۴۹ سؤال مصاحبه تجزیه و تحلیل داده (با نمونه پاسخ)

تجزیه و تحلیل داده ها یک عمل ضروری است که در بسیاری از صنایع مورد استفاده قرار می گیرد و درک بهترین راه ها برای پاسخ به سؤالات تجزیه و تحلیل در طول مصاحبه می تواند به شما در ایمن سازی چنین مشاغلی کمک کند. به عنوان یک متخصص تجزیه و تحلیل داده ها، مانند یک تحلیلگر داده یا دانشمند داده، به سازمان ها کمک می کنید تا تصمیمات تجاری مهمی بگیرند.

برای اینکه ثابت کنید بهترین فرد برای این نقش هستید، باید با به نمایش گذاشتن دانش تحلیل فنی و تجربیات مرتبط خود، مصاحبه کنندگان را تحت تأثیر قرار دهید. در این مقاله، سوالات کلی، پیشینه و عمیق مصاحبه را – همراه با نمونه پاسخ – فهرست می کنیم تا به شما در آماده شدن برای مصاحبه به عنوان یک متخصص تجزیه و تحلیل داده ها کمک کند.

مطالب مرتبط: تجزیه و تحلیل داده چیست؟

سوالات تحلیل عمومی

مصاحبه‌کنندگان ممکن است برخی از سؤالات زیر را برای ارزیابی توانایی‌های حرفه‌ای عمومی، علاقه به نقش و دانش پایه تحلیلی بپرسند:

1. به نظر شما مهارت های اساسی نرم و سخت مورد نیاز به عنوان یک متخصص تجزیه و تحلیل داده چیست؟
2. سرپرست یا همکاران فعلی/قبلی شما را چگونه توصیف می کنند؟
3. در مورد تجزیه و تحلیل داده ها از چه چیزی بیشتر لذت می برید؟ آیا چیزی وجود دارد که کمتر از آن دوست داشته باشید؟
4. اهداف شغلی تان چیست؟
5. به کدام دستاورد حرفه ای بیشتر افتخار می کنید که به آن دست یافته اید؟
6. در شرایط پرفشار چقدر خوب کار می کنید؟
7. محیط کار ایده آل شما چیست؟
8. برخی از علایق یا سرگرمی های شما چیست؟
9. چرا می خواهید برای سازمان ما به عنوان یک متخصص تجزیه و تحلیل داده کار کنید؟
10. به نظر شما چه وظایف یا مسئولیت های تجزیه و تحلیل داده ها برای سازمان ما مهم است؟
11. برای همگام شدن با روند داده ها چه می کنید؟
12. مراحل مربوط به یک پروژه تجزیه و تحلیل داده را شرح دهید.
13. پاکسازی داده را تعریف کنید و در مورد برخی از بهترین شیوه های آن به من بگویید.
14. موارد پرت را تعریف کنید و نحوه تشخیص آنها را توضیح دهید.
15. تفاوت بین پروفایل داده و داده کاوی را توضیح دهید.

مرتبط: ۱۸ مهارت کلیدی برای تحلیلگران داده

سوالاتی در مورد تجربه و پیشینه تجزیه و تحلیل

برای به دست آوردن درک بهتری از پیشینه تجزیه و تحلیل داده های شما، مصاحبه کنندگان ممکن است سوالاتی بپرسند که تجربیات یا دانش مرتبط شما را هدف قرار می دهد، مانند:

1. در مورد سابقه حرفه ای یا تجربه خود در تجزیه و تحلیل داده ها به من بگویید.
2. چه گواهینامه ها یا آموزش های تجزیه و تحلیل داده ها را دریافت کرده اید؟
3. بزرگترین مجموعه داده ای که تا به حال با آن کار کرده اید چیست؟
4. درباره زمانی که با یک سرپرست یا هم تیمی مخالفت کردید و نحوه مدیریت آن به من بگویید.
5. آیا تجربه ای در ارائه تجزیه و تحلیل داده ها به ذینفعان دارید؟
6. چه تجربه ای در زمینه پایگاه داده و مهندسی داده دارید؟
7. تجربه استفاده از چه ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها را دارید؟
8. تجربه استفاده از چه زبان های برنامه نویسی را دارید؟ آیا موردی وجود دارد که از استفاده از آن بیشتر لذت می برید؟
9. نقاط قوت شما به عنوان یک متخصص تجزیه و تحلیل داده چیست؟
10. نقاط ضعف شما به عنوان یک متخصص تجزیه و تحلیل داده چیست؟ برای غلبه بر این ضعف ها چه کرده اید؟
11. چگونه از مدل های آماری برای حل مشکلات تجاری استفاده کرده اید؟
12. خوشه بندی را تعریف کنید و توضیح دهید که یک الگوریتم خوشه بندی شامل چه ویژگی هایی است.
13. انتساب چیست؟ انواع مختلفی از تکنیک های انتساب که استفاده کرده اید را شرح دهید.
14. برخورد جدول هش چیست؟ چگونه از وقوع آن جلوگیری می کنید؟
15. برخی از چالش های رایجی که شما به عنوان یک متخصص تجزیه و تحلیل داده با آن مواجه هستید چیست؟

سوالات تحلیلی عمیق

مصاحبه‌کنندگان در مورد اینکه چگونه داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنید یا از مهارت‌های تجزیه و تحلیل داده‌های مرتبط برای ارزیابی عملکرد شما در این نقش استفاده می‌کنید، سؤالات عمیق‌تری خواهند پرسید:

1. چگونه با موقعیتی برخورد می کنید که در آن مجموعه داده ای دریافت می کنید که فکر می کنید داده های مشکوک یا گم شده دارد؟
2. به من در مورد پروژه تجزیه و تحلیل داده مهمی که روی آن کار می کردید و اینکه چگونه بینشی که از آن به دست آوردید به تیم یا سازمانتان کمک کرد، بگویید.
3. مراحلی را که در طول فرآیند اکتشاف داده انجام می دهید را شرح دهید.
4. مراحلی را که در طول فرآیند آماده سازی داده انجام می دهید را شرح دهید.
5. رگرسیون لجستیک چیست؟ از چه روش هایی برای ارزیابی نتایج تحلیل رگرسیون لجستیک استفاده می کنید؟
6. درباره جدیدترین پروژه تجزیه و تحلیل داده ای که روی آن کار کردید و مراحل اصلی که برای تکمیل آن انجام دادید به من بگویید.
7. از کار روی کدام مراحل یک پروژه تجزیه و تحلیل داده بیشتر لذت می برید و چرا؟
8. از چه ابزارهای تجزیه و تحلیل داده در جدیدترین پروژه خود استفاده کردید و چرا آنها را انتخاب کردید؟
9. به من در مورد یک پروژه تجزیه و تحلیل داده چالش برانگیز که روی آن کار کردید و اینکه چگونه بر آن چالش ها غلبه کردید یا از آنها آموختید بگویید.
10. در این شغل، اغلب ممکن است با همکاران یا سهامدارانی که پیشینه فنی در تجزیه و تحلیل داده ها ندارند، همکاری کنید. چه تجربه ای در توضیح ایده های پیچیده یا فنی در موقعیت های مشابه دارید؟
11. چگونه تعیین می کنید که از کدام روش های آماری هنگام تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید؟
12. زمانی را توصیف کنید که در آن ضرب الاجل را رعایت نکردید. از آن تجربه چه آموختید؟
13. زمانی را توصیف کنید که مجبور بودید دیگران را متقاعد کنید که از ایده یا توصیه شما پیروی کنند. چگونه خرید به دست آوردید؟
14. فرآیند تصمیم گیری شما هنگام ایجاد تجسم داده برای مشتریان یا ذینفعان چیست؟
15. در سال گذشته چه اقداماتی برای بهبود دانش یا مهارت های تحلیلی خود انجام داده اید؟

سوالات مصاحبه با نمونه پاسخ

می توانید از نمونه سوالات و پاسخ های زیر برای آماده شدن برای مصاحبه تحلیلی خود استفاده کنید:

۴۶. ​​وظایف یک متخصص تجزیه و تحلیل داده چیست؟

مصاحبه‌کنندگان ممکن است سؤالی مانند این بپرسند تا مطمئن شوند که انتظارات نقش را درک می‌کنید. آنها از شما می خواهند نشان دهید که چگونه این نقش بر سازمان آنها تأثیر می گذارد و به نفع آنهاست. برای پاسخ به این سوال، به شرح شغل نگاهی بیندازید و صلاحیت ها یا مهارت هایی را که با موقعیت شغلی مطابقت دارد، بیابید. در پاسخ خود، نشان دهید که آن الزامات را دارید و سعی کنید نشان دهید که چگونه از آنها برای افزودن ارزش به تجارت آنها استفاده می کنید.

مثال: “به عنوان یک متخصص تجزیه و تحلیل داده ها، مسئولیت اصلی من تفسیر و تجزیه و تحلیل داده ها است. در چهار سال تجربه خود در این زمینه، من با موفقیت از بینش به دست آمده از تجزیه و تحلیل های خود برای ارائه گزارش ها و توصیه هایی استفاده کرده ام که به ایجاد و بهبود تجارت کمک می کند. به عنوان مثال، من با یک رستوران محلی کار کردم و داده‌های فروش آن‌ها را تجزیه و تحلیل کردم. توصیه‌هایی در مورد فرصت‌های جدید مشتری برای آنها ارائه کردم تا بتوانند کشف کنند و در نتیجه، فروش آنها در سه ماهه بعدی ۲۵ درصد رشد کرد. من دوست دارم از آنها استفاده کنم. مهارت هایی برای ارائه نتایج مشابه برای کسب و کار شما.”

مرتبط: ۸ مجوز برتر تجزیه و تحلیل داده ها و گواهینامه های کلان داده برای ارتقای شغل شما

۴۷. چگونه داده های “بهم ریخته” را مدیریت می کنید؟

به عنوان یک متخصص تجزیه و تحلیل داده ها، همه داده هایی که مدیریت می کنید در شرایط عالی به دست نمی آیند. ممکن است ناسازگاری ها یا فقدان ساختاری وجود داشته باشد که می تواند تحلیل شما را چالش برانگیزتر کند. مصاحبه‌کنندگان می‌خواهند ببینند که شما می‌توانید از پس چالش‌های رایج برآیید، بنابراین پاسخی ارائه دهید که مراحلی را که برای حل این مسائل انجام می‌دهید تشریح می‌کند – در این سناریو، چگونه یک مجموعه داده را تمیز کنید و آن را برای تجزیه و تحلیل قابل مدیریت‌تر کنید. در صورت امکان، زمان خاصی را برای مدیریت مجموعه‌ای از داده‌های نامرتب ارائه دهید تا نشان دهید که تجربه مرتبطی دارید.

به عنوان مثال: “مراحل من ممکن است بسته به موقعیت متفاوت باشد، اما بهترین روش‌ها برای پاکسازی داده‌ها در دسترس است. هنگام برخورد با داده‌های آشفته، اولین قدم من معمولاً این است که بفهمم مسائل اصلی چیست و سپس تعیین کنم که چگونه آنها را حل کنم – حل کردن مشکلات رایج ابتدا نقطه شروع قوی تری برای من فراهم می کند.

من همچنین داده‌ها را مرتب می‌کنم، آن‌ها را بر اساس ویژگی‌هایشان جدا می‌کنم، و هر گونه تکراری را شناسایی و حذف می‌کنم تا مطمئن شوم تجزیه و تحلیل من دقیق است. من همیشه مراحلی را که برمی‌دارم، از جمله اسکریپت‌ها یا ابزارهایی که استفاده می‌کنم، دنبال می‌کنم تا بتوانم از آنها استفاده کنم و آن‌ها را مطابق با نیازهای پاکسازی داده‌هایم در پروژه‌های آینده تغییر دهم.”

۴۸. اعتبار سنجی داده ها چیست؟ از چه روش هایی می توانید برای اعتبارسنجی داده ها استفاده کنید؟

مصاحبه‌کنندگان معمولاً یک سری سؤالات فنی مانند این سؤال می‌پرسند تا دانش شما را از مفاهیم اساسی تجزیه و تحلیل ارزیابی کنند. آنها می خواهند اطمینان حاصل کنند که شما تمام جنبه های نقش را درک می کنید و بنابراین می توانید وظایف ضروری آن را انجام دهید یا مشکلات را بدون آموزش یا راهنمایی اضافی به طور دقیق حل کنید. در صورت درخواست تعریف واضح و مختصر ارائه دهید. هنگام پاسخ دادن، سعی کنید مفاهیم را به گونه‌ای توضیح دهید که هر کسی بتواند آن را بفهمد، زیرا ممکن است شغل شما مستلزم برقراری ارتباط با همکارانی باشد که سابقه تحلیلی شما را ندارند.

مثال: “در تجزیه و تحلیل داده ها، اعتبار سنجی داده ها به فرآیند بررسی کیفیت و دقت داده های منبع اشاره دارد. این فرآیند در طول یک پروژه تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مهم است، زیرا من نمی توانم تجزیه و تحلیل مناسبی را با استفاده از اطلاعات سازماندهی نشده یا نادرست انجام دهم. از دو روش استفاده می کنم. این فرآیند غربالگری داده ها و تأیید داده ها است. هنگام غربالگری داده ها، من از الگوریتم های مختلفی برای غربال کردن مجموعه داده ها برای هرگونه نادرستی استفاده می کنم. در حین تأیید داده ها، مقادیری را که معتقدم نادرست هستند را انتخاب می کنم و آنها را بر اساس موارد استفاده ارزیابی می کنم، سپس آنها را ارزیابی می کنم. تصمیم نهایی را در مورد گنجاندن آن مقادیر در مجموعه داده‌ام بگیرم.”

مطالب مرتبط: مهارت های فنی: تعاریف و مثال ها

۴۹. چرا می خواهید شغلی را در زمینه تجزیه و تحلیل دنبال کنید؟

مصاحبه کنندگان این سوال را می پرسند تا در مورد شما به عنوان یک نامزد و انگیزه شما بیشتر بدانند. می‌توانید پروژه‌های خاصی را که روی آنها کار کرده‌اید و الهام‌بخش این مسیر بوده‌اند یا ویژگی‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را که برای اثبات علاقه و تجربه‌تان مشتاق هستید، ذکر کنید. آنها همچنین ممکن است بخواهند ارزش ها و مأموریت شما را با ارزش های آنها هماهنگ کنند، بنابراین در مورد جنبه های شرکت تحقیق کنید و در صورت امکان آنها را در پاسخ خود بگنجانید.

مثال: “یکی از دلایلی که من به حوزه تجزیه و تحلیل داده ها علاقه مند شدم، اشتیاق من به حل مسئله است. در گذشته، من از تجزیه و تحلیل داده ها برای ساده کردن فرآیندهایی استفاده می کردم که تیم من به طور سنتی به صورت دستی انجام می داد – این منجر به بهره وری بیشتر شد زیرا آنها کارها را انجام می دادند. دیگر نیازی به جستجو در پایگاه‌های اطلاعاتی نیست. با این زمان آزاد، تیم ما فرصت‌های متعددی را برای انجام پروژه‌های مهم‌تر در شرکت دریافت کرده است.

من همچنین از جنبه داستان گویی تجزیه و تحلیل داده ها لذت می برم. نه تنها در آخرین کارم فرآیندها را خودکار کردم، بلکه گرافیک های بصری جذابی برای ارائه های ذینفعانمان ایجاد کردم. ما متوجه شدیم که افزودن تجسم داده‌ها، انتقال توصیه‌های ما به مشتریان را بسیار آسان‌تر کرده و آنها را در طول ارائه درگیر نگه می‌دارد. با دانستن اینکه توانایی های تجزیه و تحلیل من تأثیر مفیدی بر تیم من و کاری که انجام می دهیم، احساس موفقیت می کنم.”

مرتبط: تجزیه و تحلیل داده ها: هدف و تکنیک ها