有1至3年經驗的20個數據分析師面試問題的答案

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大家好,如果你正在準備數據分析師面試,並尋找經常被問到的數據分析問題,那麼你就來對地方了。早些時候,我已經分享了面試中常見的數據科學問題機器學習問題人工智能問題,在這篇文章中,我將分享常見的數據分析師面試問題,併為有1到3年經驗的人提供答案。如果你在數據分析領域工作過,那麼你很可能知道所有問題的答案,但如果你不能回答,我建議你參加一個好的數據分析課程,如谷歌在Coursera上的數據分析師專業證書,以學習和複習基本的數據分析概念。

這些天,我們生活在一個信息驅動的時代,數據在我們的生活中扮演着非常重要的角色。公司總是在尋找能夠為其組織增加價值的專家級數據分析師。

熟練的數據分析師能夠將數據轉化為有價值的信息,幫助公司實現業務增長。如果你想成為這個不斷增長的行業的一部分,你應該勤奮地準備你的下一次面試。

20個數據分析師面試問題及答案

如果你想成為一名專業的數據分析師並找到你的夢想工作,那麼你就來對地方了。本文中的問題將幫助你實現這一目標。 這些問題將幫助你有效地通過你的下一次數據分析師面試。本文中的問題幾乎涵蓋了所有的基本主題,如數據清洗和數據驗證。

那麼你還在等什麼呢?讓我們深入瞭解一下。

1.數據清理的一些最佳做法是什麼?

你應該從制定數據清理計劃開始,瞭解常見錯誤發生的地方,並保持溝通渠道暢通。你還應該在輸入點對數據進行標準化。你應該在處理數據之前識別並刪除重複的數據。

2.數據分析和數據挖掘的基本區別是什麼?

數據挖掘基本上是指在現有數據庫中識別模式的過程。相比之下,數據剖析是分析現有數據集的原始數據的過程。

3.請説出兩種用於數據分析的數據驗證方法。

字段級驗證是在用户輸入數據時,在每個獨立的字段中進行的,以避免因人的互動而造成的錯誤。

表格級驗證是在用户完成表格後,在需要保存信息之前進行的。

4.數據分析員通常面臨哪些挑戰?

數據分析師可能面臨的挑戰有很多,從格式不好的數據到沒有足夠的數據可以使用的情況。你也可能沒有得到更新的數據,或者有可能出現數據輸入錯誤。

5.數據模型可以多久保留一次?

一個專業的數據分析師應該能夠了解市場動態,並採取相應的行動,保留一個工作的數據模型,以便你能適應新的環境。

Top 20 Data Analyst Interview Questions with Answers

6.對於可疑或缺失的數據,你能做什麼?

你應該先做一份驗證報告,提供可疑數據的信息。你應該讓一些有經驗的數據分析師看一下,這樣就可以確定接受。你還應該確保無效的數據用驗證碼來更新。

7.真正的陽性率和召回率之間的區別是什麼?

這裏需要注意的是,真陽性率和召回率之間沒有區別。它們是一體的。

8.你認為什麼是好的數據模型?

一個好的數據模型是直觀的,可以發展和支持新的商業案例。數據可以很容易被消費。數據的變化也是可擴展的。

9.數據分析項目所涉及的不同步驟是什麼?

數據分析項目所涉及的基本步驟是:理解業務,獲取數據,探索和清理數據,驗證數據,實施和跟蹤數據集,進行預測,以及最後的迭代。

10.你能為數據準備做什麼?

數據準備是數據分析的一個重要方法。在處理和分析之前,你應該知道你所採取的清洗和轉換原始數據的路徑。你也應該確定你將使用哪種模型。

11.在數據分析中,有哪些最流行的工具?

數據分析中最流行的工具是Tableau、Google Fusion Tables、Google Search Operators、RapidMiner、Solve和OpenRefine。

12.使用版本控制的優勢是什麼?

版本控制允許你比較文件,識別差異,併合並變化。你還可以通過識別哪個版本正在開發中來跟蹤應用程序。

13.你對數據分析員的工作內容有什麼看法?

數據分析員必須從主要和次要來源挖掘數據。他必須清理數據並拋棄不相關的信息。他應該能夠進行數據分析並解釋結果。

14.關於數據收集計劃,你能告訴我們什麼?

數據收集計劃對於收集一個系統中的所有關鍵數據很有用。

15.什麼是親和圖?

親和圖基本上是一種分析工具,它允許你根據數據的關係將其歸類或組織成子組。

16.16.大數據分析中使用的重要工具有哪些?

最重要的大數據分析工具是KNIME、NodeXL、Solve、OpenRefine、Tableau、Rattle GUI和Qlikview。

17.你説的數據可視化是什麼意思?

數據可視化基本上是數據和信息的圖形化表示。它允許用户以更有效的方式查看和分析數據,並將其繪製成圖和圖表。

18.數據可視化的好處是什麼?

查看和理解以圖表或圖形形式出現的複雜數據是非常容易的。這就是為什麼數據可視化的趨勢已經迅速回升。

19.你説的元數據是什麼意思?

元數據基本上指的是關於數據系統及其所有內容的詳細信息。它允許我們定義數據的類型或將被分類的信息。

20.數據分析中使用的一些Python庫是什麼?

數據分析中使用的一些最重要的Python庫是Numpy、Matplotlib、Bokeh、Pandas、Scikit、Scipy、Seaborn、Tensorflow和Keras。

總結

你已經擁有了它。這些是在面試中可能會被問到的一些最重要和最基本的數據分析問題。在本文問題的幫助下,你將能夠成為一名專業的數據分析師,並找到你的夢想工作。如果你喜歡這個20大數據分析師面試問題清單,請隨時與你的朋友和家人分享。