必須閱讀 26 個數據分析師面試問題和答案：2022 年終極指南

參加數據分析師面試並想知道您將經歷的所有問題和討論是什麼？ 在參加數據分析面試之前，最好先了解一下數據分析師面試問題的類型，這樣你就可以在心理上為他們準備好答案。

在本文中，我們將著眼於一些最重要的數據分析師面試問題和答案。 數據科學和數據分析目前都是該行業蓬勃發展的領域。 自然地，這些領域的職業正在飛速發展。 在數據科學領域建立職業生涯的最佳部分是它提供了多種職業選擇供您選擇！

世界各地的組織都在利用大數據來提高他們的整體生產力和效率，這不可避免地意味著對數據分析師、數據工程師和數據科學家等專業數據專業人員的需求也呈指數級增長。 然而，要包攬這些工作，只有基本的資格是不夠的。 在您身邊擁有數據科學認證將增加您的個人資料的權重。

你需要弄清楚最棘手的部分——面試。 不用擔心，我們創建了這個數據分析師面試問題和答案指南，以了解問題背後的深度和真實意圖。

頂級數據分析師面試問答

1.成為數據分析師的關鍵要求是什麼？

這個數據分析師面試問題測試您對成為數據科學家所需技能的了解。
要成為數據分析師，您需要：

• 精通編程語言（XML、Javascript 或 ETL 框架）、數據庫（SQL、SQLite、Db2 等），並且對報告包（業務對象）有廣泛的了解。
• 能夠有效地分析、組織、收集和傳播大數據。
• 您必須在數據庫設計、數據挖掘和分割技術等領域擁有豐富的技術知識。
• 對用於分析海量數據集（例如 SAS、Excel 和 SPSS 等）的統計軟件包有充分的了解。

2. 數據分析師的重要職責是什麼？

這是最常見的數據分析師面試問題。 你必須清楚你的工作需要什麼。
需要數據分析師來執行

以下任務：

• 從多個來源收集和解釋數據並分析結果。
• 過濾和“清理”從多個來源收集的數據。
• 為數據分析的各個方面提供支持。
• 分析複雜的數據集並識別其中的隱藏模式。
• 保持數據庫安全。

3. “數據清洗”是什麼意思？ 練習這個的最佳方法是什麼？

如果您正在從事數據分析師的工作，這是最常見的數據分析師面試問題之一。
數據清洗主要是指從數據中檢測和消除錯誤和不一致以提高數據質量的過程。
清理數據的最佳方法是：

• 根據各自的屬性分離數據。
• 將大塊數據分解成小數據集，然後清理它們。
• 分析每個數據列的統計信息。
• 創建一組實用程序函數或腳本來處理常見的清潔任務。
• 跟踪所有數據清理操作，以便在需要時從數據集中輕鬆添加或刪除。

4. 列出用於數據分析的最佳工具。

關於最常用工具的問題是您在任何數據分析面試問題中最常見的問題。
最有用的數據分析工具是：

• 畫面
• 谷歌融合表
• 谷歌搜索運算符
• 刀
• 快速礦工
• 求解器
• OpenRefine
• 節點XL
• io

結帳：印度的數據分析師薪水

5. 數據剖析和數據挖掘有什麼區別？

數據剖析側重於分析數據的各個屬性，從而提供有關數據屬性的有價值信息，例如數據類型、頻率、長度，以及它們的離散值和值範圍。 相反，數據挖掘旨在識別異常記錄、分析數據集群和序列發現等。

6.什麼是KNN插補法？

KNN 插補方法試圖使用最接近缺失屬性值的那些屬性值來插補缺失屬性的值。 使用距離函數確定兩個屬性值之間的相似性。

7. 數據分析師應該如何處理丟失或可疑的數據？

在這種情況下，數據分析師需要：

• 使用刪除方法、單一插補方法和基於模型的方法等數據分析策略來檢測缺失數據。
• 準備一份驗證報告，其中包含有關可疑或缺失數據的所有信息。
• 仔細檢查可疑數據以評估其有效性。
• 用正確的驗證碼替換所有無效數據（如果有）。

8. 說出數據分析師使用的不同數據驗證方法。

有很多方法可以驗證數據集。 數據分析師最常用的一些數據驗證方法包括：

• 字段級驗證——在這種方法中，數據驗證在用戶輸入數據時在每個字段中完成。 它有助於在您進行時糾正錯誤。
• 表單級別驗證- 在此方法中，數據在用戶完成表單並提交後進行驗證。 它一次檢查整個數據輸入表單，驗證其中的所有字段，並突出顯示錯誤（如果有），以便用戶可以更正它。
• 數據保存驗證——這種數據驗證技術用於保存實際文件或數據庫記錄的過程中。 通常，它是在必須驗證多個數據輸入表單時完成的。
• 搜索條件驗證——此驗證技術用於為用戶提供準確且相關的匹配項，以匹配他們搜索的關鍵字或短語。 這種驗證方法的主要目的是確保用戶的搜索查詢能夠返回最相關的結果。

9. 定義異常值

如果沒有這個問題，數據分析師面試問答指南將無法完成。 異常值是數據分析師常用的術語，指的是與樣本中的設定模式似乎相去甚遠且背離的值。 有兩種異常值——單變量和多變量。

用於檢測異常值的兩種方法是：

• 箱線圖法——根據這種方法，如果值高於或低於 1.5*IQR（四分位距），使其高於上四分位數 (Q3) 或低於下四分位數 (Q1)，則該值是異常值.
• 標準差法——該方法表明，如果一個值高於或低於平均值±（3*標準差），則為異常值。 探索性數據分析及其對您業務的重要性

10. 什麼是“集群”？ 命名聚類算法的屬性。

聚類是一種將數據分類為簇和組的方法。 聚類算法具有以下屬性：

• 分層或扁平
• 硬和軟
• 迭代
• 析取的

11.什麼是K-mean算法？

K-mean 是一種劃分技術，其中對像被分為 K 個組。 在該算法中，簇是球形的，數據點圍繞該簇對齊，並且簇的方差彼此相似。

12. 定義“協同過濾”。

協同過濾是一種基於用戶行為數據創建推薦系統的算法。 例如，在線購物網站通常會根據您的瀏覽歷史和以前的購買記錄在“為您推薦”下編制一份商品清單。 該算法的關鍵組成部分包括用戶、對象和他們的興趣。

13. 說出對數據分析師非常有益的統計方法？

數據分析師最常用的統計方法是：

• 貝葉斯方法
• 馬爾科夫過程
• 單純形算法
• 插補
• 空間和集群過程
• 排名統計、百分位數、異常值檢測
• 數學優化

14. 什麼是 N-gram？

n-gram 是給定文本或語音中 n 個項目的連接序列。 準確地說，N-gram 是一種概率語言模型，用於預測特定序列中的下一項，如 (n-1)。

15. 什麼是哈希表衝突？ 如何預防？

這是重要的數據分析師面試問題之一。 當兩個單獨的鍵散列到一個共同的值時，就會發生散列表衝突。 這意味著兩個不同的數據不能存儲在同一個槽中。
可以通過以下方式避免哈希衝突：

• 分離鏈接——在這種方法中，數據結構用於存儲多個項目散列到一個公共槽。
• 開放式尋址——此方法尋找空槽並將項目存儲在第一個可用的空槽中。

16. 定義“時間序列分析”。

系列分析通常可以在兩個域中執行——時域和頻域。
時間序列分析是通過使用指數平滑、對數線性回歸方法等技術分析過去收集的數據來完成過程輸出預測的方法。

17. 你應該如何處理多源問題？

要解決多源問題，您需要：

• 識別相似的數據記錄並將它們組合成一個記錄，該記錄將包含所有有用的屬性，減去冗餘。
• 通過模式重構促進模式集成。

18. 提及數據分析項目的步驟。

數據分析項目的核心步驟包括：

• 數據分析項目的首要要求是深入了解業務需求。
• 第二步是確定最適合業務需求的最相關數據源，並從可靠且經過驗證的來源獲取數據。
• 第三步涉及探索數據集、清理數據並組織數據以更好地理解手頭的數據。
• 第四步，數據分析師必須驗證數據。
• 第五步涉及實施和跟踪數據集。
• 最後一步是創建一個最可能的結果列表並進行迭代，直到完成所需的結果。

19. 數據分析師在進行數據分析時會遇到哪些問題？

您需要了解的關鍵數據分析師面試問題。 數據分析師在執行數據分析時可能會遇到以下問題：

• 存在重複條目和拼寫錯誤。 這些錯誤會影響數據質量。
• 從不可靠的來源獲得的低質量數據。 在這種情況下，數據分析師將不得不花費大量時間來清理數據。
• 從多個來源提取的數據在表示上可能會有所不同。 一旦收集到的數據在被清理和組織後被合併，數據表示的變化可能會導致分析過程的延遲。
• 數據不完整是數據分析過程中的另一大挑戰。 這將不可避免地導致錯誤或錯誤的結果。

20. 好的數據模型有什麼特點？

為了使數據模型被認為是好的和開發的，它必須描述以下特徵：

• 它應該具有可預測的性能，以便可以準確地或至少接近準確地估計結果。
• 它應該能夠適應和響應變化，以便它能夠滿足不斷增長的業務需求。
• 它應該能夠與數據的變化成比例地縮放。
• 它應該是可消耗的，可以讓客戶/客戶獲得有形和有利可圖的結果。

21. 區分方差和協方差。

方差和協方差都是統計術語。 方差描述了兩個數字（數量）相對於平均值的距離。 因此，您只會知道這兩個量之間關係的大小（數據圍繞均值分佈的程度）。 相反，協方差描述了兩個隨機變量將如何一起變化。 因此，協方差給出了兩個量如何相對於彼此變化的方向和大小。

22. 解釋“正態分佈”。

流行的數據分析師面試問題之一。 正態分佈，更好地稱為貝爾曲線或高斯曲線，是指描述和測量變量值如何分佈的概率函數，即它們的均值和標準偏差如何不同。 在曲線中，分佈是對稱的。 雖然大多數觀察結果都集中在中心峰值附近，但這些值的概率會遠離平均值，在兩個方向上均等地逐漸減小。

23. 解釋單變量、雙變量和多變量分析。

單變量分析是指一種描述性統計技術，適用於包含單個變量的數據集。 單變量分析考慮值的範圍以及值的集中趨勢。

雙變量分析同時分析兩個變量以探索它們之間的經驗關係的可能性。 它試圖確定兩個變量之間是否存在關聯以及關聯的強度，或者變量之間是否存在差異以及這些差異的重要性。

多變量分析是雙變量分析的擴展。 基於多元統計的原理，多元分析同時觀察和分析多個變量（兩個或多個自變量），以預測個體受試者的因變量的值。

24. 解釋 R-Squared 和 Adjusted R-Squared 的區別。

R-Squared 技術是對因變量變化比例的統計測量，如自變量所解釋的那樣。 Adjusted R-Squared 本質上是 R-squared 的修改版本，針對模型中預測變量的數量進行了調整。 它提供了由對因變量有直接影響的特定自變量解釋的變異百分比。

25、版本控制有什麼好處？

版本控制的主要優點是——

• 它允許您比較文件、識別差異並無縫整合更改。
• 它通過識別哪個版本屬於哪個類別（開發、測試、QA 和生產）來幫助跟踪應用程序構建。
• 它保留了項目文件的完整歷史記錄，如果中央服務器出現故障，它會派上用場。
• 它非常適合安全地存儲和維護代碼文件的多個版本和變體。
• 它允許您查看對不同文件的內容所做的更改。

26. 數據分析師如何在 Excel 表格中突出顯示包含負值的單元格？

我們的數據分析師面試問答指南中的最後一個問題。 數據分析師可以使用條件格式來突出顯示 Excel 工作表中具有負值的單元格。 以下是條件格式化的步驟：

• 首先，選擇具有負值的單元格。
• 現在，轉到主頁選項卡並選擇條件格式選項。
• 然後，轉到突出顯示單元格規則並選擇小於選項。
• 在最後一步中，您必須轉到“小於”選項的對話框並輸入“0”作為值。

結論

至此，我們的數據分析師面試問題和答案指南列表到此結束。 儘管這些數據分析師面試問題是從大量可能的問題中挑選出來的，但如果您是一名有抱負的數據分析師，這些是您最有可能面臨的問題。 這些問題為任何數據分析師面試奠定了基礎，知道這些問題的答案肯定會讓你走得很遠！

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