數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代經(jīng)濟體中至關重要的高級決策的基礎。該綜合指南探討了50個關鍵數(shù)據(jù)分析師訪談問題，從基本概念到生成AI等先進技術(shù)。掌握這些問題可以提高您的分析技能，并在應對現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)方面建立信心。

初學者級別

本節(jié)涵蓋了基本數(shù)據(jù)分析概念和工具，重點介紹統(tǒng)計，數(shù)據(jù)清潔和入門SQL。

Q1。定義數(shù)據(jù)分析及其意義。

A1。數(shù)據(jù)分析涉及收集，組織和解釋數(shù)據(jù)以揭示模式，趨勢和見解。這對于組織中明智的決策至關重要，可以識別機會，風險和過程改進。例如，分析銷售數(shù)據(jù)可以揭示最暢銷的產(chǎn)品，從而告知庫存管理。

Q2。對不同的數(shù)據(jù)類型進行分類。

A2。數(shù)據(jù)被廣泛歸類為：

• 結(jié)構(gòu)化：以表格格式組織（數(shù)據(jù)庫，電子表格）。
• 非結(jié)構(gòu)化：缺乏預定義格式（文本，圖像，視頻）。
• 半結(jié)構(gòu)化：展示一些組織結(jié)構(gòu)（XML，JSON）。

Q3。區(qū)分定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。

A3。

• 定性：描述性，表示特征或功能（客戶反饋）。
• 定量：可測量的，數(shù)值數(shù)據(jù)（銷售數(shù)字，溫度）。

Q4。描述數(shù)據(jù)分析師的作用。

A4。數(shù)據(jù)分析師將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可行的商業(yè)智能。這涉及數(shù)據(jù)獲取，清潔，探索以及報告和儀表板的創(chuàng)建以支持戰(zhàn)略決策。

Q5。區(qū)分主要數(shù)據(jù)和次要數(shù)據(jù)。

A5。

• 主要：親自收集的（調(diào)查，實驗）。
• 次要：已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)（政府報告，市場研究）。

Q6。突出顯示數(shù)據(jù)可視化的重要性。

A6。數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的圖表和圖表，比原始數(shù)據(jù)更容易揭示模式和趨勢。例如，顯示銷售隨著時間的銷售的線圖迅速說明了高峰銷售期。

Q7。列出通用數(shù)據(jù)存儲文件格式。

A7。通用格式包括CSV（逗號分隔值），JSON（JAVASCRIPT對象符號），XML（可擴展標記語言），Excel電子表格和SQL數(shù)據(jù)庫。

Q8。解釋數(shù)據(jù)管道及其重要性。

A8。數(shù)據(jù)管道自動化數(shù)據(jù)移動從源到目標（數(shù)據(jù)倉庫）進行分析，通常將ETL（提取，轉(zhuǎn)換，負載）過程納入數(shù)據(jù)清潔和準備。

Q9。您如何處理重復數(shù)據(jù)？

A9。可以使用SQL（不同的關鍵字）或Python的Pandas drop_duplicates()函數(shù)來識別重復數(shù)據(jù)。識別后，可以刪除或進一步分析重復項以確定其相關性。

Q10。定義KPI及其應用。

A10。 KPI（關鍵績效指標）是可量化的指標，可衡量目標的進度。例如，“每月收入增加”是一個銷售KPI，指示銷售目標的進展。

中級水平

本節(jié)對數(shù)據(jù)可視化，高級Excel功能和Python庫進行了更深入的研究，以進行數(shù)據(jù)分析。

Q11。解釋數(shù)據(jù)庫歸一化。

A11。標準化組織數(shù)據(jù)庫以減少冗余并提高數(shù)據(jù)完整性。例如，將客戶信息和訂單詳細信息分為相關表可阻止數(shù)據(jù)重復并確保一致性。

Q12。區(qū)分直方圖和條形圖。

A12。

• 直方圖：使用垃圾箱顯示數(shù)值數(shù)據(jù)的頻率分布。
• 條形圖：將分類數(shù)據(jù)與代表計數(shù)或值的條形圖進行比較。

Q13。數(shù)據(jù)清潔中面臨哪些挑戰(zhàn)？

A13。挑戰(zhàn)包括處理丟失的數(shù)據(jù)，識別和刪除異常值，標準化不一致的格式，解決重復項以及確保數(shù)據(jù)與分析目標保持一致。

Q14。解釋SQL加入。

A14。 SQL連接基于相關列組合來自多個表的數(shù)據(jù)。類型包括內(nèi)連接（僅匹配行），左聯(lián)接（左表的所有行）和完整的聯(lián)接（所有表都來自兩個表）。

Q15。什么是時間序列分析？

A15。時間序列分析檢查按時間順序訂購的數(shù)據(jù)點（股票價格，銷售數(shù)據(jù)）以識別趨勢和模式，通常使用諸如移動平均或Arima模型等技術(shù)進行預測。

Q16。什么是A/B測試？

A16。 A/B測試比較了兩個版本的變量（網(wǎng)站設計），以確定哪些性能更??好。例如，比較兩個網(wǎng)站布局，以查看哪些網(wǎng)站布局提高了更高的轉(zhuǎn)化率。

Q17。您將如何衡量營銷活動的成功？

A17。 KPI等轉(zhuǎn)換率，投資回報率（投資回報率），客戶獲取成本和CTR（點擊率）衡量營銷活動的有效性。

Q18。數(shù)據(jù)建模的過度適合？

A18。當模型學習培訓數(shù)據(jù)的噪聲時，會發(fā)生過度擬合，從而導致高訓練的準確性，但在新數(shù)據(jù)上的性能差。諸如正則化之類的技術(shù)減輕過度擬合。

高級水平

本節(jié)在數(shù)據(jù)分析中探討了預測性建模，機器學習和生成AI。

Q19。如何將生成AI用于數(shù)據(jù)分析？

A19。生成AI可以自動化數(shù)據(jù)清潔，生成合成數(shù)據(jù)集，通過自然語言處理提供見解，并根據(jù)提示創(chuàng)建可視化。

第20季度。什么是異常檢測？

A20。異常檢測確定了與規(guī)范顯著偏離的異常數(shù)據(jù)點，可用于欺詐檢測，安全監(jiān)控和預測性維護。

Q21。區(qū)分ETL和ELT。

A21。

• ETL（提取，變換，負載）：加載到目的地之前會轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。
• ELT（提取，負載，變換）：首先加載數(shù)據(jù)，然后轉(zhuǎn)換。 ELT更適合大型數(shù)據(jù)集。

Q22。解釋降低維度。

A22。降低降低可以減少數(shù)據(jù)集中的變量數(shù)量，同時保留重要信息。 PCA（主要組件分析）之類的技術(shù)用于簡化數(shù)據(jù)并提高模型性能。

Q23。如何處理多重共線性？

A23。可以通過刪除相關變量，使用正則化（脊或套索回歸）或施加尺寸降低來解決多重共線性（自變量之間的高相關性）。

Q24。為什么功能擴展很重要？

A24。特征縮放確保變量具有相似的幅度，從而防止具有較大值的特征來支配機器學習算法。技術(shù)包括最小最大縮放和標準化。

Q25。如何處理異常值？

A25。離群值（極值）可能會扭曲分析。處理它們涉及識別（框圖，散點圖），拆卸，封頂（極限值）或轉(zhuǎn)換（日志縮放）。

Q26。解釋相關與因果關系。

A26。相關表明統(tǒng)計關系，但不一定是因果關系。因果關系意味著直接的因果關系。冰淇淋的銷售和溺水事件可能會相關（夏季的熱量都會增加），但并不會引起另一個。

Q27?；貧w模型的關鍵性能指標？

A27。 MAE（平均絕對誤差），MSE（平均誤差）和R平方（解釋的方差比例）是常見的回歸模型評估指標。

Q28。如何在數(shù)據(jù)分析中確?？芍貜托裕?/strong>