cần những gì để trở thành một nhà phân tích dữ liệu?

Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu,

• Kiến thức vững chắc về các gói báo cáo (Business Objects), ngôn ngữ lập trình (XML, Javascript hoặc các khuôn khổ ETL), cơ sở dữ liệu (SQL, SQLite, v.v.)
• Kỹ năng mạnh mẽ với khả năng phân tích, tổ chức, thu thập và phổ biến dữ liệu lớn một cách chính xác
• Kiến thức kỹ thuật về thiết kế cơ sở dữ liệu, mô hình dữ liệu, khai thác dữ liệu và kỹ thuật phân đoạn
• Kiến thức vững chắc về các gói thống kê để phân tích các tập dữ liệu lớn (SAS, Excel, SPSS, v.v.)

---

3) Hãy nêu những bước khác nhau trong một dự án phân tích?

Các bước khác nhau trong một dự án phân tích bao gồm

• Định nghĩa vấn đề
• Khám phá dữ liệu
• Chuẩn bị dữ liệu
• Mô Hình
• Xác thực dữ liệu
• Thực hiện và theo dõi

---

4) Hãy nêu khái niệm làm sạch dữ liệu?

Dọn dẹp dữ liệu hay còn gọi là làm sạch dữ liệu, liên quan đến việc xác định và loại bỏ lỗi và sự không nhất quán khỏi dữ liệu nhằm nâng cao chất lượng dữ liệu.

---

5) Liệt kê một số biện pháp tốt nhất để dọn dẹp dữ liệu?

Một số biện pháp tốt nhất để dọn dẹp dữ liệu bao gồm:

• Sắp xếp dữ liệu theo các thuộc tính khác nhau
• Đối với các tập dữ liệu lớn, hãy làm sạch từng bước và cải thiện dữ liệu theo từng bước cho đến khi bạn đạt được chất lượng dữ liệu tốt
• Đối với các tập dữ liệu lớn, hãy chia chúng thành dữ liệu nhỏ. Làm việc với ít dữ liệu hơn sẽ tăng tốc độ lặp lại của bạn
• Để xử lý tác vụ dọn dẹp thông thường, hãy tạo một bộ các hàm/công cụ/tập lệnh tiện ích. Nó có thể bao gồm, ánh xạ lại các giá trị dựa trên tệp CSV hoặc cơ sở dữ liệu SQL hoặc tìm kiếm và thay thế biểu thức chính quy, xóa tất cả các giá trị không khớp với biểu thức chính quy
• Nếu bạn có vấn đề về độ sạch của dữ liệu, hãy sắp xếp chúng theo tần suất ước tính và giải quyết các vấn đề phổ biến nhất
• Phân tích số liệu thống kê tóm tắt cho mỗi cột (độ lệch chuẩn, trung bình, số giá trị bị thiếu)
• Theo dõi mọi hoạt động vệ sinh ngày tháng để bạn có thể thay đổi hoặc loại bỏ các hoạt động nếu cần

---

6) Giải thích cái gì hậu cần hồi quy?

Hồi quy logistic là phương pháp thống kê để kiểm tra một tập dữ liệu trong đó có một hoặc nhiều biến độc lập xác định kết quả.

---

7) Liệt kê một số công cụ tốt nhất có thể hữu ích cho việc phân tích dữ liệu?

Sau đây là những công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất

• Cảnh vật trên sân khấu
• Công cụ khai thác nhanh
• mở tinh chỉnh
• KIẾM
• Toán tử tìm kiếm của Google
• Người giải quyết
• NútXL
• io
• Wolfram Alpha
• Bảng Google Fusion

---

8) Hãy nêu sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu và lập hồ sơ dữ liệu?

Sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu và lập hồ sơ dữ liệu là

Cấu hình dữ liệu: Nó nhắm vào phân tích trường hợp của các thuộc tính riêng lẻ. Nó cung cấp thông tin về nhiều thuộc tính khác nhau như phạm vi giá trị, giá trị rời rạc và tần suất của chúng, sự xuất hiện của các giá trị null, kiểu dữ liệu, độ dài, v.v.

Khai thác dữ liệu: Nó tập trung vào phân tích cụm, phát hiện các bản ghi bất thường, sự phụ thuộc, khám phá trình tự, duy trì mối quan hệ giữa một số thuộc tính, v.v.

---

9) Liệt kê một số vấn đề thường gặp của nhà phân tích dữ liệu?

Một số vấn đề thường gặp của nhà phân tích dữ liệu là

• Lỗi chính tả phổ biến
• Mục trùng lặp
• Giá trị bị mất
• Giá trị bất hợp pháp
• Biểu diễn giá trị thay đổi
• Xác định dữ liệu chồng chéo

---

10) Hãy kể tên của khuôn khổ do Apache phát triển để xử lý tập dữ liệu lớn cho một ứng dụng trong môi trường điện toán phân tán?

Hadoop và MapReduce là khuôn khổ lập trình do Apache phát triển để xử lý tập dữ liệu lớn cho một ứng dụng trong môi trường điện toán phân tán.

---

11) Hãy nêu những mô hình còn thiếu thường được quan sát thấy?

Các mẫu bị thiếu thường được quan sát thấy là

• Thiếu hoàn toàn ngẫu nhiên
• Thiếu ngẫu nhiên
• Thiếu phụ thuộc vào giá trị bị thiếu
• Thiếu phụ thuộc vào biến đầu vào không được quan sát

---

12) Giải thích phương pháp quy nạp KNN là gì?

Trong phép quy ước KNN, các giá trị thuộc tính bị thiếu được quy ước bằng cách sử dụng giá trị thuộc tính giống nhất với thuộc tính có giá trị bị thiếu. Bằng cách sử dụng hàm khoảng cách, độ tương đồng của hai thuộc tính được xác định.

---

3) Hãy nêu những phương pháp xác thực dữ liệu được nhà phân tích dữ liệu sử dụng?

Thông thường, các phương pháp được nhà phân tích dữ liệu sử dụng để xác thực dữ liệu là

• Kiểm tra dữ liệu
• Xác minh dữ liệu

---

14) Giải thích cần phải làm gì với dữ liệu nghi ngờ hoặc bị thiếu?

• Chuẩn bị báo cáo xác thực cung cấp thông tin về tất cả dữ liệu bị nghi ngờ. Báo cáo này phải cung cấp thông tin như tiêu chí xác thực cho thấy dữ liệu không thành công và ngày giờ xảy ra
• Nhân viên có kinh nghiệm nên kiểm tra dữ liệu đáng ngờ để xác định tính chấp nhận được của chúng
• Dữ liệu không hợp lệ phải được gán và thay thế bằng mã xác thực
• Để xử lý dữ liệu bị thiếu, hãy sử dụng chiến lược phân tích tốt nhất như phương pháp xóa, phương pháp quy kết đơn, phương pháp dựa trên mô hình, v.v.

---

15) Hãy nêu cách giải quyết vấn đề đa nguồn?

Để giải quyết các vấn đề đa nguồn,

• Tái cấu trúc các lược đồ để thực hiện tích hợp lược đồ
• Xác định các bản ghi tương tự và hợp nhất chúng thành một bản ghi duy nhất chứa tất cả các thuộc tính có liên quan mà không trùng lặp

---

16) Giải thích giá trị ngoại lệ là gì?

Giá trị ngoại lệ là thuật ngữ thường được các nhà phân tích sử dụng để chỉ giá trị xuất hiện ở rất xa và khác biệt so với mô hình chung trong một mẫu. Có hai loại Giá trị ngoại lệ

• Đơn biến
• Đa biến

---

17) Giải thích thuật toán phân cụm phân cấp là gì?

Thuật toán phân cụ phân cấp kết hợp và phân chia các nhóm hiện có, tạo ra cấu trúc phân cấp thể hiện thứ tự các nhóm được phân chia hoặc hợp nhất.

---

18) Giải thích thuật toán K-mean là gì?

K mean là một phương pháp phân vùng nổi tiếng. Các đối tượng được phân loại là thuộc về một trong K nhóm, k được chọn trước.

Trong thuật toán K-mean,

• Các cụm có dạng hình cầu: các điểm dữ liệu trong một cụm được tập trung xung quanh cụm đó
• Độ biến thiên/phân tán của các cụm là tương tự nhau: Mỗi điểm dữ liệu thuộc về cụm gần nhất

---

19) Hãy nêu những kỹ năng chính cần có của một Nhà phân tích dữ liệu?

Một nhà khoa học dữ liệu phải có những kỹ năng sau

• Kiến thức cơ sở dữ liệu

• Quản lý cơ sở dữ liệu
• Kết hợp dữ liệu
• Truy vấn
• Thao tác dữ liệu

• Đoán trước Analytics

• Thống kê mô tả cơ bản
• Mô hình dự đoán
• Phân tích nâng cao

• Kiến thức dữ liệu lớn

• Phân tích dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu phi cấu trúc
• học máy

• Kỹ năng thuyết trình

• Trực quan hóa dữ liệu
• Trình bày hiểu biết sâu sắc
• Thiết kế báo cáo

---

20) Giải thích lọc cộng tác là gì?

Lọc cộng tác là một thuật toán đơn giản để tạo ra một hệ thống đề xuất dựa trên dữ liệu hành vi của người dùng. Các thành phần quan trọng nhất của lọc cộng tác là người dùng-mục-sở thích.

Một ví dụ điển hình về lọc cộng tác là khi bạn thấy một tuyên bố như "được đề xuất cho bạn" trên các trang web mua sắm trực tuyến xuất hiện dựa trên lịch sử duyệt web của bạn.

---

21) Giải thích những công cụ được sử dụng trong Dữ liệu lớn là gì?

Các công cụ được sử dụng trong Dữ liệu lớn bao gồm

• Hadoop
• Tổ ong
• Heo
• Dòng chảy
• Quản tượng
• sqoop

---

22) Giải thích KPI là gì, thiết kế thí nghiệm và nguyên tắc 80/20?

KPI: Nó là viết tắt của Key Performance Indicator, là một số liệu bao gồm bất kỳ sự kết hợp nào của các bảng tính, báo cáo hoặc biểu đồ về quy trình kinh doanh

Thiết kế các thí nghiệm: Đây là quá trình ban đầu được sử dụng để phân chia dữ liệu, lấy mẫu và thiết lập dữ liệu để phân tích thống kê

Quy tắc 80/20:Điều đó có nghĩa là 80 phần trăm thu nhập của bạn đến từ 20 phần trăm khách hàng của bạn

---

23) Giải thích Map Reduce là gì?

Map-reduce là một khuôn khổ để xử lý các tập dữ liệu lớn, chia chúng thành các tập hợp con, xử lý từng tập hợp con trên một máy chủ khác nhau rồi kết hợp các kết quả thu được trên mỗi tập hợp.

---

24) Giải thích Clustering là gì? Các thuộc tính của thuật toán clustering là gì?

Phân cụm là phương pháp phân loại được áp dụng cho dữ liệu. Thuật toán phân cụm chia một tập dữ liệu thành các nhóm hoặc cụm tự nhiên.

Thuộc tính cho thuật toán phân cụm là

• Phân cấp hoặc phẳng
• Lặp đi lặp lại
• Cứng và mềm
• Không hợp lý

---

25) Một số phương pháp thống kê nào hữu ích cho nhà phân tích dữ liệu?

Các phương pháp thống kê hữu ích cho nhà khoa học dữ liệu là

• Phương pháp Bayes
• quá trình Markov
• Các quá trình không gian và cụm
• Thống kê thứ hạng, phần trăm, phát hiện ngoại lệ
• Kỹ thuật quy kết, v.v.
• Thuật toán đơn hình
• Tối ưu hóa toán học

---

26) Phân tích chuỗi thời gian là gì?

Phân tích chuỗi thời gian có thể được thực hiện trong hai miền, miền tần số và miền thời gian. Trong phân tích chuỗi thời gian, đầu ra của một quy trình cụ thể có thể được dự báo bằng cách phân tích dữ liệu trước đó với sự trợ giúp của nhiều phương pháp khác nhau như làm mịn theo hàm mũ, phương pháp hồi quy tuyến tính logarit, v.v.

---

27) Giải thích phân tích tương quan là gì?

Phân tích biểu đồ tương quan là dạng phân tích không gian phổ biến trong địa lý. Nó bao gồm một loạt các hệ số tự tương quan ước tính được tính toán cho một mối quan hệ không gian khác. Nó có thể được sử dụng để xây dựng biểu đồ tương quan cho dữ liệu dựa trên khoảng cách, khi dữ liệu thô được thể hiện dưới dạng khoảng cách thay vì giá trị tại các điểm riêng lẻ.

---

28) Bảng băm là gì?

Trong máy tính, bảng băm là bản đồ các khóa tới các giá trị. Đó là một cấu trúc dữ liệu được sử dụng để triển khai một mảng kết hợp. Nó sử dụng một hàm băm để tính toán một chỉ mục thành một mảng của các khe, từ đó có thể lấy được giá trị mong muốn.

---

29) Va chạm bảng băm là gì? Làm thế nào để tránh nó?

Va chạm bảng băm xảy ra khi hai khóa khác nhau băm thành cùng một giá trị. Hai dữ liệu không thể được lưu trữ trong cùng một khe trong mảng.

Để tránh xung đột bảng băm có nhiều kỹ thuật, ở đây chúng tôi liệt kê hai

• Chuỗi riêng biệt:

Nó sử dụng cấu trúc dữ liệu để lưu trữ nhiều mục băm vào cùng một khe.

• Mở địa chỉ:

Nó tìm kiếm các khe khác bằng cách sử dụng hàm thứ hai và lưu trữ mục trong khe trống đầu tiên được tìm thấy

---

29) Giải thích imputation là gì? Liệt kê các loại kỹ thuật imputation khác nhau?

Trong quá trình quy kết, chúng tôi thay thế dữ liệu bị thiếu bằng các giá trị thay thế. Các loại kỹ thuật quy kết liên quan là

• Sự tranh chấp đơn lẻ

• Phép tính Hot-deck: Một giá trị bị thiếu được tính từ một bản ghi tương tự được chọn ngẫu nhiên bằng sự trợ giúp của thẻ đục lỗ
• Imputation bộ dữ liệu lạnh: Hoạt động giống như imputation bộ dữ liệu nóng, nhưng tiên tiến hơn và chọn các nhà tài trợ từ các tập dữ liệu khác
• Quy imputation trung bình: Bao gồm việc thay thế giá trị bị thiếu bằng giá trị trung bình của biến đó cho tất cả các trường hợp khác
• Suy đoán hồi quy: Bao gồm việc thay thế giá trị bị thiếu bằng các giá trị dự đoán của một biến dựa trên các biến khác
• Hồi quy ngẫu nhiên: Giống như phép suy diễn hồi quy, nhưng nó thêm phương sai hồi quy trung bình vào phép suy diễn hồi quy

• Nhiều sự thay đổi

• Không giống như phép quy imputation đơn, phép quy imputation nhiều lần ước tính các giá trị nhiều lần

---

30) Phương pháp quy kết nào có lợi hơn?

Mặc dù phép quy ước đơn được sử dụng rộng rãi, nhưng nó không phản ánh được sự không chắc chắn do dữ liệu bị thiếu ngẫu nhiên tạo ra. Vì vậy, phép quy ước nhiều lần có lợi hơn phép quy ước đơn trong trường hợp dữ liệu bị thiếu ngẫu nhiên.

---

31) Giải thích n-gram là gì?

N-gram:

N-gram là một chuỗi liên tiếp gồm n mục từ một chuỗi văn bản hoặc lời nói nhất định. Đây là một loại mô hình ngôn ngữ xác suất để dự đoán mục tiếp theo trong chuỗi như vậy dưới dạng (n-1).

---

32) Giải thích tiêu chí của một mô hình dữ liệu tốt là gì?

Tiêu chí cho một mô hình dữ liệu tốt bao gồm

• Nó có thể được tiêu thụ dễ dàng
• Những thay đổi dữ liệu lớn trong một mô hình tốt phải có khả năng mở rộng
• Nó sẽ cung cấp hiệu suất có thể dự đoán được
• Một mô hình tốt có thể thích ứng với những thay đổi trong yêu cầu

Những câu hỏi phỏng vấn này cũng sẽ giúp ích cho bài thi viva(orals) của bạn