Câu hỏi phỏng vấn Data Analyst thường gặp mà những nhà tuyển dụng đưa ra là như thế nào và làm thế nào để trả lời thuyết phục? Đây là một số vấn đề được nhiều ứng viên quan tâm nhất khi ứng tuyển vị trí này. Hãy cùng tham khảo ngay những câu hỏi và cách trả lời để chuẩn bị thật tốt khi bước vào buổi phỏng vấn nhé!
Data Analyst là gì?
Để có được một buổi phỏng vấn Data Analyst thành công thì bạn cần hiểu rõ về thuật ngữ cũng như những yếu tố cần của nó.
Data Analyst[ chuyên viên phân tích dữ liệu] là một công việc yêu cầu nhân sự phải thu thấp, xử lý và phân tích dữ liệu về dạng biểu đồ hiển thị. Dựa vào những phân tích đưa ra thì các chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ tiến hành đánh giá về hiện tượng. Rồi đưa ra những dự đoán về khả năng và đưa ra các giải pháp kinh doanh hợp lý do doanh nghiệp.
Vì sao bạn lại muốn trở thành một Data Analyst?
Công việc của một Data Analyst là việc thu thập dữ liệu và sử dụng chúng để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng đắn hơn. Việc thành thạo trong xử lý các côn số, thu thập dữ liệu và nghiên cứu thị trường. Vị trí này liên quan tới những kỹ năng mà ta thành thục, đồng thời cảm thấy hứng thú với dữ liệu và nghiên cứu thị trường.
Bạn thành thạo phần mềm Data Analyst nào?
Phần mềm trong Data Analyst là hệ thống quản lý dữ liệu ELKI và các thuật toán data mining hay database trong Access và tạo bảng trong Excel.
Một số vấn đề thường gặp của nhân viên phân tích dữ liệu?
Một trong số các câu hỏi phỏng vấn thường gặp liên quan đến kiến thức, với dạng câu hỏi phỏng vấn data analyst thì mục đích của các nhà tuyển dụng đó là hướng đến mong muốn biết được tầm hiểu biết về kiến thức chuyên ngành của ứng viên đến đâu và có thể đảm nhận được công việc này không.
Yêu cầu cơ bản của vị trí nhân viên Data Analyst là gì?
Yêu cầu cơ bản của vị trí này là những kỹ năng mềm cũng như những kỹ năng chuyên môn cần thiết cho những nhà phân tích dữ liệu.
Những công cụ được sử dụng để phân tích dữ liệu
Là một trong những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst hay thấy trong những buổi phỏng vấn. Và một số công cụ phổ biến như:
- Tableau
- Google Fusion Tables
- Google Search Operators
- KNIME
- RapidMiner
- Solver
- OpenRefine
- NodeXL
- lo
Thách thức lớn nhất mà bạn đã từng gặp phải trong quá trình làm một Data Analyst?
Câu hỏi này sẽ nói lên kinh nghiệm làm việc và khả năng giải quyết vấn đề của các data analyst trong tương lai. Thế nên, hãy chắc chắn rằng khi bạn nói về vấn đề mình đang gặp phải cũng cần đồng thời chia sẻ những giải pháp mà bạn sử dụng để khắc phục khó khăn đó. Đây là một cơ sở rất quan trọng để nhà tuyển dụng đánh giá năng lực của ứng viên, nên hãy có sự chuẩn bị kỹ càng cho câu hỏi phỏng vấn data analyst như thế này.
Khi được giao một dự án phân tích dữ liệu mới, bạn sẽ bắt đầu quy trình làm việc của mình ra sao?
Mục đích của câu hỏi này là để đánh giá ứng viên về cách xử lý vấn đề và quy trình làm việc có đáng ứng được mong đợi của nhà tuyển dụng hay không. Tùy theo cách làm việc của ứng viên mà nhà tuyển dụng đánh giá được. Quan trọng là phải đảm bảo tính tối ưu về thời gian, chi phí và đạt được hiệu suất cao khi làm dự án, sẽ không có bất cứ một quy chuẩn cụ thể nào yêu cầu bạn bắt buộc phải làm thế nào.
Nếu dữ liệu bị thiếu hoặc có dấu hiệu bất thường bạn sẽ làm gì?
Khi dữ liệu bị thiếu hoặc có dấu hiệu thất thường thì một người làm data analyst cần phải:
- Sử dụng tối ưu các chiến lược như phương pháp loại bỏ, phương pháp xác định, ước lượng dữ liệu, dự báo và phương pháp dựa trên mô hình để tìm kiếm dữ liệu bị thiếu.
- Chuẩn bị 1 bản báo cáo hoàn chỉnh có chứa tất cả thông tin về dữ liệu bị thiết hoặc có dấu hiệu bất thường.
- Xem xét kỹ lưỡng các dữ liệu có dấu hiệu bất thường để đánh giá tính hợp lệ, tương thích và an toàn của chúng.
- Thay thế các dữ liệu không hợp lệ bằng dữ liệu thích hợp.
Data Cleansing là gì? Cách để thực hiện data cleansing tốt?
Data Cleansing[ dọn dẹp dữ liệu] là quá trình được thực hiện để phát hiện, loại bỏ các lỗi và sự không đồng nhất trong dữ liệu. Các thực hiện data cleansing gồm:
- Phân tích dữ liệu và chia theo thuộc tính.
- Chia khối dữ liệu lớn thành phần dữ liệu nhỏ hơn. Tiếp đó sẽ tiến hành dọn dẹp theo từng khối dữ liệu.
- Dọn dẹp những dữ liệu theo từng cột.
- Dọn dẹp theo những chức năng tiện ích, xếp lệnh đối với những tệp dữ liệu đơn giản.
Sự khác nhau giữa Data Profiling và Data Mining?
Data Profiling đề cập chính vào phần chất lượng dữ liệu. Nên tập trung phân tích dữ liệu để phục vụ cho thu thập, thống kê, tóm tắt thông tin. Sau phân tích sẽ lập hồ sơ dữ liệu, lấy thông tin và đánh giá chất lượng.
Data Mining sẽ xác định mẫu trong cơ sở dữ liệu, nó thực hiện chính công việc phân tích và khai thác. Qua quá trình này bạn sẽ xác định được những yếu tố bất thường, phân tích cụm dữ liệu và chuyển đổi nó thành dữ liệu thô thành hữu ích.
Thế nào là một mô hình dữ liệu tốt nhất?
Đây là một câu hỏi phỏng vấn data analyst của nhà tuyển dụng để xác định về mức độ cầu toàn của bạn trong công việc như thế nào. Bạn có thể dựa trên điều kiện để một mô hình dữ liệu tốt, nên:
- Có hiệu suất và dự đoán được kết quả cao hơn 85%.
- Thích ứng và có thể đáp ứng được những thay đổi. Thỏa mãn được những nhu cầu lâu dài của khách hàng.
- Đem lại kết quả, lợi ích rõ ràng.
- Có thể mở rộng tỷ lệ tương ứng.
Devwork đã cùng bạn tìm hiểu list những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst các nhà tuyển dụng quan tâm. Chúng tôi hy vọng những thông tin này sẽ hữu ích với bạn. Và nếu bạn đang quan tâm đến lĩnh vực tuyển dụng thì đừng bỏ qua Devwork - Nền tảng tuyển dụng IT kết nối HR Freelancer.