現(xiàn)代経済におけるクルーシアな高レベルの決定。この包括的なガイドでは、基本的な概念から生成AIなどの高度な手法にまで進(jìn)歩した50のキーデータアナリストインタビューの質(zhì)問を探ります。これらの質(zhì)問を習(xí)得すると、分析スキルが向上し、実世界のデータの課題への取り組みに自信が向上します。データ分析とその重要性を定義します。

a1。データ分析には、データを収集、整理、および解釈して、パターン、トレンド、洞察を明らかにします。組織での情報に基づいた意思決定が重要であり、機(jī)會、リスク、およびプロセスの改善の特定を可能にします。たとえば、販売データを分析すると、ベストセラー製品が明らかになり、在庫管理が通知されます。

Q2。

a2。データは、次のように広く分類されています：

• 構(gòu)造化： 表形式で編成されています（データベース、スプレッドシート）。
• 半構(gòu)造：は、組織構(gòu)造（XML、JSON）を示しています。

Q3。質(zhì)的データと定量的データを區(qū)別します。

a3。

Q4。データアナリストの役割を説明してください。

a9。重複したデータは、SQL（個別のキーワード）またはPythonのPandas drop_duplicates（）関數(shù)を使用して識別できます。識別後、重複を削除するか、さらに分析して、その関連性を判斷することができます。

Q10。 KPIとそのアプリケーションを定義します。

a10。 KPI（キーパフォーマンスインジケーター）は、目標(biāo)に向けた進(jìn)捗を測定する定量化可能なメトリックです。たとえば、「毎月の収益の増加」は、販売目標(biāo)に向けた進(jìn)捗を示す販売KPIです。

中級レベル

このセクションでは、データ分析のためのデータの視覚化、高度なExcel機(jī)能、およびPythonライブラリをより深く掘り下げます。データベースの正規(guī)化を説明してください。

a11。正規(guī)化はデータベースを整理して冗長性を減らし、データの整合性を向上させます。たとえば、顧客情報と注文の詳細(xì)を関連表に分離すると、データの複製が防止され、一貫性が保証されます。

Q12。ヒストグラムとバーチャートを區(qū)別します。

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Q13。データクリーニングの一般的な課題は何ですか？

a14。 sqlが結(jié)合されます。タイプには、內(nèi)側(cè)結(jié)合（行の一致のみ）、左結(jié)合（左のテーブルからのすべての行）、および完全な結(jié)合（両方のテーブルからのすべての行）が含まれます。

q15。時系列の分析とは何ですか？

a15。時系列分析では、時系列（株価、販売データ）が順序付けられたデータポイントを調(diào)べて傾向とパターンを特定します。 A/Bテストとは？

a16。 a/bテストは、変數(shù)（Webサイトデザイン）の2つのバージョンを比較して、どのパフォーマンスのパフォーマンスを決定しますか。たとえば、2つのWebサイトレイアウトを比較して、どのコンバージョンレートを引き起こすかを確認(rèn)します。

q17。マーケティングキャンペーンの成功をどのように測定しますか？

a17。データモデリングの過剰適合とは何ですか？

a18。過剰適合は、モデルがトレーニングデータのノイズを?qū)W習(xí)すると発生し、トレーニングの精度が高くなりますが、新しいデータのパフォーマンスが低下します。正規(guī)化などの手法は、過剰適合を軽減します。生成AIはデータ分析でどのように使用できますか？

a19。生成AIは、データクリーニングを自動化し、合成データセットを生成し、自然言語処理を通じて洞察を提供し、プロンプトに基づいて視覚化を作成できます。異常検出とは？

a20。異常検出は、詐欺検出、セキュリティ監(jiān)視、予測的メンテナンスに役立つ規(guī)範(fàn)から大きく逸脫する異常なデータポイントを識別します。 ETLとELT。

a21。変換。 ELTは大規(guī)模なデータセットに適しています。

q22。次元の削減を説明してください。

a24。機(jī)能スケーリングにより、変數(shù)が同様の大きさを確保し、値の高い機(jī)能が機(jī)械學(xué)習(xí)アルゴリズムを支配するのを防ぎます。手法には、MIN-MAXスケーリングと標(biāo)準(zhǔn)化が含まれます。

q25。外れ値に対処する方法？

a25。外れ値（極端な値）は分析を歪める可能性があります。それらの処理には、識別（ボックスプロット、散布プロット）、除去、キャッピング（極端な値の制限）、または変換（ログスケーリング）が含まれます。

q26。相関と因果関係を説明してください。

a26。相関は統(tǒng)計的関係を示しますが、必ずしも因果関係ではありません。因果関係は、直接的な因果関係を意味します。アイスクリームの販売とdr死の事件は相関する可能性があります（両方とも夏の暑さが増加します）が、一方はもう一方を引き起こしません。

q27?；貛ⅴ猊钎毪沃匾圣靴榨┅`マンスメトリック

a27。データ分析の再現(xiàn)性を確保する方法？交差検証の重要性は何ですか？ k倍の交差検証は一般的な手法です。

q30。

a30。一般的なクラスタリングアルゴリズム？

a31。 k-means、dbscan（ノイズ付きのアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング）、および階層クラスタリングは一般的なクラスタリングアルゴリズムです。ブートストラップを説明してください。

a32。ブートストラップは、元のデータから複數(shù)のデータセットを作成して、人口パラメーターを推定し、分布の仮定なしで統(tǒng)計的有意性を評価するリサンプリング手法です。データ分析におけるニューラルネットワークとそのアプリケーションとは何ですか？

a33。ニューラルネットワークは、脳の構(gòu)造に觸発された機(jī)械學(xué)習(xí)モデルです。それらは、畫像認(rèn)識、自然言語処理、予測で使用されます。

q34。データ分析のための高度なSQL。機(jī)能エンジニアリングとは？

a35。機(jī)能エンジニアリングは、既存の機(jī)能から新しい機(jī)能を作成してモデルのパフォーマンスを向上させます。たとえば、タイムスタンプから「曜日」を抽出すると、販売予測が改善される可能性があります。

q36。 p値を解釈する方法

a36。 p値は、帰無仮説が真である場合に得られた結(jié)果を観察する確率を表します。有意水準(zhǔn)（例えば0.05）を下回るp値は、帰無仮説を拒否することを示唆しています。

q37。推奨システムとは何ですか？

a37。推奨システムは、共同フィルタリング（ユーザーアイテムインタラクション）やコンテンツベースのフィルタリング（アイテム機(jī)能）などの手法を使用して、好みに基づいてユーザーにアイテムを提案します。 NLPアプリケーションデータ分析。補(bǔ)強(qiáng)學(xué)習(xí)と意思決定におけるその役割とは何ですか？動的価格設(shè)定とサプライチェーンの最適化に役立ちます。

Q40。クラスタリングの結(jié)果を評価する方法

a40。シルエットスコア（クラスターの結(jié)束と分離を測定）やダンインデックス（コンパクトと分離を評価）のようなメトリックをクラスタリング品質(zhì)を評価します。目視検査は、低次元データにも役立ちます。

Q41。時系列データの分析

a41。時系列分析には、アリマなどのモデルを使用したトレンド分析、季節(jié)性検出、および予測が含まれます。

q42。アノマリー検出がビジネスプロセスを改善する方法

a42。異常検出は異常なパターンを特定し、企業(yè)が詐欺、機(jī)器の故障、セキュリティ違反を防ぎ、効率の改善と損失の減少につながります。機(jī)械學(xué)習(xí)における正規(guī)化の役割。ビッグデータ分析の課題。感情分析のためのPython。共分散行列とは？

a46。共分散行列は、PCAおよびポートフォリオ最適化で使用される複數(shù)の変數(shù)間のペアワイズ共分散を示しています。高次元データセットの機(jī)能選択。モンテカルロシミュレーションデータ分析。予測分析における生成AI重要な考慮事項(xiàng)機(jī)械學(xué)習(xí)モデルを展開する際の重要な考慮事項(xiàng)

a50。考慮事項(xiàng)には、スケーラビリティ、監(jiān)視、既存のシステムとの統(tǒng)合、倫理的およびコンプライアンスの側(cè)面が含まれます。答えを暗記するだけでなく、根本的な概念を完全に理解することは、成功に不可欠です。知識を創(chuàng)造的に適用し、批判的に考える能力は、データ分析の進(jìn)化し続ける分野で不可欠です。

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