トップ50のデータアナリストインタビューの質問

現代経済におけるクルーシアな高レベルの決定。この包括的なガイドでは、基本的な概念から生成AIなどの高度な手法にまで進歩した50のキーデータアナリストインタビューの質問を探ります。これらの質問を習得すると、分析スキルが向上し、実世界のデータの課題への取り組みに自信が向上します。データ分析とその重要性を定義します。

a1。データ分析には、データを収集、整理、および解釈して、パターン、トレンド、洞察を明らかにします。組織での情報に基づいた意思決定が重要であり、機会、リスク、およびプロセスの改善の特定を可能にします。たとえば、販売データを分析すると、ベストセラー製品が明らかになり、在庫管理が通知されます。

Q2。

a2。データは、次のように広く分類されています：

• 構造化： 表形式で編成されています（データベース、スプレッドシート）。
• 半構造：は、組織構造（XML、JSON）を示しています。

Q3。質的データと定量的データを区別します。

a3。

Q4。データアナリストの役割を説明してください。

a4。データアナリストは、生データを実行可能なビジネスインテリジェンスに変換します。これには、データ収集、クリーニング、探索、および戦略的意思決定をサポートするためのレポートとダッシュボードの作成が含まれます。

Q5。プライマリデータとセカンダリデータを区別します。

a5。データの視覚化の重要性を強調します。

a6。たとえば、時間の経過とともに販売を示すラインチャートは、ピーク販売期間をすばやく示しています。

Q7。一般的なデータストレージファイル形式のリスト。データパイプラインとその重要性を説明してください。

a8。データパイプラインは、データの動きを自動化します。分析のためにソースから宛先へのデータの動き（データウェアハウス）を自動化します。重複データをどのように処理しますか？

a9。重複したデータは、SQL（個別のキーワード）またはPythonのPandas drop_duplicates（）関数を使用して識別できます。識別後、重複を削除するか、さらに分析して、その関連性を判断することができます。

Q10。 KPIとそのアプリケーションを定義します。

a10。 KPI（キーパフォーマンスインジケーター）は、目標に向けた進捗を測定する定量化可能なメトリックです。たとえば、「毎月の収益の増加」は、販売目標に向けた進捗を示す販売KPIです。

中級レベル

このセクションでは、データ分析のためのデータの視覚化、高度なExcel機能、およびPythonライブラリをより深く掘り下げます。データベースの正規化を説明してください。

a11。正規化はデータベースを整理して冗長性を減らし、データの整合性を向上させます。たとえば、顧客情報と注文の詳細を関連表に分離すると、データの複製が防止され、一貫性が保証されます。

Q12。ヒストグラムとバーチャートを区別します。

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Q13。データクリーニングの一般的な課題は何ですか？

a13。の課題には、欠落データの取り扱い、外れ値の識別と削除、一貫性のない形式の標準化、重複の解決、分析目標との整合性の確保が含まれます。 SQL結合を説明してください。

a14。 sqlが結合されます。タイプには、内側結合（行の一致のみ）、左結合（左のテーブルからのすべての行）、および完全な結合（両方のテーブルからのすべての行）が含まれます。

q15。時系列の分析とは何ですか？

a15。時系列分析では、時系列（株価、販売データ）が順序付けられたデータポイントを調べて傾向とパターンを特定します。 A/Bテストとは？

a16。 a/bテストは、変数（Webサイトデザイン）の2つのバージョンを比較して、どのパフォーマンスのパフォーマンスを決定しますか。たとえば、2つのWebサイトレイアウトを比較して、どのコンバージョンレートを引き起こすかを確認します。

q17。マーケティングキャンペーンの成功をどのように測定しますか？

a17。データモデリングの過剰適合とは何ですか？

a18。過剰適合は、モデルがトレーニングデータのノイズを学習すると発生し、トレーニングの精度が高くなりますが、新しいデータのパフォーマンスが低下します。正規化などの手法は、過剰適合を軽減します。生成AIはデータ分析でどのように使用できますか？

a19。生成AIは、データクリーニングを自動化し、合成データセットを生成し、自然言語処理を通じて洞察を提供し、プロンプトに基づいて視覚化を作成できます。異常検出とは？

a20。異常検出は、詐欺検出、セキュリティ監視、予測的メンテナンスに役立つ規範から大きく逸脱する異常なデータポイントを識別します。 ETLとELT。

a21。変換。 ELTは大規模なデータセットに適しています。

q22。次元の削減を説明してください。

a22。寸法低下は、重要な情報を保存しながらデータセットの変数の数を減らします。 PCA（主成分分析）などの手法は、データを簡素化し、モデルのパフォーマンスを向上させるために使用されます。

Q23。多重共線性の処理方法

a23。多重共線性（独立変数間の高い相関）は、正則化（尾根またはラッソ回帰）を使用するか、次元減少を適用するか、相関変数を削除することで対処できます。なぜ機能スケーリングが重要ですか？

a24。機能スケーリングにより、変数が同様の大きさを確保し、値の高い機能が機械学習アルゴリズムを支配するのを防ぎます。手法には、MIN-MAXスケーリングと標準化が含まれます。

q25。外れ値に対処する方法？

a25。外れ値（極端な値）は分析を歪める可能性があります。それらの処理には、識別（ボックスプロット、散布プロット）、除去、キャッピング（極端な値の制限）、または変換（ログスケーリング）が含まれます。

q26。相関と因果関係を説明してください。

a26。相関は統計的関係を示しますが、必ずしも因果関係ではありません。因果関係は、直接的な因果関係を意味します。アイスクリームの販売とdr死の事件は相関する可能性があります（両方とも夏の暑さが増加します）が、一方はもう一方を引き起こしません。

q27。回帰モデルの重要なパフォーマンスメトリック

a27。データ分析の再現性を確保する方法？交差検証の重要性は何ですか？ k倍の交差検証は一般的な手法です。

q30。

a30。一般的なクラスタリングアルゴリズム？

a31。 k-means、dbscan（ノイズ付きのアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング）、および階層クラスタリングは一般的なクラスタリングアルゴリズムです。ブートストラップを説明してください。

a32。ブートストラップは、元のデータから複数のデータセットを作成して、人口パラメーターを推定し、分布の仮定なしで統計的有意性を評価するリサンプリング手法です。データ分析におけるニューラルネットワークとそのアプリケーションとは何ですか？

a33。ニューラルネットワークは、脳の構造に触発された機械学習モデルです。それらは、画像認識、自然言語処理、予測で使用されます。

q34。データ分析のための高度なSQL。機能エンジニアリングとは？

a35。機能エンジニアリングは、既存の機能から新しい機能を作成してモデルのパフォーマンスを向上させます。たとえば、タイムスタンプから「曜日」を抽出すると、販売予測が改善される可能性があります。

q36。 p値を解釈する方法

a36。 p値は、帰無仮説が真である場合に得られた結果を観察する確率を表します。有意水準（例えば0.05）を下回るp値は、帰無仮説を拒否することを示唆しています。

q37。推奨システムとは何ですか？

a37。推奨システムは、共同フィルタリング（ユーザーアイテムインタラクション）やコンテンツベースのフィルタリング（アイテム機能）などの手法を使用して、好みに基づいてユーザーにアイテムを提案します。 NLPアプリケーションデータ分析。補強学習と意思決定におけるその役割とは何ですか？動的価格設定とサプライチェーンの最適化に役立ちます。

Q40。クラスタリングの結果を評価する方法

a40。シルエットスコア（クラスターの結束と分離を測定）やダンインデックス（コンパクトと分離を評価）のようなメトリックをクラスタリング品質を評価します。目視検査は、低次元データにも役立ちます。

Q41。時系列データの分析

a41。時系列分析には、アリマなどのモデルを使用したトレンド分析、季節性検出、および予測が含まれます。

q42。アノマリー検出がビジネスプロセスを改善する方法

a42。異常検出は異常なパターンを特定し、企業が詐欺、機器の故障、セキュリティ違反を防ぎ、効率の改善と損失の減少につながります。機械学習における正規化の役割。ビッグデータ分析の課題。感情分析のためのPython。共分散行列とは？

a46。共分散行列は、PCAおよびポートフォリオ最適化で使用される複数の変数間のペアワイズ共分散を示しています。高次元データセットの機能選択。モンテカルロシミュレーションデータ分析。予測分析における生成AI重要な考慮事項機械学習モデルを展開する際の重要な考慮事項

a50。考慮事項には、スケーラビリティ、監視、既存のシステムとの統合、倫理的およびコンプライアンスの側面が含まれます。答えを暗記するだけでなく、根本的な概念を完全に理解することは、成功に不可欠です。知識を創造的に適用し、批判的に考える能力は、データ分析の進化し続ける分野で不可欠です。

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