在印度,对训练数据分析师的需求大幅上升,数据分析领域的继续扩大。你需要准备好面试过程中如果你有兴趣从事数据分析。华体会娱乐体育你会发现最常见的数据分析师的面试问题在本文中。准备这些问题在数据分析和土地你梦想的工作。
最常见的数据分析师的面试问题
1。你精通编程语言是什么?
回答这个问题,你可以提到你熟练的编程语言,并提供如何使用的例子,他们在过去的项目。
例如,“我经历过在Python中,SQL和R在我前一份工作,我使用Python清洗和预处理数据,从关系数据库SQL来检索数据,构建预测模型和R。
2。如何清洗和预处理方法数据?
数据清洗和预处理方法,你应该开始通过识别和处理缺失或不完整的数据,然后根据需要标准化和转换数据。
例如,“当清洗和预处理数据,我通常先检查缺失或不完整的数据,然后通过冠之值或删除处理它们。我还规范和使用缩放变换数据,标准化,或特性工程。
3所示。你如何处理缺失的或不完整的数据?
你可以处理缺失或不完整的数据使用插值技术通过将值基于统计等措施的意思是,中位数,或模式。
例如,“当处理缺失或不完整的数据,我通常属性值基于均值或中位数的列或使用插值技术,如线性或三次插值填充缺失的值。
4所示。数据可视化工具你用过去吗?
你可以回复这个问题之前你使用清单数据可视化工具,给你如何使用它们来表达数据的实例的见解。
例如,“我用工具,如表、和权力BI创建交互式仪表板,可视化,从数据和图表进行交流的见解,非技术涉众。
5。你熟悉统计分析技术?
回答上面的问题,你可以提到你知道的统计分析技术,并提供如何使用的例子来分析数据。
例如,“我熟悉统计方法如回归分析,假设检验、时间序列分析、和集群。在我之前的角色,我使用回归分析建立预测模型,假设检验来评估A / B测试,和聚类细分客户根据他们的行为。
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6。你如何处理异常值或异常数据?
处理异常值或异常数据,您应该首先确定他们使用统计措施如标准差或四分位范围,然后决定是否删除或改变它们。
例如,“处理异常值或异常数据时,我通常发现他们使用统计措施如标准差或四分位范围,然后决定是否删除它们或者变换使用技术,如对数或权力转换。
7所示。你曾与大数据技术比如Hadoop或火花?
回答这个问题,你可以提到你是否与大数据技术比如Hadoop或火花和提供使用它们来分析大型数据集的例子。
例如,“在我之前的角色,我曾与Hadoop来存储和分析大量的数据,用火花执行分布式数据处理和机器学习。
8。你使用过哪些数据库系统?
你可以回答这个问题之前提到的数据库系统使用和提供的例子,你是如何用于存储和检索数据。
例如,“我曾与关系数据库系统(比如MySQL, PostgreSQL,甲骨文和用于存储和检索数据使用SQL查询。
9。你的机器学习算法的经验是什么?
回答这个问题,你可以提到你的经验和机器学习算法提供的例子,你是如何用它们来构建预测模型。
例如,“我有经验与机器学习算法,如线性回归,逻辑回归、决策树,随机森林,和神经网络。在我之前的角色,我使用这些算法建立客户流失预测模型,使得分,和需求预测。
10。你如何衡量一个预测模型的准确性?
测量的准确性预测模型,您可以使用指标如精度、精度,还记得,F1得分,或ROC曲线下的面积。
例如,“测量的准确性预测模型时,我通常使用指标如准确性或F1分数来评估模型的整体性能,精度和召回来评估模型的能力分类正确积极的和消极的实例。
11。你如何处理不平衡数据集?
您可以使用技术,如过采样,采样,或处理不平衡数据集生成合成数据。
例如,“处理不平衡数据集时,我通常使用方法如采样过密或欠采样平衡类或生成合成数据使用技术,如击杀或ADASYN创建少数类的新实例。
12。以前你曾经建造了一个推荐系统吗?如果是这样,你能描述一下你的方法吗?
你能回答这个问题通过描述方法建立一个推荐系统,并提供如何使用的例子,它向用户推荐商品。
例如,“做一个推荐系统的时候,我通常使用协作或基于内容的过滤技术向用户推荐东西基于他们过去的行为或偏好。
在我之前的角色,我建立了一个电子商务平台,利用协同过滤推荐系统推荐产品用户根据他们的购买和浏览行为的历史。
13。你如何执行探索性数据分析?
执行探索性数据分析,你应该开始使用图形或图表可视化数据,然后使用统计措施识别模式或关系数据或假设检验。
例如,“在执行探索性数据分析时,首先,我通常使用直方图,可视化数据散点图,或箱形图,然后使用统计等措施的意思是,中位数,或标准差来描述数据的分布。我也使用假设检验来确定组或变量之间有着显著的不同。
14。你的时间序列分析的经验是什么?
回答这个问题,你可以提到你的经验与时间序列分析和提供的例子,你是如何用它来分析时变数据的趋势或模式。
例如,“我的经验如ARIMA时间序列分析技术,指数平滑法,和LSTM。在我之前的角色,我使用时间序列分析预测需求的零售公司,分析网站流量的季节性趋势。
15。你如何评价A / B测试的性能?
评估A / B测试的性能,您可以使用统计测试等学习任务或卡方测试或计算转化率等指标或置信区间。
例如,“当评估A / B测试的性能,我通常使用统计测试,如t检验或卡方测试比较结果控制和治疗组。我也计算转化率等指标或置信区间估计的影响治疗所需的结果。
16。你的数据仓库的经验是什么?
回答上面的问题,你可以提到你的经验与数据仓库提供的例子,你是如何使用它来存储和检索大量数据。
例如,“我的经验数据仓库系统,如亚马逊红移和谷歌BigQuery。在我之前的角色,我使用这些系统来存储和检索大量的数据报告和分析。
17所示。你是如何管理和组织大型数据集?
您可以使用分区,索引,或者压缩技术来管理和组织大型数据集。
例如,“管理和组织大型数据集的时候,我通常使用技术,如分区将数据分割成更小的块,索引来加快查询,和压缩来减少所需的存储空间。
18岁。什么是你的经验与AWS等云计算平台还是蔚蓝?
回答这个问题,你可以提到你的经验与AWS等云计算平台Azure和提供的例子,你是如何用它们来存储,过程,和分析数据。
例如,“我有经验与AWS等云计算平台和Azure,用于存储和处理大量的数据使用S3等服务,EC2,和EMR。
19所示。如何确保敏感数据的隐私和安全吗?
以确保敏感数据的隐私和安全,您可以使用加密技术,访问控制,或匿名化。
例如,“确保敏感数据的保密和安全时,我通常使用技术,如加密保护静止数据和在运输过程中,访问控制限制谁可以访问数据,和匿名化去除个人身份信息。
20.你曾经与api或web抓取工具来收集数据?
你可以回答这个问题通过描述你的经验与api或web抓取工具和提供的例子,你是如何用它们来收集数据。
例如,“我用过的API,比如Twitter的API和Yelp的API来收集数据对社交媒体活动和商业评论。我也使用web抓取工具BeautifulSoup和Scrapy从网站收集数据,比如新闻文章或产品评论。
结论:
作为熟练的数据分析师的需求继续上升,在印度,面试做好充分准备是非常重要的过程。突出显示的问题在本文中提供了一个了解雇主可能会问在访谈和为你准备提供一个起点。
但请记住,每一个面试是独一无二的。你应该准备和展示你的技能和经验适应组织面试你的特定需求。
