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,如果你正在準備資料分析師面試,並尋找經常被問到的資料分析問題,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資料科學問題機器學習問題人工智慧問題,在這篇文章中,我將分享常見的資料分析師面試問題,併為有1到3年經驗的人提供答案。如果你在資料分析領域工作過,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資料分析課程,如谷歌在Coursera上的資料分析師專業證書,以學習和複習基本的資料分析概念。

這些天,我們生活在一個資訊驅動的時代,資料在我們的生活中扮演著非常重要的角色。公司總是在尋找能夠為其組織增加價值的專家級資料分析師。

熟練的資料分析師能夠將資料轉化為有價值的資訊,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資料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資料分析師面試。本文中的問題幾乎涵蓋了所有的基本主題,如資料清洗和資料驗證。

那麼你還在等什麼呢?讓我們深入瞭解一下。

1.資料清理的一些最佳做法是什麼?

你應該從制定資料清理計劃開始,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資料進行標準化。你應該在處理資料之前識別並刪除重複的資料。

2.資料分析和資料探勘的基本區別是什麼?

資料探勘基本上是指在現有資料庫中識別模式的過程。相比之下,資料剖析是分析現有資料集的原始資料的過程。

3.請說出兩種用於資料分析的資料驗證方法。

欄位級驗證是在使用者輸入資料時,在每個獨立的欄位中進行的,以避免因人的互動而造成的錯誤。

表格級驗證是在使用者完成表格後,在需要儲存資訊之前進行的。

4.資料分析員通常面臨哪些挑戰?

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

5.資料模型可以多久保留一次?

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

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6.對於可疑或缺失的資料,你能做什麼?

你應該先做一份驗證報告,提供可疑資料的資訊。你應該讓一些有經驗的資料分析師看一下,這樣就可以確定接受。你還應該確保無效的資料用驗證碼來更新。

7.真正的陽性率和召回率之間的區別是什麼?

這裡需要注意的是,真陽性率和召回率之間沒有區別。它們是一體的。

8.你認為什麼是好的資料模型?

一個好的資料模型是直觀的,可以發展和支援新的商業案例。資料可以很容易被消費。資料的變化也是可擴充套件的。

9.資料分析專案所涉及的不同步驟是什麼?

資料分析專案所涉及的基本步驟是:理解業務,獲取資料,探索和清理資料,驗證資料,實施和跟蹤資料集,進行預測,以及最後的迭代。

10.你能為資料準備做什麼?

資料準備是資料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資料的路徑。你也應該確定你將使用哪種模型。

11.在資料分析中,有哪些最流行的工具?

資料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檔案,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式。

13.你對資料分析員的工作內容有什麼看法?

資料分析員必須從主要和次要來源挖掘資料。他必須清理資料並拋棄不相關的資訊。他應該能夠進行資料分析並解釋結果。

14.關於資料收集計劃,你能告訴我們什麼?

資料收集計劃對於收集一個系統中的所有關鍵資料很有用。

15.什麼是親和圖?

親和圖基本上是一種分析工具,它允許你根據資料的關係將其歸類或組織成子組。

16.16.大資料分析中使用的重要工具有哪些?

最重要的大資料分析工具是KNIME、NodeXL、Solve、OpenRefine、Tableau、Rattle GUI和Qlikview。

17.你說的資料視覺化是什麼意思?

資料視覺化基本上是資料和資訊的圖形化表示。它允許使用者以更有效的方式檢視和分析資料,並將其繪製成圖和圖表。

18.資料視覺化的好處是什麼?

檢視和理解以圖表或圖形形式出現的複雜資料是非常容易的。這就是為什麼資料視覺化的趨勢已經迅速回升。

19.你說的元資料是什麼意思?

元資料基本上指的是關於資料系統及其所有內容的詳細資訊。它允許我們定義資料的型別或將被分類的資訊。

20.資料分析中使用的一些Python庫是什麼?

資料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資料分析問題。在本文問題的幫助下,你將能夠成為一名專業的資料分析師,並找到你的夢想工作。如果你喜歡這個20大資料分析師面試問題清單,請隨時與你的朋友和家人分享。