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十大數據分析師訪談問題和答案

來源:中國數據分析行業網 | 時間:2019-08-23 | 作者:數據委

 

 

如果即將參加一場數據分析師的面試。無論是數據分析領域的新手還是有一定經驗的老司機,重要的是要知道,現在數據行業是一個競爭激烈的行業,通過面試的合格求職者會發現自己處于一個有利可圖的位置。一份Glassdoor的報告顯示,美國數據分析師的平均基本年薪為67,377美元。在美國,平均年收入中位數為31,099美元,這就不難理解為什么越來越多的專業人士認識到數據分析培訓的價值。

 

為了更好地為面試做準備,準備好不同類型的問題始和好正確的答案之中有備無患。這并不是事先排練過的或照本宣科的,相反,只需要知道如何回應,這樣就不會不知所措了。有時候,有為問題會猝不及防,所以提前準備可以避免這些潛在的挫折。

 

更重要的是,要為即將面試的職位和行業所特有的問題做好準備。雖然不可能預測將被問到的所有問題,但在這里提供一些最常見的數據分析師面試問題,以及建議的回答。

 

問題1:數據分析師通常會遇到哪些問題?

所有的工作都有他們的問題,面試官不僅想測試在這些常見問題上的知識,而且可以知道很容易地找到正確的解決方案。回答中,可以解決一些常見的問題,比如數據文件格式很差或者數據不完整。

 

問題2:數據分析師的主要職責是什么?

清楚地定義你面試的角色是很重要的。可以在響應中使用的數據分析師的一些不同職責包括:分析與數據相關的所有信息,使用數據創建業務報告,以及確定需要改進的領域。

 

問題3:在分析數據時,使用了哪些統計方法?

對于這個問題,你可以給出很多答案,所以準備好毫不猶豫地回答。你應該給面試官的一些例子包括單純形算法、馬爾可夫過程和貝葉斯方法。

 

問題4:標準數據分析流程是什么樣的?

如果你正在面試一份數據分析師的工作,你很可能會被問到這個問題,面試官也希望你能輕松回答,所以要做好準備。一定要詳細說明,列出并描述典型數據分析師流程的不同步驟。這些步驟包括數據探索、數據準備、數據建模、驗證以及模型的實現和跟蹤。

 

問題5:數據分析與數據挖掘有何不同?

作為一名專業的數據分析師,應該能夠輕松地確定是什么將數據挖掘與數據分析區分開來。在回答中使用幾個關鍵的例子:例如,可以解釋數據分析人員必須基于假設創建自己的方程,但是當涉及到數據挖掘時,算法會自動開發這些方程。可能還想提到,數據分析過程始于一個假設,但數據挖掘并非如此。

 

問題6:數據驗證過程中執行哪兩個步驟?

你應該能夠很容易地向面試官展示你知道并理解這些步驟,所以如果面試官問你這個問題,你要做好準備。請確保不僅回答兩個不同的步驟—數據驗證和數據驗證—而且回答它們是如何執行的。

 

問題7:四分位數范圍是多少?

如圖所示,四分位間距是上下四分位之間的差值,是數據離散度的度量。如果你正在面試一份數據分析師的工作,準備一個類似的答案并自信地回答是很重要的。

 

問題8:什么是異常值?

對于任何數據分析師來說,另一個必須知道的術語是離群值(不管是多變量還是單變量),它指的是偏離樣本模式的一個遙遠值。

 

問題9:你為什么想成為一名數據分析師?

如果你已經有數據分析師的工作經驗,那么回答這個問題可能會更容易:簡單地解釋一下為什么你喜歡做數據分析師,以及為什么你想繼續做下去。作為一名新的數據分析師,這個問題可能會讓你猝不及防,但要準備好一個誠實的答案,說明你為什么想在這個行業工作。例如,你可以說你喜歡處理數據,它總是讓你著迷。

 

問題10:在你看來,一個成功的數據分析師應該具備哪些技能和素質?

這個問題不一定有正確或錯誤的答案,但是為可能出現的問題做好準備是有好處的。分析型思考者和優秀的問題解決者是這類問題的兩個例子。

 

如前所述,這些數據分析師面試問題只是樣本問題,數據分析師面試中可能會問到這些問題,也可能不會問到這些問題。所以,你需要為所有相關主題的問題做好準備,包括概率和統計、回歸和相關、Python、R和SAS編程等等。

 

 

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