คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องอ่าน 26 คำถาม: สุดยอดคู่มือปี 2022

เข้าร่วมการ สัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูล และสงสัยว่าคำถามและการอภิปรายทั้งหมดคืออะไร? ก่อนเข้าร่วมการสัมภาษณ์เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล ควรมีแนวคิดเกี่ยวกับประเภทของ คำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อที่คุณจะได้เตรียมคำตอบสำหรับคำถามเหล่านั้นได้

ในบทความนี้ เราจะมาดู คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ สำคัญที่สุด Data Science และ Data Analytics ต่างก็เฟื่องฟูในอุตสาหกรรมในขณะนี้ โดยปกติ อาชีพในสาขาเหล่านี้กำลังพุ่งสูงขึ้น ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับการสร้างอาชีพในโดเมนวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการเสนอทางเลือกอาชีพที่หลากหลาย!

องค์กรต่างๆ ทั่วโลกกำลังใช้ประโยชน์จาก Big Data เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลโดยรวม ซึ่งหมายความว่าความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่เป็นผู้เชี่ยวชาญ เช่น นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ได้งานเหล่านี้ การมีคุณสมบัติพื้นฐานอย่างเดียวไม่เพียงพอ การมีใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่เคียงข้างคุณจะเพิ่มน้ำหนักให้กับโปรไฟล์ของคุณ

คุณต้องเคลียร์ส่วนที่ยากที่สุด - การสัมภาษณ์ ไม่ต้องกังวล เราได้สร้าง คำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลและคู่มือคำตอบ เพื่อทำความเข้าใจเชิงลึกและความตั้งใจจริงเบื้องหลังคำถาม

คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยม

1. ข้อกำหนดสำคัญในการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลมีอะไรบ้าง?

คำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลนี้จะทดสอบความรู้ของคุณเกี่ยวกับชุดทักษะที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ในการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้อง:

• มีความรอบรู้กับภาษาการเขียนโปรแกรม (XML, Javascript หรือเฟรมเวิร์ก ETL) ฐานข้อมูล (SQL, SQLite, Db2 เป็นต้น) และมีความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับแพ็คเกจการรายงาน (Business Objects)
• สามารถวิเคราะห์ จัดระเบียบ รวบรวม และเผยแพร่ Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• คุณต้องมีความรู้ด้านเทคนิคอย่างมากในสาขาต่างๆ เช่น การออกแบบฐานข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล และเทคนิคการแบ่งส่วน
• มีความรู้ที่ดีเกี่ยวกับแพ็คเกจทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น SAS, Excel และ SPSS เป็นต้น

2. ความรับผิดชอบที่สำคัญของนักวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

นี่เป็นคำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลที่พบบ่อยที่สุด คุณต้องมีความคิดที่ชัดเจนว่างานของคุณเกี่ยวข้องกับอะไร
นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องดำเนินการ

งานต่อไปนี้:

• รวบรวมและตีความข้อมูลจากหลายแหล่งและวิเคราะห์ผลลัพธ์
• กรองและ "ล้าง" ข้อมูลที่รวบรวมจากหลายแหล่ง
• ให้การสนับสนุนทุกด้านของการวิเคราะห์ข้อมูล
• วิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนและระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในนั้น
• รักษาฐานข้อมูลให้ปลอดภัย

3. “การล้างข้อมูล” หมายถึงอะไร? อะไรคือวิธีที่ดีที่สุดในการปฏิบัตินี้?

หากคุณกำลังหางานทำนักวิเคราะห์ข้อมูล นี่เป็นหนึ่งในคำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลที่พบบ่อยที่สุด
การล้างข้อมูลโดยพื้นฐานแล้วหมายถึงกระบวนการตรวจจับและขจัดข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องกันออกจากข้อมูลเพื่อปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
วิธีที่ดีที่สุดในการล้างข้อมูลคือ:

• การแยกข้อมูลตามคุณลักษณะที่เกี่ยวข้อง
• แบ่งข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นชุดข้อมูลขนาดเล็กแล้วทำความสะอาด
• วิเคราะห์สถิติของแต่ละคอลัมน์ข้อมูล
• การสร้างชุดของฟังก์ชันยูทิลิตี้หรือสคริปต์สำหรับจัดการกับงานทำความสะอาดทั่วไป
• การติดตามการดำเนินการล้างข้อมูลทั้งหมดเพื่อให้ง่ายต่อการเพิ่มหรือลบออกจากชุดข้อมูล หากจำเป็น

4. ตั้งชื่อเครื่องมือที่ดีที่สุดที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

คำถามเกี่ยวกับเครื่องมือที่ใช้มากที่สุดคือสิ่งที่คุณจะพบได้ในคำถามสัมภาษณ์เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นส่วนใหญ่
เครื่องมือที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลคือ:

• ฉาก
• Google ตารางฟิวชัน
• ตัวดำเนินการค้นหาของ Google
• KNIME
• RapidMiner
• Solver
• OpenRefine
• NodeXL
• io

ชำระเงิน: เงินเดือนนักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย

5. การทำโปรไฟล์ข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลต่างกันอย่างไร?

การทำโปรไฟล์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์คุณลักษณะแต่ละอย่างของข้อมูล จึงให้ข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับคุณลักษณะของข้อมูล เช่น ชนิดข้อมูล ความถี่ ความยาว ตลอดจนค่าที่ไม่ต่อเนื่องและช่วงค่า ในทางตรงกันข้าม การขุดข้อมูลมีเป้าหมายเพื่อระบุบันทึกที่ผิดปกติ วิเคราะห์กลุ่มข้อมูล และการค้นพบลำดับ เพื่อระบุชื่อบางส่วน

6. วิธีการใส่รหัส KNN คืออะไร?

วิธีการใส่ข้อมูล KNN พยายามที่จะใส่ค่าของแอตทริบิวต์ที่ขาดหายไปโดยใช้ค่าแอตทริบิวต์ที่ใกล้เคียงที่สุดกับค่าแอตทริบิวต์ที่ขาดหายไป ความคล้ายคลึงกันระหว่างค่าแอตทริบิวต์สองค่ากำหนดโดยใช้ฟังก์ชันระยะทาง

7. นักวิเคราะห์ข้อมูลควรทำอย่างไรกับข้อมูลที่ขาดหายไปหรือต้องสงสัย?

ในกรณีเช่นนี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้อง:

• ใช้กลยุทธ์การวิเคราะห์ข้อมูล เช่น วิธีการลบ วิธีการใส่ข้อมูลเดี่ยว และวิธีการตามแบบจำลองเพื่อตรวจหาข้อมูลที่ขาดหายไป
• เตรียมรายงานการตรวจสอบที่มีข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับข้อมูลที่ต้องสงสัยหรือข้อมูลที่ขาดหายไป
• กลั่นกรองข้อมูลที่น่าสงสัยเพื่อประเมินความถูกต้อง
• แทนที่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องทั้งหมด (ถ้ามี) ด้วยรหัสตรวจสอบความถูกต้อง

8. ตั้งชื่อวิธีการตรวจสอบข้อมูลต่างๆ ที่ใช้โดยนักวิเคราะห์ข้อมูล

มีหลายวิธีในการตรวจสอบชุดข้อมูล วิธีการตรวจสอบข้อมูลที่ใช้บ่อยที่สุดโดย Data Analyst ได้แก่:

• การตรวจสอบระดับฟิลด์ – ในวิธีนี้ การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลจะทำในแต่ละฟิลด์และเมื่อผู้ใช้ป้อนข้อมูล ช่วยแก้ไขข้อผิดพลาดในขณะที่คุณไป
• การตรวจสอบระดับแบบฟอร์ม – ในวิธีนี้ ข้อมูลจะได้รับการตรวจสอบหลังจากผู้ใช้กรอกแบบฟอร์มและส่ง โดยจะตรวจสอบแบบฟอร์มการป้อนข้อมูลทั้งหมดพร้อมกัน ตรวจสอบความถูกต้องของฟิลด์ทั้งหมดในนั้น และเน้นข้อผิดพลาด (ถ้ามี) เพื่อให้ผู้ใช้สามารถแก้ไขได้
• การตรวจสอบการบันทึกข้อมูล – เทคนิคการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลนี้ใช้ในระหว่างกระบวนการบันทึกไฟล์จริงหรือบันทึกฐานข้อมูล โดยปกติจะทำเมื่อต้องตรวจสอบความถูกต้องของแบบฟอร์มการป้อนข้อมูลหลายรายการ
• การตรวจสอบเกณฑ์การค้นหา – เทคนิคการตรวจสอบความถูกต้องนี้ใช้เพื่อให้ผู้ใช้จับคู่คำหลักหรือวลีที่ค้นหาได้อย่างถูกต้องและเกี่ยวข้อง จุดประสงค์หลักของวิธีการตรวจสอบนี้คือเพื่อให้แน่ใจว่าคำค้นหาของผู้ใช้สามารถส่งคืนผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

9. กำหนดค่าผิดปกติ

คู่มือคำถามและคำตอบสำหรับการสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลจะไม่สมบูรณ์หากไม่มีคำถามนี้ ค่าผิดปกติเป็นคำที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้กันทั่วไปเมื่อกล่าวถึงค่าที่ดูเหมือนจะอยู่ห่างไกลและแตกต่างจากรูปแบบที่กำหนดไว้ในตัวอย่าง ค่าผิดปกติมีสองประเภท - ตัวแปรเดียวและหลายตัวแปร

สองวิธีที่ใช้ในการตรวจหาค่าผิดปกติคือ:

• วิธีการพล็อตกล่อง – ตามวิธีนี้ หากค่าสูงกว่าหรือน้อยกว่า 1.5*IQR (พิสัยระหว่างควอไทล์) ซึ่งอยู่เหนือควอไทล์บน (Q3) หรือต่ำกว่าควอไทล์ล่าง (Q1) ค่าจะเป็นค่าผิดปกติ .
• วิธีเบี่ยงเบนมาตรฐาน – วิธีนี้ระบุว่าหากค่าสูงหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ย ± (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3*) ค่านี้จะถือเป็นค่าผิดปกติ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจและความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ

10. “การจัดกลุ่ม” คืออะไร? ตั้งชื่อคุณสมบัติของอัลกอริทึมการจัดกลุ่ม

การทำคลัสเตอร์เป็นวิธีที่ข้อมูลถูกจัดประเภทเป็นกลุ่มและกลุ่ม อัลกอริทึมการจัดกลุ่มมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:

• ลำดับชั้นหรือแบน
• แข็งและอ่อน
• วนซ้ำ
• Disjunctive

11. K-mean Algorithm คืออะไร?

K-mean เป็นเทคนิคการแบ่งพาร์ติชั่นโดยแบ่งอ็อบเจ็กต์ออกเป็นกลุ่ม K ในอัลกอริธึมนี้ คลัสเตอร์จะเป็นทรงกลมโดยที่จุดข้อมูลถูกจัดแนวรอบๆ คลัสเตอร์นั้น และความแปรปรวนของคลัสเตอร์จะคล้ายกัน

12. กำหนด “การกรองการทำงานร่วมกัน”

การกรองการทำงานร่วมกันเป็นอัลกอริธึมที่สร้างระบบคำแนะนำตามข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ไซต์ช้อปปิ้งออนไลน์มักจะรวบรวมรายการสินค้าภายใต้ "แนะนำสำหรับคุณ" ตามประวัติการเข้าชมและการซื้อครั้งก่อนของคุณ องค์ประกอบที่สำคัญของอัลกอริธึมนี้รวมถึงผู้ใช้ วัตถุ และความสนใจของพวกเขา

13. ตั้งชื่อวิธีการทางสถิติที่เป็นประโยชน์อย่างมากต่อนักวิเคราะห์ข้อมูล ?

วิธีการทางสถิติที่นักวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ใช้ ได้แก่

• วิธีการแบบเบย์
• กระบวนการมาร์คอฟ
• อัลกอริธึม Simplex
• การใส่ความ
• กระบวนการเชิงพื้นที่และคลัสเตอร์
• สถิติอันดับ เปอร์เซ็นต์ไทล์ การตรวจจับค่าผิดปกติ
• การเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์

14. N-gram คืออะไร?

n-gram คือลำดับที่เชื่อมต่อกันของ n รายการในข้อความหรือคำพูดที่กำหนด อย่างแม่นยำ N-gram คือโมเดลภาษาที่น่าจะใช้ทำนายรายการถัดไปในลำดับเฉพาะ เช่นใน (n-1)

15. การชนกันของตารางแฮชคืออะไร? จะป้องกันได้อย่างไร?

นี่เป็นหนึ่งในคำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ เมื่อแฮชคีย์สองคีย์แยกกันเป็นค่าทั่วไป จะเกิดการชนกันของตารางแฮช ซึ่งหมายความว่าไม่สามารถจัดเก็บข้อมูลสองข้อมูลที่ต่างกันในช่องเดียวกันได้
สามารถหลีกเลี่ยงการชนกันของแฮชได้โดย:

• การโยงแยกกัน – ในวิธีนี้ โครงสร้างข้อมูลถูกใช้เพื่อจัดเก็บหลายรายการที่แฮชไปยังสล็อตทั่วไป
• การระบุที่อยู่ แบบเปิด – วิธีนี้จะค้นหาช่องว่างและจัดเก็บรายการในช่องว่างแรกที่พร้อมใช้งาน

16. กำหนด “การวิเคราะห์อนุกรมเวลา”

การวิเคราะห์อนุกรมสามารถทำได้ในสองโดเมน – โดเมนเวลาและโดเมนความถี่
การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นวิธีการที่คาดการณ์ผลลัพธ์ของกระบวนการโดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมในอดีตโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การทำให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล วิธีการถดถอยแบบบันทึก-เชิงเส้น เป็นต้น

17. คุณควรจัดการกับปัญหาจากหลายแหล่งอย่างไร?

ในการแก้ไขปัญหาจากหลายแหล่ง คุณต้อง:

• ระบุระเบียนข้อมูลที่คล้ายคลึงกันและรวมเป็นระเบียนเดียวที่จะประกอบด้วยแอตทริบิวต์ที่มีประโยชน์ทั้งหมด ลบด้วยความซ้ำซ้อน
• อำนวยความสะดวกในการรวมสคีมาผ่านการปรับโครงสร้างสคีมา

18. กล่าวถึงขั้นตอนของโครงการวิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนหลักของโครงการวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วย:

• ข้อกำหนดที่สำคัญที่สุดของโครงการวิเคราะห์ข้อมูลคือความเข้าใจในเชิงลึกเกี่ยวกับข้อกำหนดทางธุรกิจ
• ขั้นตอนที่สองคือการระบุแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดที่เหมาะสมกับความต้องการทางธุรกิจมากที่สุด และรับข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้และตรวจสอบแล้ว
• ขั้นตอนที่สามเกี่ยวข้องกับการสำรวจชุดข้อมูล การล้างข้อมูล และการจัดระเบียบเดียวกันเพื่อให้เข้าใจข้อมูลในมือได้ดีขึ้น
• ในขั้นตอนที่สี่ นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
• ขั้นตอนที่ห้าเกี่ยวข้องกับการใช้งานและติดตามชุดข้อมูล
• ขั้นตอนสุดท้ายคือการสร้างรายการผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดและทำซ้ำจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

19. ปัญหาที่ Data Analyst สามารถพบได้ขณะทำการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

คำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญที่คุณต้องระวัง นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเผชิญปัญหาต่อไปนี้ขณะทำการวิเคราะห์ข้อมูล:

• การปรากฏตัวของรายการที่ซ้ำกันและการสะกดผิด ข้อผิดพลาดเหล่านี้สามารถขัดขวางคุณภาพของข้อมูลได้
• ข้อมูลคุณภาพต่ำที่ได้มาจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ ในกรณีเช่นนี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องใช้เวลาในการล้างข้อมูลเป็นจำนวนมาก
• ข้อมูลที่ดึงมาจากหลายแหล่งอาจแตกต่างกันในการแสดง เมื่อข้อมูลที่รวบรวมมารวมกันหลังจากทำความสะอาดและจัดระเบียบแล้ว การเปลี่ยนแปลงในการแสดงข้อมูลอาจทำให้กระบวนการวิเคราะห์ล่าช้า
• ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์เป็นอีกหนึ่งความท้าทายที่สำคัญในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล มันจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ผิดพลาดหรือผิดพลาดอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

20. ตัวแบบข้อมูลที่ดีมีลักษณะอย่างไร?

เพื่อให้ตัวแบบข้อมูลได้รับการพิจารณาว่าดีและพัฒนา จะต้องแสดงถึงลักษณะดังต่อไปนี้:

• มันควรจะมีประสิทธิภาพที่คาดการณ์ได้ เพื่อให้สามารถประเมินผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ หรืออย่างน้อยก็ด้วยความแม่นยำที่ใกล้เคียงกัน
• ควรปรับเปลี่ยนและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้สามารถรองรับความต้องการทางธุรกิจที่กำลังเติบโตได้เป็นครั้งคราว
• ควรมีความสามารถในการปรับขนาดตามสัดส่วนการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล
• ควรบริโภคเพื่อให้ลูกค้า/ลูกค้าเก็บเกี่ยวผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมและทำกำไรได้

21. แยกความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนและความแปรปรวนร่วม

ความแปรปรวนและความแปรปรวนร่วมเป็นทั้งเงื่อนไขทางสถิติ ความแปรปรวนแสดงให้เห็นว่าตัวเลขสองตัว (ปริมาณ) อยู่ไกลแค่ไหนเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ย ดังนั้น คุณจะรู้เพียงขนาดของความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณทั้งสองเท่านั้น (ข้อมูลที่กระจายไปทั่วค่าเฉลี่ย) ในทางตรงกันข้าม ความแปรปรวนร่วมแสดงให้เห็นว่าตัวแปรสุ่มสองตัวจะเปลี่ยนแปลงร่วมกันอย่างไร ดังนั้น ความแปรปรวนร่วมจึงให้ทั้งทิศทางและขนาดของปริมาณสองค่าที่แปรผันโดยสัมพันธ์กัน

22. อธิบาย “การแจกแจงแบบปกติ”

หนึ่งในคำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยม การแจกแจงแบบปกติ หรือที่รู้จักกันดีในชื่อ Bell Curve หรือเส้นโค้งเกาส์เซียน หมายถึงฟังก์ชันความน่าจะเป็นที่อธิบายและวัดว่าค่าของตัวแปรถูกกระจายอย่างไร นั่นคือความแตกต่างในด้านค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ในเส้นโค้ง การกระจายแบบสมมาตร ในขณะที่การสังเกตส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่รอบๆ จุดสูงสุดตรงกลาง ความน่าจะเป็นของค่าต่างๆ นั้นเบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ย โดยค่อยๆ ลดลงเท่ากันในทั้งสองทิศทาง

23. อธิบายการวิเคราะห์ตัวแปรเดียว สองตัวแปร และหลายตัวแปร

การวิเคราะห์ตัวแปรเดียวหมายถึงเทคนิคทางสถิติเชิงพรรณนาที่ใช้กับชุดข้อมูลที่มีตัวแปรเดียว การวิเคราะห์แบบไม่แปรผันจะพิจารณาช่วงของค่าและแนวโน้มศูนย์กลางของค่าด้วย

การวิเคราะห์แบบ Bivariate จะวิเคราะห์ตัวแปรสองตัวพร้อมกันเพื่อสำรวจความเป็นไปได้ของความสัมพันธ์เชิงประจักษ์ระหว่างตัวแปรทั้งสอง จะพยายามตรวจสอบว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองกับจุดแข็งของการเชื่อมโยงหรือไม่ หรือมีความแตกต่างระหว่างตัวแปรและความสำคัญของความแตกต่างเหล่านี้หรือไม่

การวิเคราะห์หลายตัวแปรเป็นส่วนเสริมของการวิเคราะห์สองตัวแปร ตามหลักการของสถิติหลายตัวแปร การวิเคราะห์หลายตัวแปรจะสังเกตและวิเคราะห์หลายตัวแปร (ตัวแปรอิสระตั้งแต่สองตัวขึ้นไป) พร้อมกันเพื่อทำนายค่าของตัวแปรตามสำหรับแต่ละวิชา

24. อธิบายความแตกต่างระหว่าง R-Squared และ Adjusted R-Squared

เทคนิค R-Squared เป็นการวัดทางสถิติของสัดส่วนของการแปรผันในตัวแปรตาม ตามที่อธิบายไว้โดยตัวแปรอิสระ Adjusted R-Squared เป็นเวอร์ชันดัดแปลงของ R-squared ซึ่งปรับตามจำนวนของตัวทำนายในแบบจำลอง จะแสดงเปอร์เซ็นต์ของการแปรผันที่อธิบายโดยตัวแปรอิสระเฉพาะที่มีผลกระทบโดยตรงต่อตัวแปรตาม

25. ข้อดีของการควบคุมเวอร์ชันคืออะไร?

ข้อดีหลักของการควบคุมเวอร์ชันคือ -

• ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบไฟล์ ระบุความแตกต่าง และรวมการเปลี่ยนแปลงได้อย่างลงตัว
• ช่วยติดตามการสร้างแอปพลิเคชันโดยระบุว่าเวอร์ชันใดอยู่ภายใต้หมวดหมู่ใด - การพัฒนา การทดสอบ QA และการผลิต
• จะรักษาประวัติที่สมบูรณ์ของไฟล์โปรเจ็กต์ซึ่งจะสะดวกในกรณีที่เซิร์ฟเวอร์กลางขัดข้อง
• เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บและบำรุงรักษาไฟล์โค้ดหลายเวอร์ชันและรูปแบบต่างๆ อย่างปลอดภัย
• ช่วยให้คุณเห็นการเปลี่ยนแปลงในเนื้อหาของไฟล์ต่างๆ

26. นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเน้นเซลล์ที่มีค่าลบในแผ่นงาน Excel ได้อย่างไร?

คำถามสุดท้ายในคำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลและคู่มือคำตอบของเรา นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขเพื่อเน้นเซลล์ที่มีค่าลบในแผ่นงาน Excel นี่คือขั้นตอนสำหรับการจัดรูปแบบตามเงื่อนไข:

• ขั้นแรก เลือกเซลล์ที่มีค่าลบ
• ตอนนี้ไปที่แท็บหน้าแรกแล้วเลือกตัวเลือกการจัดรูปแบบตามเงื่อนไข
• จากนั้นไปที่ไฮไลต์กฎของเซลล์แล้วเลือกตัวเลือกน้อยกว่า
• ในขั้นตอนสุดท้าย คุณต้องไปที่กล่องโต้ตอบของตัวเลือก Less Than และป้อน “0” เป็นค่า

บทสรุป

ด้วยเหตุนี้ เราจึงเข้าสู่ช่วงท้ายรายการ คำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลและคู่มือคำตอบ แม้ว่าคำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้จะถูกเลือกจากกลุ่มคำถามที่น่าจะเป็นไปได้ แต่คำถามเหล่านี้คือคำถามที่คุณมักจะเผชิญหากคุณเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการ คำถามเหล่านี้เป็นพื้นฐานสำหรับการสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูล และการรู้คำตอบแน่นอนว่าจะพาคุณไปไกล!

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก ศาสตร์ข้อมูลที่จะเป็นผู้นำของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่รวดเร็ว ลองดู Executive PG Program in Data Science ของ Grad & IIIT-B