Bevezetés az adatanalitikai interjúkérdésekbe és válaszokba

Tehát végül megtalálta álmai munkáját az Data Analytics szolgáltatásban, de azon gondolkodik, hogyan lehet kitörni a 2019. évi Data Analytics interjút, és mi lehet a valószínűsíthető Data Analytics interjú kérdése. Minden Data Analytics interjú eltérő, és a feladat köre is eltérő. Ezt szem előtt tartva kidolgoztuk a leggyakoribb Data Analytics interjúkérdéseket és válaszokat, amelyek segítenek abban, hogy sikerrel járjon az Data Analytics interjúban.

Az alábbiakban találjuk a 2019. év legfontosabb adatelemzési interjúkérdéseit, amelyeket főként egy interjúban kérdeznek

1. Mi a különbség az adatbányászat és az adatelemzés között?

Válasz:

AdatbányászatAdatelemzés
Az Adatbányászathoz hipotézis nem szükségesAz adatok elemzése egy hipotézissel kezdődik.
Az Adatbányászat tiszta és jól dokumentált adatokat igényel.Az adatelemzés magában foglalja az adatok tisztítását.
Az adatbányászat eredményeit nem mindig könnyű értelmezni.Az adatok elemzői értelmezik az eredményeket és bemutatják azokat az érdekelt felek számára.
Az adatbányászási algoritmusok automatikusan kidolgozzák az egyenleteket.Az adatelemzőknek ki kell dolgozniuk a saját egyenletüket.

2. Mondja meg, hogy mi az elemzési projekt különböző lépései?

Válasz:
Az adatelemzés az adatok gyűjtésével, tisztításával, átalakításával és modellezésével foglalkozik, hogy értékes betekintést nyerjen és támogassa a jobb döntéshozást egy szervezetben. Az adatelemzési folyamatban a következő lépések vannak -

Adatkutatás - Miután feltárta az üzleti problémát, az adatelemzőnek elemeznie kell a probléma kiváltó okát.
Adat előkészítése - Az adatelemzési folyamat ezen lépésében olyan anomáliákat találunk, mint például az adatokban hiányzó értékek.
Adatmodellezés - A modellezési lépés az adatok elkészítése után kezdődik. A modellezés egy iteratív folyamat, amelynek során a modellt a fejlesztések érdekében többször futtatják. Az adatmodellezés biztosítja a lehető legjobb eredményt üzleti problémákra.
Érvényesítés - Ebben a lépésben az ügyfél által biztosított modellt és az elemző által kifejlesztett modellt egymással szemben érvényesítjük, hogy megtudja, a kifejlesztett modell megfelel-e az üzleti követelményeknek.
A modell megvalósítása és nyomon követése - Az adatelemzés ezen utolsó lépésében megtörténik a modell megvalósítása, és ezt követően a nyomon követés biztosítja, hogy a modell helyesen kerüljön végrehajtásra, vagy sem?

3.Miért felelős egy adatelemző?

Válasz:
• Oldja meg az ügyfelekkel kapcsolatos üzleti problémákat, és végezzen adat-ellenőrzési műveleteket.
• Értelmezze az adatokat statisztikai technikákkal.
• Határozza meg a fejlesztési lehetőségek területeit.
• Elemezze, azonosítsa és értelmezze a trendeket vagy mintákat komplex adatkészletekben.
• Adatok beszerzése elsődleges vagy másodlagos adatforrásokból.
• Adatbázisok / adatrendszerek karbantartása.
• Keresse meg és javítsa ki a kódproblémákat a teljesítménymutatók segítségével.
• Adatbázis biztosítása hozzáférési rendszer fejlesztésével.

4.Mi vannak a Hash asztal ütközések? Hogyan kerülhető el?

Válasz:
A hash tábla ütközés akkor fordul elő, amikor két különböző kulcs hash azonos értékre. Számos módszer létezik a hash-asztal ütközésének elkerülésére, itt felsorolunk kettőt:
Különálló láncolás: Az azonos szerkezethez kivágott adatszerkezetet használja több elem tárolására.
Nyitott címzés: Más rést keres egy második funkcióval, és tárolja az elemet az első üres nyílásban.

5. A legjobb eszközök listája, amelyek hasznosak lehetnek az adatok elemzésében?

Válasz:
•Csoportkép
• RapidMiner
• OpenRefine
• KNIME
• Google kereső operátorok
• Solver
• NodeXL
• io
• Alfa Wolfram
• Google Fusion Tables

6.Miben különbözik az adatbányászat és az adatkészítés?

Válasz:
Az adatbányászat és az adatkészítés közötti különbség a következő -
• Adat profilozása: Az egyedi jellemzők azonnali elemzését célozza, mint például az árváltozás, a különálló ár és azok gyakorisága, a null értékek előfordulása, az adattípus, a hossz stb.
• Adatbányászat: A függőségekre, a szekvencia-felfedezésre, a kapcsolat többféle tulajdonság közötti megtartására, klaszteranalízisre, szokatlan rekordok észlelésére összpontosít.

7. Magyarázza el a K-átlag algoritmust és a hierarchikus csoportosítási algoritmust?

Válasz:
K-közép algoritmus - A K-község egy híres osztásmódszer. A K-átlag algoritmusban a klaszterek gömb alakúak, azaz a klaszter adatpontjai arra a klaszterre koncentrálódnak. A klaszterek szórása szintén hasonló, azaz minden adatpont a legközelebbi klaszterhez tartozik
Hierarchikus klaszterezési algoritmus - A hierarchikus klaszterezési algoritmus egyesíti és megosztja a meglévő csoportokat, és hierarchikus struktúrát hoz létre számukra annak megmutatására, hogy a csoportok hogyan oszlanak meg.

8.Mit jelent az adatok tisztítása? Megemlítsen néhány bevált gyakorlatot, amelyeket követnie kell az adattisztítás során?

Válasz:
Egy adott adatkészletből rendkívül fontos az adatelemzéshez szükséges információk rendezése. Az adatok tisztítása kulcsfontosságú lépés, ahol az adatokat megvizsgálják, hogy bármilyen rendellenességet találjanak, eltávolítsák az ismétlődő és helytelen információkat stb. Az adatok tisztítása nem foglalja magában a meglévő információk eltávolítását az adatbázisból, csak javítja az adatminőséget, így elemzésre felhasználható. .
Az adattisztítás bevált gyakorlatainak egyike a következők:
• Adatminőségi terv kidolgozása annak meghatározására, hogy hol fordulnak elő a maximális adatminőségi hibák, hogy fel lehessen mérni a kiváltó okot, és ennek alapján megtervezni.
• Kövesse a szokásos módszert a szükséges információk alátámasztására, mielőtt azok bekerülnének az információba.
• Azonosítsa az esetleges másolatot és ellenőrizze az adatok pontosságát, mivel ez sok időt takarít meg az elemzés során.
• Hihetetlenül szükséges az információkkal végrehajtott összes fejlesztési művelet nyomon követése annak érdekében, hogy szükség szerint megismételje vagy eltávolítsa a műveleteket.

9.Milyen statisztikai módszerek hasznosak az adatanalitikus számára?

Válasz:
Az adattudós számára hasznos statisztikai módszerek a következők:
• Bayes-módszer
• Markov-folyamat
• Térbeli és klaszter folyamatok
• Rangstatisztikák, százalék, a külsõ észlelés
• Bevezetési technikák stb.
• Egyszerű algoritmus
• Matematikai optimalizálás

10. Magyarázza el, mi az imputálás? Mutassa be az imputációs technikák különféle típusait? Melyik imputálási módszer kedvezőbb?

Válasz:
Az imputálás során hajlamosak vagyunk arra, hogy a hiányzó információkat helyettesített értékekkel cseréljük ki. Az imputációs technikák fajtái a következők:
• Egyetlen imputálás: Az egységes imputálás azt jelzi, hogy a hiányzó értéket egy érték váltja fel. Ebben a módszerben a minta méretét lekérjük.
• Forró fedélzeti imputálás: A hiányzó érték véletlenszerűen kiválasztott hasonló rekordból impregnálható lyukasztó kártya használatával
• Hideg fedélzeti imputálás: Ugyanazzal a módszerrel működik, mint a hot-deck imputálás, de egy kicsit fejlettebb, és más adatsorokból választja meg az adományozókat
• Átlagos imputálás: Ez magában foglalja a hiányzó érték helyettesítését más változók becsült értékeivel.
• Regressziós imputálás: magában foglalja a hiányzó érték helyettesítését egy bizonyos érték becsült értékével, más változóktól függően.
• Sztochasztikus regresszió: Ugyanaz, mint a regressziós imputáció, azonban hozzáadja a közös regressziós varianciát a regressziós imputációhoz
• Többszörös imputálás: Az egyes imputációkkal ellentétben a többszörös imputálás az értékeket többször becsüli meg

Noha az imputációt széles körben használják, nem tükrözi a véletlenszerű hiányzó adatok által okozott bizonytalanságot. Tehát a többszörös imputálás kedvezőbb, mint az egyszeri imputálás, ha véletlenszerűen hiányoznak az adatok.

Ajánlott cikkek

Ez egy átfogó útmutató az Data Analytics interjúval kapcsolatos kérdésekhez és válaszokhoz, így a jelölt könnyen meg tudja oldani ezeket az adatanalitikai interjúkérdéseket. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -

  1. 10 Hasznos agilis interjúkérdés és válasz
  2. 8 félelmetes algoritmusos interjú kérdése
  3. 25 A legfontosabb számítástechnikai interjúkérdések
  4. 10 csodálatos adatmérnök interjúkérdés és válasz