डेटा एनालिटिक्स साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर का परिचय
तो आपको अंततः डेटा एनालिटिक्स में अपना सपनों का काम मिल गया है, लेकिन यह सोच रहा है कि डेटा एनालिटिक्स साक्षात्कार को कैसे क्रैक करना है और संभावित डेटा एनालिटिक्स साक्षात्कार प्रश्न क्या हो सकते हैं। प्रत्येक डेटा एनालिटिक्स साक्षात्कार अलग होता है और नौकरी का दायरा भी अलग होता है। इसे ध्यान में रखते हुए हमने आपके डेटा एनालिटिक्स साक्षात्कार में सफलता प्राप्त करने में सहायता के लिए सबसे आम डेटा एनालिटिक्स साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर तैयार किए हैं।
नीचे शीर्ष डेटा एनालिटिक्स साक्षात्कार प्रश्न हैं जिन्हें ज्यादातर साक्षात्कार में पूछा जाता है
1. डेटा खनन और डेटा विश्लेषण के बीच क्या अंतर है?
उत्तर:
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2. विश्लेषण करें कि एनालिटिक्स प्रोजेक्ट में विभिन्न कदम क्या हैं?
उत्तर:
डाटा एनालिटिक्स मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और संगठन में बेहतर निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए डेटा एकत्रित करने, साफ करने, बदलने और मॉडलिंग के साथ संबंधित है। डेटा विश्लेषण प्रक्रिया में शामिल कदम निम्नानुसार हैं –
डेटा अन्वेषण – व्यवसाय की समस्या का पता लगाने के बाद, डेटा विश्लेषक को समस्या के मूल कारण का विश्लेषण करना पड़ता है।
डेटा तैयारी – डेटा विश्लेषण प्रक्रिया के इस चरण में हमें डेटा विसंगतियां मिलती हैं जैसे डेटा के भीतर गुम मूल्य।
डेटा मॉडलिंग – डेटा तैयार होने के बाद मॉडलिंग चरण शुरू होता है। मॉडलिंग एक पुनरावृत्ति प्रक्रिया है जिसमें मॉडल सुधार के लिए बार-बार चलाया जाता है। डेटा मॉडलिंग सुनिश्चित करता है कि एक व्यावसायिक समस्या के लिए सबसे अच्छा संभव परिणाम।
प्रमाणीकरण – इस चरण में, ग्राहक द्वारा प्रदान किए गए मॉडल और डेटा विश्लेषक द्वारा विकसित मॉडल को यह पता लगाने के लिए एक दूसरे के खिलाफ मान्य किया जाता है कि विकसित मॉडल व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करेगा या नहीं।
मॉडल और ट्रैकिंग का कार्यान्वयन – के इस अंतिम चरण में डेटा विश्लेषण मॉडल कार्यान्वयन किया जा रहा है और यह सुनिश्चित करने के बाद कि मॉडल सही ढंग से कार्यान्वित किया गया है या नहीं?
3. डेटा विश्लेषक की ज़िम्मेदारी क्या है?
उत्तर:
• ग्राहकों के लिए व्यापार से संबंधित मुद्दों को हल करें और डेटा ऑडिट ऑपरेशन करें।
• सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग कर डेटा व्याख्या करें ।
• सुधार के अवसरों के लिए क्षेत्रों की पहचान करें।
• जटिल डेटा सेट में रुझान या पैटर्न का विश्लेषण, पहचान और व्याख्या करें।
• प्राथमिक या माध्यमिक डेटा स्रोतों से डेटा प्राप्त करें।
• डेटाबेस / डेटा सिस्टम बनाए रखें।
• प्रदर्शन संकेतकों का उपयोग कर कोड समस्याओं का पता लगाएँ और सही करें।
• एक्सेस सिस्टम विकसित करके डेटाबेस को सुरक्षित करना।
4. हैश टेबल टकराव क्या हैं? यह कैसे टाला जाता है?
उत्तर:
एक हैश टेबल टक्कर तब होती है जब दो अलग-अलग कुंजियां एक ही मान पर होती हैं। हैश टेबल टकराव से बचने के लिए कई तकनीकें हैं, यहां हम दो सूचीबद्ध करते हैं:
अलग श्रृंखला: यह डेटा संरचना का उपयोग करता है जो एकाधिक वस्तुओं को स्टोर करने के लिए उसी स्लॉट पर हैश करता है।
खुला पता: यह दूसरे खाली स्लॉट में दूसरे फ़ंक्शन और स्टोर आइटम का उपयोग करके अन्य स्लॉट की खोज करता है।
5. कुछ बेहतरीन उपकरणों की सूची जो डेटा विश्लेषण के लिए उपयोगी हो सकती हैं?
उत्तर:
• स्थिर दृश्य
• रैपिड माइनर
• खुला परिष्कृत करें
• केएनआइएमई
• गूगल खोज ऑपरेटर
• सॉल्वर
• नोड एक्सएल
• io
• वोल्फ्राम अल्फा है
• गूगल फ़्यूजन तालिका
6. डेटा खनन और डेटा प्रोफाइलिंग के बीच क्या अंतर है?
उत्तर:
डेटा खनन और डेटा प्रोफाइलिंग के बीच का अंतर निम्नानुसार है –
• डेटा प्रोफाइलिंग: यह अलग-अलग विशेषताओं के तत्काल विश्लेषण जैसे मूल्य भिन्न, विशिष्ट मूल्य और उनकी आवृत्ति, शून्य मूल्यों, डेटा प्रकार, लंबाई आदि की घटनाओं को लक्षित करता है।
• डेटा खनन: यह निर्भरताओं, अनुक्रम खोज, कई विशेषताओं के बीच संबंध होल्डिंग, समूह विश्लेषण, असामान्य रिकॉर्ड आदि का पता लगाने पर केंद्रित है।
7. के-माध्य एल्गोरिदम और पदानुक्रमित क्लस्टरिंग कलन विधि समझाओ?
उत्तर:
के-मीन एल्गोरिदम – के मतलब एक प्रसिद्ध विभाजन विधि है। के-माध्य कलन विधि में, क्लस्टर गोलाकार होते हैं यानी क्लस्टर में डेटा बिंदु उस क्लस्टर पर केंद्रित होते हैं। इसके अलावा, क्लस्टर का भिन्नता समान है यानी प्रत्येक डेटा बिंदु निकटतम क्लस्टर से संबंधित है
पदानुक्रमित क्लस्टरिंग कलन विधि – पदानुक्रमित क्लस्टरिंग एल्गोरिदम मौजूदा समूहों को जोड़ता है और विभाजित करता है और उनके लिए क्रमबद्ध संरचना बनाने के क्रम में समूह को विभाजित किया जाता है।
8. डेटा सफाई क्या है? डेटा साफ करने के दौरान आपको कुछ सर्वोत्तम अभ्यासों का पालन करने की आवश्यकता है?
उत्तर:
किसी दिए गए डेटासेट से , डेटा विश्लेषण के लिए आवश्यक जानकारी को सॉर्ट करना बेहद महत्वपूर्ण है। डेटा सफाई एक महत्वपूर्ण कदम है जिसमें किसी भी विसंगति को खोजने के लिए डेटा का निरीक्षण किया जाता है, दोहराव और गलत जानकारी को हटाया जाता है। डेटा सफाई में डेटाबेस से मौजूद किसी भी मौजूदा जानकारी को हटाने में शामिल नहीं है , यह केवल डेटा की गुणवत्ता को बढ़ाता है ताकि इसका विश्लेषण विश्लेषण के लिए किया जा सके। ।
डेटा सफाई के लिए कुछ सर्वोत्तम प्रथाओं में शामिल हैं –
• डेटा गुणवत्ता योजना का विकास करना यह पहचानने के लिए कि अधिकतम डेटा गुणवत्ता त्रुटियां कहां होती हैं ताकि आप मूल कारण और योजना के अनुसार योजना का आकलन कर सकें।
• सूचना में प्रवेश करने से पहले आवश्यक जानकारी को प्रमाणित करने की एक पारंपरिक विधि का पालन करें।
• किसी भी डुप्लीकेट डेटा की पहचान करें और डेटा की सटीकता को सत्यापित करें क्योंकि यह विश्लेषण के दौरान बहुत समय बचाएगा।
• जानकारी पर किए गए सभी सुधार कार्यों को ट्रैक करना बेहद जरूरी है ताकि आप आवश्यकतानुसार किसी भी परिचालन को दोहरा सकें या हटा सकें।
9. डेटा-विश्लेषक के लिए उपयोगी कुछ सांख्यिकीय विधियां क्या हैं?
उत्तर:
सांख्यिकीय वैज्ञानिक जो डेटा वैज्ञानिक के लिए उपयोगी हैं
• बेयसियन विधि
• मार्कोव प्रक्रिया
• स्थानिक और क्लस्टर प्रक्रियाएं
• रैंक आंकड़े, प्रतिशत, बाहरी पहचान का पता लगाने
• इंप्यूटेशन तकनीक आदि।
• सिंपलक्स एल्गोरिदम
• गणितीय अनुकूलन
10. व्याख्या करें कि प्रतिशोध क्या है? विभिन्न प्रकार की अपमान तकनीकों की सूची बनाएं? कौन सा अपमान विधि अधिक अनुकूल है?
उत्तर:
प्रतिशोध के दौरान, हमारे पास प्रतिस्थापित मूल्यों के साथ लापता जानकारी को प्रतिस्थापित करने की प्रवृत्ति है।
प्रतिबाधा तकनीकों के प्रकार शामिल हैं – • एकल प्रतिरूपण: एकल प्रतिबाधा दर्शाती है कि गुम मूल्य को एक मूल्य से प्रतिस्थापित किया जाता है। इस विधि में, नमूना आकार पुनर्प्राप्त किया जाता है।
• हॉट-डेक प्रतिबाधा: पंच कार्ड का उपयोग करके यादृच्छिक रूप से चयनित समान रिकॉर्ड से एक लापता मूल्य लगाया जाता है
• शीत डेक प्रतिनियुक्ति: यह गर्म-डेक प्रतिबाधा के समान काम करता है, लेकिन थोड़ा और उन्नत और अन्य डेटासेट से दाताओं को चुनता है
• माध्य प्रतिबाधा: इसमें गुम मूल्य को अन्य चर के अनुमानित मानों के साथ बदलना शामिल है।
• निकासी प्रतिबाधा: इसमें अन्य चर के आधार पर किसी निश्चित मूल्य के अनुमानित मानों के साथ गुम मूल्य को प्रतिस्थापित करना शामिल है।
• स्टोकास्टिक निकासी: यह प्रतिगमन प्रतिबाधा के समान है, हालांकि, यह प्रतिगमन लिए सामान्य प्रतिगमन भिन्नता जोड़ता है
• एकाधिक प्रतिबाधा: एकल प्रतिबाधा के विपरीत, एकाधिक अपवर्तक मानों को कई बार अनुमानित करता है
हालांकि एकल प्रतिपादन का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, यह यादृच्छिक रूप से अनुपलब्ध डेटा द्वारा बनाई गई अनिश्चितता को प्रतिबिंबित नहीं करता है। इसलिए, यादृच्छिक रूप से अनुपलब्ध डेटा के मामले में एकाधिक अपरिवर्तन एकल प्रतिबाधा से अधिक अनुकूल होते हैं।
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यह डेटा एनालिटिक्स साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर के लिए एक व्यापक गाइड रहा है ताकि उम्मीदवार इन डेटा एनालिटिक्स साक्षात्कार प्रश्नों को आसानी से क्रैकडाउन कर सके। अधिक जानने के लिए आप निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
