Introduzione a Data Analytics Intervista Domande e risposte
Quindi hai finalmente trovato il lavoro dei tuoi sogni in Data Analytics ma ti stai chiedendo come rompere l'intervista di Data Analytics del 2019 e quali potrebbero essere le probabili domande di intervista di Data Analytics. Ogni colloquio di Data Analytics è diverso e anche l'ambito di un lavoro è diverso. Tenendo presente questo, abbiamo progettato le domande e le risposte più comuni relative al colloquio di Data Analytics per aiutarti a ottenere il successo nel tuo colloquio di Data Analytics.
Di seguito sono riportate le principali domande di intervista di Data Analytics 2019 che vengono poste principalmente in un'intervista
1. Qual è la differenza tra Data Mining e Data Analysis?
Risposta:
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2. Indica quali sono le varie fasi di un progetto di analisi?
Risposta:
L'analisi dei dati si occupa di raccogliere, pulire, trasformare e modellare i dati per ottenere informazioni preziose e supportare un migliore processo decisionale in un'organizzazione. I passaggi coinvolti nel processo di analisi dei dati sono i seguenti:
Esplorazione dei dati: dopo aver esplorato il problema aziendale, un analista di dati deve analizzare la causa principale del problema.
Preparazione dei dati - In questa fase del processo di analisi dei dati troviamo anomalie dei dati come valori mancanti all'interno dei dati.
Modellazione dei dati: la fase di modellazione inizia dopo che i dati sono stati preparati. La modellazione è un processo iterativo in cui il modello viene eseguito ripetutamente per miglioramenti. La modellazione dei dati garantisce il miglior risultato possibile per un problema aziendale.
Convalida: in questo passaggio, il modello fornito dal client e il modello sviluppato dall'analista di dati vengono convalidati l'uno contro l'altro per scoprire se il modello sviluppato soddisferà i requisiti aziendali.
Implementazione del modello e tracciamento - In questa fase finale dell'implementazione del modello di analisi dei dati è in corso e dopo tale tracciamento viene effettuato per garantire che il modello sia implementato correttamente o no?
3.Qual è la responsabilità di un analista di dati?
Risposta:
• Risolvere i problemi associati al business per i clienti ed eseguire operazioni di controllo dei dati.
• Interpretare i dati usando tecniche statistiche.
• Identificare le aree per opportunità di miglioramento.
• Analizzare, identificare e interpretare tendenze o modelli in set di dati complessi.
• Acquisire dati da fonti di dati primarie o secondarie.
• Mantenere database / sistemi di dati.
• Individuare e correggere i problemi di codice utilizzando gli indicatori di prestazione.
• Protezione del database mediante lo sviluppo del sistema di accesso.
4.Che cosa sono le collisioni della tabella hash? Come viene evitato?
Risposta:
Una collisione della tabella hash si verifica quando due chiavi diverse hanno lo stesso valore. Esistono molte tecniche per evitare la collisione della tabella hash, qui ne elenchiamo due:
Concatenamento separato: utilizza la struttura dei dati che esegue l'hashing nello stesso slot per archiviare più elementi.
Indirizzamento aperto: cerca altri slot utilizzando una seconda funzione e memorizza gli elementi nel primo slot vuoto.
5. Elenco di alcuni dei migliori strumenti che possono essere utili per l'analisi dei dati?
Risposta:
• Tableau
• RapidMiner
• OpenRefine
• KNIME
• Operatori di ricerca di Google
• Solver
• NodeXL
• io
• Wolfram Alpha's
• Google Fusion Tables
6. Qual è la differenza tra data mining e profiling dei dati?
Risposta:
La differenza tra data mining e profiling dei dati è la seguente:
• Profilazione dei dati: mira all'analisi istantanea di singoli attributi come variazione del prezzo, prezzo distinto e loro frequenza, incidenza di valori nulli, tipo di dati, lunghezza, ecc.
• Data mining: si concentra su dipendenze, individuazione di sequenze, tenuta di relazioni tra diversi attributi, analisi di cluster, rilevamento di record insoliti ecc.
7. Spiega l'algoritmo K-mean e l'algoritmo di cluster gerarchico?
Risposta:
K-Mean Algorithm - K mean è un famoso metodo di partizionamento. Nell'algoritmo K-mean, i cluster sono sferici, ovvero i punti dati in un cluster sono centrati su quel cluster. Inoltre, la varianza dei cluster è simile, ovvero ogni punto dati appartiene al cluster più vicino
Algoritmo di clustering gerarchico: l'algoritmo di clustering gerarchico combina e divide i gruppi esistenti e crea una struttura gerarchica per mostrare l'ordine in cui i gruppi sono divisi.
8. Che cos'è la pulizia dei dati? Menzionate alcune best practice che dovete seguire durante la pulizia dei dati?
Risposta:
Da un determinato set di dati, è estremamente importante ordinare le informazioni richieste per l'analisi dei dati. La pulizia dei dati è un passaggio cruciale in cui i dati vengono ispezionati per trovare eventuali anomalie, rimuovere informazioni ripetitive e errate, ecc. La pulizia dei dati non comporta la rimozione di alcuna informazione esistente dal database, migliora solo la qualità dei dati in modo che possano essere utilizzati per l'analisi .
Alcune delle migliori pratiche per la pulizia dei dati includono -
• Sviluppare un piano di qualità dei dati per identificare dove si verificano gli errori di massima qualità dei dati in modo da poter valutare la causa principale e pianificare in base a ciò.
• Seguire un metodo consueto per convalidare le informazioni necessarie prima che vengano inserite nelle informazioni.
• Identificare eventuali dati duplicati e convalidare l'accuratezza dei dati poiché ciò farà risparmiare molto tempo durante l'analisi.
• Il monitoraggio di tutte le operazioni di miglioramento eseguite sulle informazioni è incredibilmente necessario per ripetere o rimuovere tutte le operazioni necessarie.
9.Quali sono alcuni dei metodi statistici utili per l'analista di dati?
Risposta:
Sono metodi statistici utili per lo scienziato dei dati
• Metodo bayesiano
• Processo di Markov
• Processi spaziali e di cluster
• Rango statistiche, percentile, rilevazione dei valori anomali
• Tecniche di imputazione, ecc.
• Algoritmo simplex
• Ottimizzazione matematica
10. Spiegare cos'è l'imputazione? Elencare diversi tipi di tecniche di imputazione? Quale metodo di imputazione è più favorevole?
Risposta:
Durante l'imputazione, abbiamo la tendenza a sostituire le informazioni mancanti con valori sostituiti. I tipi di tecniche di imputazione coinvolte sono:
• Singola imputazione: la singola imputazione indica che il valore mancante è sostituito da un valore. In questo metodo, viene recuperata la dimensione del campione.
• Imputazione a caldo: un valore mancante viene imputato da un record simile selezionato casualmente utilizzando la scheda perforata
• Imputazione del mazzo freddo: funziona come l'imputazione del mazzo caldo, ma un po 'più avanzata e sceglie i donatori da altri set di dati
• Imputazione media: comporta la sostituzione del valore mancante con i valori previsti di altre variabili.
• Imputazione della regressione: comporta la sostituzione del valore mancante con i valori previsti di un determinato valore in base ad altre variabili.
• regressione stocastica: è uguale all'imputazione di regressione, tuttavia aggiunge la varianza di regressione comune all'imputazione di regressione
• Imputazione multipla: diversamente dall'imputazione singola, le imputazioni multiple stimano i valori più volte
Sebbene la singola imputazione sia ampiamente utilizzata, non riflette l'incertezza creata dai dati mancanti a caso. Pertanto, le imputazioni multiple sono più favorevoli della singola imputazione in caso di dati mancanti a caso.
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