Top 50 des questions d'entrevue d'analyste de données

L'analyse des données sous-tend les décisions cruciales à haut niveau dans les économies modernes. Ce guide complet explore 50 questions entre les entretiens d'analystes de données clés, passant des concepts fondamentaux aux techniques avancées comme l'IA générative. La maîtrise de ces questions améliore vos compétences analytiques et renforce la confiance dans la relevé des défis de données du monde réel.

Niveau débutant

Cette section couvre les concepts et outils d'analyse de données essentielles, en se concentrant sur les statistiques, le nettoyage des données et l'introduction sql.

Q1. Définissez l'analyse des données et sa signification.

a1. L'analyse des données implique la collecte, l'organisation et l'interprétation des données pour révéler les modèles, les tendances et les idées. Il est crucial pour la prise de décision éclairée dans les organisations, permettant l'identification des opportunités, des risques et des améliorations de processus. Par exemple, l'analyse des données de vente peut révéler des produits les plus vendus, informant la gestion des stocks.

Q2. Catégoriser différents types de données.

a2. Les données sont largement classées comme:

• Structurée: organisée dans un format tabulaire (bases de données, manque de calculs).
• semi-structuré: présente une structure organisationnelle (XML, JSON).

Q3. Différencier les données qualitatives et quantitatives.

a3.

• Qualitative: descriptive, représentant les caractéristiques ou les fonctionnalités du client).

• Q4. Décrivez le rôle d'un analyste de données.

  a4. Les analystes de données transforment les données brutes en intelligence commerciale exploitable. Cela implique l'acquisition, le nettoyage, l'exploration et la création de rapports et de tableaux de bord pour soutenir la prise de décision stratégique.

  Q5. Distinguer les données primaires et secondaires.

  a5.

  • primaire: collecté de première main (enquêtes, expériences).
  • secondaire: déjà existant (rapports gouvernementaux, recherche de marché).
  Mettez en évidence l'importance de la visualisation des données.

  a6. La visualisation des données transforme les données en graphiques et graphiques facilement compréhensibles, révélant des modèles et des tendances plus facilement que les données brutes. Par exemple, un graphique de ligne montrant les ventes au fil du temps illustre rapidement les périodes de vente de pointe.

  Q7. Liste des formats de fichiers de stockage de données communs.

  a7. Les formats courants incluent CSV (valeurs séparées par des virgules), JSON (notation d'objet JavaScript), XML (langage de balisage extensible), Excel Dipreadsheets et SQL bases de données.

  Q8. Expliquez les pipelines de données et leur importance.

  a8. Les pipelines de données automatisent le mouvement des données de la source à la destination (entrepôt de données) pour l'analyse, incorporant souvent des processus ETL (extrait, transform, charge) pour le nettoyage et la préparation des données.

  . Comment gérez-vous les données en double?

  a9. Les données en double peuvent être identifiées à l'aide de SQL (mot-clé distinct) ou de la fonction Pandas Drop_Duplicate () de Python. Après identification, les doublons peuvent être supprimés ou analysés plus en détail pour déterminer leur pertinence.

  Q10. Définir les KPI et leur application.

  a10. Les KPI (indicateurs de performance clés) sont des métriques quantifiables mesurant les progrès vers des objectifs. Par exemple, "l'augmentation mensuelle des revenus" est un KPI de vente indiquant des progrès vers les objectifs de vente.

  Niveau intermédiaire

  Cette section approfondit la visualisation des données, les fonctions Excel avancées et les bibliothèques Python pour l'analyse des données.

  Q11. Expliquez la normalisation des bases de données.

  a11. La normalisation organise des bases de données pour réduire la redondance et améliorer l'intégrité des données. Par exemple, la séparation des informations des clients et des détails de commande en tables connexes empêche la duplication des données et assure la cohérence.

  Q12. Différencier les histogrammes et les graphiques à barres.

  a12.

  • Histogrammes: montre la distribution de fréquence des données numériques à l'aide de bacs.

  • Q13. Quels sont les défis communs dans le nettoyage des données?

    a13. Les défis incluent la gestion des données manquantes, l'identification et la suppression des valeurs aberrantes, la normalisation des formats incohérents, la résolution des doublons et l'assurance des données avec les objectifs d'analyse.

    Q14. Expliquez les jointures SQL.

    a14. Les jointures SQL combinent des données à partir de plusieurs tables basées sur des colonnes associées. Les types incluent la jointure intérieure (les lignes correspondantes uniquement), la jointure gauche (toutes les lignes de la table gauche) et la jointure complète (toutes les lignes des deux tables).

    Q15. Qu'est-ce que l'analyse des séries chronologiques?

    a15. L'analyse des séries chronologiques examine les points de données ordonnés chronologiquement (cours des actions, données de vente) pour identifier les tendances et les modèles, en utilisant souvent des techniques telles que les moyennes de déménagement ou les modèles ARIMA pour les prévisions.

    Q16. Qu'est-ce que les tests A / B?

    a16. Les tests A / B comparent deux versions d'une variable (conception du site Web) pour déterminer celle qui fonctionne le mieux. Par exemple, la comparaison de deux dispositions de sites Web pour voir qui entraîne des taux de conversion plus élevés.

    Q17. Comment mesureriez-vous le succès de la campagne de marketing?

    a17. kpis Comme le taux de conversion, le retour sur investissement (retour sur investissement), le coût d'acquisition des clients et CTR (taux de clics) mesure l'efficacité de la campagne de marketing.

    Q18. Qu'est-ce que le sur-ajustement dans la modélisation des données?

    a18. Un surfiginage se produit lorsqu'un modèle apprend le bruit des données de formation, ce qui entraîne une précision de formation élevée mais de mauvaises performances sur de nouvelles données. Des techniques comme la régularisation atténuent le sur-ajustement.

    Niveau avancé

    Cette section explore la modélisation prédictive, l'apprentissage automatique et l'IA générative dans l'analyse des données.

    Q19. Comment utiliser l'IA génératrice dans l'analyse des données?

    a19. L'IA générative peut automatiser le nettoyage des données, générer des ensembles de données synthétiques, fournir des informations par le traitement du langage naturel et créer des visualisations basées sur des invites.

    Q20. Qu'est-ce que la détection des anomalies?

    a20. La détection d'anomalies identifie des points de données inhabituels qui s'écartent considérablement de la norme, utile pour la détection de fraude, la surveillance de la sécurité et la maintenance prédictive.

    . Différencier ETL et ELT.

    a21.

    • ETL (Extract, transform, charge): Les données sont transformées avant Chargement dans la destination.
    • ELT (Extract, Load, Transforment): Les données sont chargées transformé. ELT est mieux adapté aux grands ensembles de données.

    Q22. Expliquez la réduction de la dimensionnalité.

    a22. La réduction de la dimensionnalité réduit le nombre de variables dans un ensemble de données tout en préservant des informations importantes. Des techniques comme PCA (analyse des composants principaux) sont utilisées pour simplifier les données et améliorer les performances du modèle.

    Q23. Comment gérer la multicollinéarité?

    a23. La multicollinéarité (corrélation élevée entre les variables indépendantes) peut être traitée en supprimant les variables corrélées, en utilisant la régularisation (Ridge ou Lasso Régression), ou en appliquant la réduction de la dimensionnalité.

    Q24. Pourquoi la mise à l'échelle des fonctionnalités est-elle importante?

    a24. La mise à l'échelle des fonctionnalités garantit que les variables ont des amplitudes similaires, empêchant les fonctionnalités avec des valeurs plus grandes de dominer les algorithmes d'apprentissage automatique. Les techniques incluent la mise à l'échelle et la normalisation Min-Max.

    Q25. Comment gérer les valeurs aberrantes?

    a25. Les valeurs aberrantes (valeurs extrêmes) peuvent déformer l'analyse. Les gérer implique l'identification (tracés de boîte, les tracés de dispersion), l'élimination, le plafonnement (limitant les valeurs extrêmes) ou les transformations (échelle logarithmique).

    Q26. Expliquez la corrélation par rapport à la causalité.

    a26. La corrélation indique une relation statistique, mais pas nécessairement causale. La causalité implique une relation directe de cause à effet. Les ventes de crème glacée et les incidents de noyade peuvent être corrélées (les deux augmentent de la chaleur estivale), mais l'une ne cause pas l'autre.

    Q27. Les mesures de performances clés pour les modèles de régression?

    a27. MAE (erreur absolue moyenne), MSE (erreur carrée moyenne) et R-carré (proportion de variance expliquée) sont les métriques d'évaluation des modèles de régression communes.

    Q28. Comment assurer la reproductibilité dans l'analyse des données?

    a28. La reproductibilité est assurée par le contrôle de la version (GIT), la documentation détaillée du pipeline d'analyse et le partage de données et des environnements (Docker, Conda).

    Q29. Quelle est la signification de la validation croisée?

    A29. La validation croisée divise les données en sous-ensembles pour la formation et l'évaluation du modèle, améliorant la généralisation du modèle et la réduction de la sur-ajustement. La validation croisée K-Fold est une technique commune.

    Q30. Expliquez l'imputation des données.

    a30. L'imputation des données remplace les valeurs manquantes par des valeurs estimées (moyennes, médianes, mode ou méthodes prédictives), ce qui rend l'ensemble de données complet pour l'analyse.

    Q31. Algorithmes de clustering communs?

    a31. k-means, dbscan (regroupement spatial basé sur la densité d'applications avec le bruit), et le regroupement hiérarchique sont des algorithmes de clustering communs.

    Q32. Expliquez le bootstrap.

    a32. Bootstrap est une technique de rééchantillonnage qui crée plusieurs ensembles de données à partir des données d'origine pour estimer les paramètres de population et évaluer la signification statistique sans hypothèses distributionnelles.

    Q33. Quels sont les réseaux de neurones et leurs applications dans l'analyse des données?

    a33. Les réseaux neuronaux sont des modèles d'apprentissage automatique inspirés de la structure du cerveau. Ils sont utilisés dans la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et les prévisions.

    Q34. SQL avancé pour l'analyse des données.

    a34. SQL avancé implique des requêtes complexes (sous-requêtes imbriquées, fonctions de fenêtre), CTES (expressions de table communes) et des tables de pivot pour la résumé des données.

    Q35. Qu'est-ce que l'ingénierie des fonctionnalités?

    a35. L'ingénierie des fonctionnalités crée de nouvelles fonctionnalités à partir de celles existantes pour améliorer les performances du modèle. Par exemple, l'extraction du «jour de la semaine» d'un horodatage pourrait améliorer les prévisions des ventes.

    Q36. Comment interpréter les valeurs de p?

    a36. La valeur p représente la probabilité d'observer les résultats obtenus si l'hypothèse nulle est vraie. Une valeur de p en dessous d'un niveau de signification (par exemple, 0,05) suggère de rejeter l'hypothèse nulle.

    Q37. Qu'est-ce qu'un système de recommandation?

    a37. Les systèmes de recommandation suggèrent des éléments aux utilisateurs en fonction de leurs préférences, en utilisant des techniques telles que le filtrage collaboratif (interactions utilisateur-élément) et le filtrage basé sur le contenu (fonctionnalités des éléments).

    Q38. Applications NLP dans l'analyse des données.

    a38. NLP (traitement du langage naturel) permet l'analyse des sentiments, le résumé de texte et l'extraction de mots clés à partir de données textuelles.

    Q39. Qu'est-ce que l'apprentissage du renforcement et son rôle dans la prise de décision?

    a39. Le renforcement apprend les agents à prendre des décisions séquentielles en récompensant les actions souhaitées. Il est utile dans les prix dynamiques et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

    Q40. Comment évaluer les résultats du clustering?

    a40. Les mesures comme le score de silhouette (mesure la cohésion et la séparation du cluster) et l'indice Dunn (évalue la compacité et la séparation) évaluer la qualité du clustering. L'inspection visuelle est également utile pour les données de faible dimension.

    Q41. Analyse des données de séries chronologiques.

    a41. L'analyse des séries chronologiques implique une analyse des tendances, une détection de saisonnalité et des prévisions à l'aide de modèles comme Arima.

    Q42. Comment la détection des anomalies améliore les processus métier.

    a42. La détection de l'anomalie identifie des modèles inhabituels, aidant les entreprises à prévenir la fraude, la défaillance de l'équipement et les violations de sécurité, conduisant à une efficacité améliorée et à des pertes réduites.

    Q43. Le rôle de la régularisation dans l'apprentissage automatique.

    a43. La régularisation (L1 ou Lasso, L2 ou Ridge) empêche le sur-ajustement en ajoutant des pénalités pour modéliser la complexité, améliorant la généralisation.

    Q44. Défis dans l'analyse des mégadonnées.

    a44. Les défis incluent la qualité des données, l'évolutivité, l'intégration de diverses sources de données et les problèmes de confidentialité.

    Q45. Python pour l'analyse des sentiments.

    a45. Les bibliothèques Python (NLTK, TextBlob, Spacy) facilitent l'analyse du sentiment par le texte de prétraitement, l'analyse de la polarité et la visualisation des résultats.

    Q46. Qu'est-ce qu'une matrice de covariance?

    a46. Une matrice de covariance montre la covariance par paire entre plusieurs variables, utilisée dans l'optimisation de l'ACP et du portefeuille.

    Q47. Sélection de fonctionnalités pour les ensembles de données de haute dimension.

    a47. Les techniques incluent des méthodes de filtre (tests statistiques), des méthodes de wrapper (élimination des fonctionnalités récursives) et des méthodes intégrées (régression de Lasso).

    Q48. Simulation de Monte Carlo dans l'analyse des données.

    a48. La simulation Monte Carlo utilise un échantillonnage aléatoire pour estimer les probabilités, utiles dans la modélisation financière et l'évaluation des risques.

    Q49. AI génératif dans l'analyse prédictive.

    A49. Les modèles générateurs d'IA peuvent créer des simulations réalistes, automatiser la génération de fonctionnalités et améliorer la précision des prévisions.

    Q50. Considérations clés lors du déploiement d'un modèle d'apprentissage automatique.

    a50. Les considérations incluent l'évolutivité, la surveillance, l'intégration avec les systèmes existants et les aspects éthiques et de conformité.

    Conclusion

    Ce guide fournit un aperçu complet des questions d'interview des données clés. Une compréhension approfondie des concepts sous-jacentes, et pas seulement de la mémorisation des réponses, est crucial pour le succès. La capacité d'appliquer les connaissances de manière créative et de penser de manière critique est essentielle dans le domaine en constante évolution de l'analyse des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!