Einführung in Data Analyst Interview Fragen und Antworten
Es gibt eine erhöhte Nachfrage nach Karrieren in den Bereichen Data Science, Data Analytics und Programmierung. Der Bedarf an Datenanalysten ist höher. Wenn wir daran interessiert sind, Probleme zu lösen und Wissen mit anderen zu kommunizieren, ist die Karriere als Datenanalyst die beste. Die meisten Datenanalysten streben umfangreiche Daten wie Hadoop an. Die Grundkenntnisse, die ein Datenanalytiker benötigt, sind das Erlernen der Skriptsprache und der statistischen Sprache, fortgeschrittenes Excel und SQL-Kenntnisse. Sie erfordern gute Präsentationsfähigkeiten für das Melden und Visualisieren von Daten, Data Mining für das Datenbankdesign und das Bereinigen. Ihre Aufgabe ist es, die Daten zu sammeln und sie zu nutzen, um Unternehmen dabei zu helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Sie arbeiten mit großen Datenmengen wie Zahlen, Fakten, Rohdaten und Zahlen, müssen die Daten durchsehen und analysieren, um die endgültigen Vorhersagen zu erhalten. Sie verwenden normalerweise Systeme und Berechnungsanwendungen, um die Zahlen zu ermitteln. Die Hauptziele eines Datenanalysten sind die Ermittlung nützlicher Informationen und die Unterstützung der Entscheidungsfindung in seinem Geschäft. Datenanalysten haben folgende Aufgaben:
- Arbeit mit Teams, Management, Data Scientist
- Analyse und Interpretation der Ergebnisse mit statistischen Tools
- Bereitstellung von Datenberichten an das Management
- Suche nach neuen Möglichkeiten zur Prozessverbesserung
Datenanalysten stützen sich auf verschiedene Tools, um die Daten zu erfassen. Einige gängige Tools sind:
- Excel
- SQL
- Google Analytics
- Tableau
- Visual Optimizer
Wie sieht ein Tag für Data Analyst aus?
Der Datenanalyst sammelt und ruft die Daten ab und verarbeitet sie, um aussagekräftige Informationen an den externen Benutzer weiterzugeben. Ihre Arbeit variiert je nach Art der Daten, mit denen sie angegeben werden (Verkauf, Soziales, Inventar). Sie verbringen ihre Zeit damit, Systeme zum Sammeln von Daten zu entwickeln und diese in Berichte umzusetzen, die ihrem Unternehmen bei der Führung helfen.
Vor- und Nachteile von Datenanalysten:
Vorteile:
- Data Analyst ist sehr gefragt und bietet ein attraktives Gehalt für Einsteiger.
- Kann für eine Vielzahl von Unternehmen arbeiten und Karrieremöglichkeiten bieten
Nachteile:
- Sie müssen Programmierkenntnisse in SQL erlernen, um mit einem hohen Datenvolumen arbeiten zu können
Wenn Sie nun nach einem Job suchen, der mit Data Analyst zusammenhängt, müssen Sie sich auf die Fragen des Data Analyst-Vorstellungsgesprächs 2019 vorbereiten. Es ist wahr, dass jedes Interview anders ist, je nach den verschiedenen Berufsprofilen. Hier haben wir die wichtigen Fragen und Antworten für Data Analyst-Vorstellungsgespräche vorbereitet, die Ihnen helfen, Ihr Vorstellungsgespräch erfolgreich zu gestalten.
In diesem Artikel zu Data Analyst-Interviewfragen für 2019 werden die 10 wichtigsten und am häufigsten verwendeten Data Analyst-Interviewfragen vorgestellt. Diese Fragen helfen den Schülern, ihre Konzepte rund um Data Analyst zu entwickeln und das Interview zu meistern.
Teil 1 - Fragen zum Vorstellungsgespräch für Data Analyst (Grundkenntnisse)
In diesem ersten Teil werden grundlegende Fragen und Antworten zu Data Analyst-Vorstellungsgesprächen behandelt
Q1. Welche Rolle spielt der Datenanalyst und welche Rolle spielt der Datenanalyst?
Antworten:
Der Datenanalyst sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und analysiert das Ergebnis mithilfe verschiedener statistischer Techniken. Die Hauptaufgabe besteht darin, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und das Ergebnis an die externen Kunden weiterzugeben. In der Biotechnologie und im verarbeitenden Gewerbe gibt es große Chancen. Das Humangenomprojekt ist ein Beispiel.
Q2. Wie wird Excel in der Datenanalyse verwendet und listet die verschiedenen Schritte eines Analyseprojekts auf?
Antworten:
Excel wird für eine Vielzahl von Zwecken verwendet, um Zusammenfassungen zu erstellen und in einem interaktiven Excel-Dashboard darzustellen, um das Verständnis zu erleichtern. Kreuztabellen werden in Excel mithilfe einer Pivot-Tabelle erstellt.
Die verschiedenen Schritte des Analyseprojekts sind:
- Verstehe das Geschäftsproblem
- Erkundung der Daten
- Validierung des Modells mit neuen Datensätzen.
- Verfolgung der Ergebnisse, um die Leistung des Prozesses zu analysieren.
Fahren wir mit den nächsten Fragen zum Vorstellungsgespräch für Data Analyst fort.
Q3. Erwähnen Sie den Unterschied zwischen Data Mining und Data Analyst.
Antworten:
| Data Mining | Daten Analyst |
| Sie bauen einen Algorithmus auf, um die Struktur der Daten zu identifizieren. Die Hauptverantwortung besteht darin, die Daten nutzbarer zu machen. | Sie sind keine einzelne Person. Das Jobprofil umfasst die Aufbereitung der Rohdaten, die Reinigung, die Transformation und die Modellierung. Anschließend wird das Ergebnis in Form von Diagrammen auf Basis von Visualisierungen veröffentlicht. |
| Sie basieren auf mathematischen Modellen und wissenschaftlichen Methoden zur Definition von Daten | Sie verwenden Business Intelligence und Analysemethoden für die Daten. |
| Sie beinhalten keine Datenvisualisierung. | Sie erzeugen ein Ergebnis mit Visualisierung. |
Q4. Geben Sie die Probleme an, mit denen ein Datenanalyst konfrontiert ist, und welche Schlüsselqualifikationen sind für Datenanalysten erforderlich?
Antworten:
Dies sind die am häufigsten gestellten Fragen im Vorstellungsgespräch für Data Analyst. Einige der Probleme, mit denen Datenanalysten konfrontiert sind, sind
- Doppelte Schreibweisen
- Fehlende und überlappende Daten
- Illegale Werte
- Mehrfache Einträge.
Die für Data Analyst erforderlichen Schlüsselqualifikationen sind:
Sie sollten die folgenden Fähigkeiten haben:
Datenbankkenntnisse, Big-Data-Kenntnisse, Präsentationsfähigkeiten
Q5. Was verstehen Sie unter Datenbereinigung und was beinhaltet die explorative Datenanalyse?
Antworten:
Während dieses Vorgangs werden die unerwünschten Daten aussortiert und alle Fehlermöglichkeiten ausgeschlossen, um die Qualität der Daten zu verbessern. Der beste Weg, um Daten zu bereinigen, ist:
- Daten trennen
- Erstellen eines Skripts oder von Dienstprogrammen
- Analysieren der Statistiken für jede Datenspalte
Die Sondierungsdaten beinhalten
- Suche nach beschreibenden Statistiken
- Visualisieren Sie Daten mit Grafiken, Plots
- Univariate und multivariate Techniken
- Histogramme, Streudiagramme, Quantilverteilung
Teil 2 - Fragen zu Data Analyst-Vorstellungsgesprächen (Fortgeschrittene)
Werfen wir jetzt einen Blick auf die Fragen und Antworten für fortgeschrittene Data Analyst-Interviews.
Q6. Welche Validierungsmethoden werden vom Datenanalysten verwendet und welche technischen Tools werden häufig für die Analyse und Präsentation verwendet?
Antworten:
Die am häufigsten von Datenanalysten verwendeten Methoden sind:
- Daten-Screening
- Datenüberprüfung
Q7. Was ist der Unterschied zwischen Data Scientist und Data Analyst?
Antworten:
Der Unterschied ist das Verständnis der Informatik und die Analyse der Daten mit Skala. Datenwissenschaftler benötigen nur grundlegende Konzepte der Statistik, und neu entwickelte Tools sind für Datenwissenschaftler immer hilfreicher. Die Rolle von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten ist undefiniert und variiert je nach Fachkenntnissen und Branchen. Datenwissenschaftler können erfolgreich zum Datenanalysten heranwachsen.
Fahren wir mit den nächsten Fragen und Antworten zum Data Analyst-Interview fort.
Q8. Wie gehe ich als Datenanalyst mit der Datenbank um und wie gehe ich vor, um die Daten zu analysieren?
Antworten:
Data Analyst ist für das Datenbankdesign und die Sicherheit verantwortlich. Sie aktualisieren die Datenbank regelmäßig, damit sie den Anforderungen des Marktes entspricht. Die Verfahren zur Analyse der Daten sind:
- Das analytische Problem lösen
- Finden der Beziehung zwischen den Datenkategorien
- Datenreinigung
- Berechnen von Statistiken
- Erstellen Sie einen Bericht über die Analyse
Q9. Welche unterschiedlichen Variablentechniken kennen wir?
Antworten:
Dies sind die am häufigsten gestellten Fragen im Vorstellungsgespräch für Data Analyst. Die verschiedenen variablen Techniken sind
- Informationswertkriterien
- Clustering
- Hauptkomponenten
- Faktorenanalyse
Q10. Wie werden fehlende Werte und Ausreißer behandelt?
Antworten:
Fehlende Werte werden in Zeitreihendaten durch den Mittelwert der Reihen ersetzt. Verwendung der Transformation der Beweiskraft, um fehlende Werte zu behandeln. Zahlenwerte, die weit von Null entfernt sind, werden als Ausreißer behandelt.
Empfohlene Artikel
Dies ist ein Leitfaden für die Liste der Fragen und Antworten zu Data Analyst-Vorstellungsgesprächen, damit der Kandidat diese Fragen zu Data Analyst-Vorstellungsgesprächen problemlos durchgreifen kann. Hier in diesem Beitrag haben wir uns mit den wichtigsten Fragen zu Datenanalysten befasst, die in Interviews häufig gestellt werden. Sie können auch die folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren:
- Fragen in Vorstellungsgesprächen bei Hibernate
- Data Mining Interview Frage
- JMeter Interview Fragen und Antworten
- Fragen in Vorstellungsgesprächen bei Struts 2