Câu hỏi phỏng vấn Data Analyst – Liệu có thực sự khó như lời đồn?

1. Các yêu cầu cơ bản của một Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) là gì?

Câu hỏi phỏng vấn Data Analyst này được đặt ra với mục đích kiểm tra kiến ​​thức ứng viên về bộ kỹ năng cần thiết của “người chơi hệ dữ liệu”. Những yếu tố cần thiết để trở thành một Data Analyst là:

- Có kỹ năng lập trình, phân tích, thiết kế báo cáo, sử dụng BI Tools tốt. Ngoài ra, còn cần một số kỹ năng làm việc cơ bản khác như thống kê, tiếng Anh, làm việc nhóm, . . .

- Có khả năng tổ chức và thu thập dữ liệu số lượng lớn một cách hiệu quả, có thể chịu áp lực công việc cao.

- Có khả năng thiết kế cơ sở, khai thác dữ liệu và thấu hiểu các kỹ thuật phân đoạn.

2. Trách nhiệm của Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) là gì?

Đây là một trong những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst thường thấy nhất. Với câu này, ứng viên cần phải thể hiện sự ý thức rõ ràng về những gì công việc của bạn đòi hỏi. Các nhiệm vụ cơ bản của Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) là:

- Thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn, sau đó phân tích kết quả.

- Lọc và "làm sạch" các dữ liệu thu thập được.

- Trực tiếp hoặc hỗ trợ quá trình phân tích dữ liệu của công ty, đồng thời có trách nhiệm phân tích các tập dữ liệu phức tạp và xác định mẫu ẩn trong chúng.

- Bảo mật cơ sở dữ liệu.

3. “Dọn dẹp dữ liệu”(Data Cleansing)có nghĩa là gì? Những cách tốt nhất để dọn dẹp dữ liệu là gì?

Đối với những ứng viên được đào tạo chuyên ngành Công nghệ thông tin (Information Technology) thì đây là câu hỏi chưa thực sự gây khó khăn và cũng là một trong những khái niệm cơ bản mà một Data Analyst cần biết.

“Dọn dẹp dữ liệu” (Data Cleansing) là quá trình phát hiện và loại bỏ các lỗi hoặc sự không nhất quán trong dữ liệu để cải thiện chất lượng của chính nó. Các cách tốt nhất để “dọn dẹp” dữ liệu là:

- Phân tách dữ liệu theo thuộc tính của chúng.

- Chia các khối dữ liệu lớn thành các tập dữ liệu nhỏ, sau đó “dọn dẹp” từng tập.

- Phân tích số liệu thống kê của từng cột dữ liệu.

- Tạo một tập hợp các chức năng tiện ích hoặc một tập lệnh để giải quyết các công việc “dọn dẹp” đơn giản, thông thường.

- Theo dõi các hoạt động “dọn dẹp” dữ liệu để dễ dàng bổ sung hoặc xóa chi tiết nếu cần.

4. Hãy kể tên các công cụ bạn đã sử dụng để phân tích dữ liệu.

Câu hỏi về công cụ cũng là một trong những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst thường thấy. Để trả lời câu hỏi này, bạn có thể kể tên một số công cụ phổ biến như là:

• Tableau

• Google Fusion Tables

• Google Search Operators
• KNIME
• RapidMiner
• Solver
• OpenRefine
• NodeXL
• Io

5. Sự khác biệt giữa Data Profiling và Data Mining là gì?

So với các câu hỏi trên, đây là câu có độ khó cao hơn một chút. Tuy nhiên, các nhà xử lý dữ liệu tương lai hãy giữ tinh thần bình tĩnh cùng “cái đầu” tỉnh táo, với kiến thức được đào tạo bài bản và vững vàng, bạn sẽ có thể dễ dàng vượt qua nó mà không gặp khó khăn gì.

Dưới đây là câu trả lời gợi ý của tuyendung3s.com:

Data Profiling tập trung vào việc phân tích các bộ dữ liệu để thu thập, thống kê hoặc tóm tắt thông tin về dữ liệu. Sau quá trình phân tích, ta sẽ lập hồ sơ dữ liệu để lấy thông tin và đánh giá chất lượng của chúng. Data Profiling chủ yếu đề cập đến chất lượng dữ liệu. Đồng thời, nó cũng giúp chúng ta đánh giá dữ liệu dựa trên tính nhất quán, tính đặc trưng và tính logic của nó để chuẩn bị cho quá trình “dọn dẹp”, tích hợp và phân tích tiếp theo.

Mặt khác, Data Mining là quá trình xác định các mẫu trong cơ sở dữ liệu. Nó thực hiện chức năng phân tích và “khai thác”. Tiến trình này có nghĩa vụ xác định các yếu tố bất thường, phân tích các cụm dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu “thô” thành thông tin hữu ích. Nói một cách đơn giản, nó thu thập các chi tiết, xác định các loại dữ liệu hợp lệ, khác lạ hoặc hữu ích thông qua việc phân tích dữ liệu.

6. Khi gặp tình huống dữ liệu bị thiếu hoặc "đáng nghi ngờ", bạn sẽ xử lý thế nào?

Mục tiêu của nhà tuyển dụng khi đặt câu hỏi này là để đánh giá khả năng ứng viên đối mặt và giải quyết vấn đề phát sinh. Việc trả lời tốt những câu hỏi tình huống sẽ giúp bạn “ghi” được kha khá điểm trong buổi phỏng vấn. Vậy nên bạn hãy tham khảo câu trả lời dưới đây để tự tạo cho mình một đáp án thật thông minh nhé.

Theo cá nhân tôi, khi đối mặt với việc dữ liệu bị thiếu hoặc “đáng nghi ngờ”, là một Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), tôi cần phải:

- Sử dụng các chiến lược như phương pháp loại bỏ (deletion method); phương pháp xác định, ước lượng, dự báo (single imputation method); và phương pháp dựa trên mô hình (model-based methods) để tìm kiếm dữ liệu bị thiếu.

- Chuẩn bị một bản báo cáo hoàn chỉnh có chứa tất cả thông tin về dữ liệu bị thiếu hoặc “đáng nghi ngờ”.

- Xem xét kỹ lưỡng các dữ liệu “đáng nghi ngờ” để đánh giá tính hợp lệ, tính tương thích và tính an toàn của chúng.

- Thay thế tất cả các dữ liệu không hợp lệ (nếu có) bằng một chi tiết hoặc dữ liệu thích hợp.

7. Bạn hãy nêu các bước của một dự án phân tích dữ liệu.

Các bước cốt lõi của một dự án phân tích dữ liệu (data analysis project) bao gồm:

- Bước 1: Tìm hiểu và xây dựng kiến thức nền tảng về hình thức, tính chất, hệ thống và yêu cầu của doanh nghiệp.

- Bước 2: Xác định các nguồn dữ liệu phù hợp nhất với yêu cầu của doanh nghiệp, sau đó thu thập dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy và đã được xác minh.

- Bước 3: “Khám phá” các tập dữ liệu thu thập được, “dọn dẹp” và tổ chức lại hệ thống dữ liệu để hiểu rõ hơn về các dữ liệu hiện có.

- Bước 4: Xác thực dữ liệu.

- Bước 5: Triển khai và theo dõi các bộ dữ liệu.

- Bước cuối cùng: Tạo danh sách các kết quả phù hợp nhất và lặp lại công đoạn cho đến khi hoàn thành được kết quả mong muốn.

8. Hãy kể tên những vấn đề mà một Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) có thể gặp phải khi thực hiện quá trình phân tích dữ liệu?

Đây là một câu hỏi phỏng vấn Data Analyst quan trọng mà ứng viên cần lưu ý.

Data Analyst có thể đối mặt với các vấn đề sau trong khi thực hiện quá trình phân tích dữ liệu:

- Có các mục bị trùng lặp và mắc lỗi chính tả, những lỗi này có thể làm giảm chất lượng dữ liệu.

- Thu thập được dữ liệu chất lượng kém lấy từ các nguồn không đáng tin cậy và phải dành một lượng thời gian đáng kể để “dọn dẹp” chúng.

- Dữ liệu được trích xuất từ ​​nhiều nguồn có thể có sự mâu thuẫn hoặc khác biệt. Khi dữ liệu thu thập được kết hợp sau quá trình “dọn dẹp” và sắp xếp, sự không tương thích trong dữ liệu có thể gây chậm trễ trong quá trình phân tích.

- Dữ liệu không đầy đủ là một thách thức lớn khác trong quá trình phân tích dữ liệu, vấn đề này dẫn đến rủi ro kết quả sai hoặc bị lỗi.

9. Một mô hình dữ liệu tốt là như thế nào?

Tùy thuộc vào câu trả lời của ứng viên đối với câu hỏi này, nhà tuyển dụng có thể đánh giá mức độ cầu toàn của ứng viên trong công việc. Qua đó, nhà tuyển dụng sẽ cân nhắc xem đây liệu có phải là một ứng viên phù hợp với văn hóa, chất lượng và môi trường làm việc của công ty mình.

Để một mô hình dữ liệu được đánh giá là tốt, nó phải thỏa mãn các đặc điểm sau:

- Có hiệu suất, có thể dự đoán để các kết quả được ước tính một cách chính xác tuyệt đối, hoặc ít nhất là cao hơn 85%.

- Phải thích ứng và đáp ứng với những thay đổi để có thể thỏa mãn nhu cầu lâu dài và gia tăng theo thời gian của khách hàng.

- Có khả năng mở rộng tỷ lệ tương ứng với những thay đổi trong dữ liệu.

- Phải đem đến kết quả và lợi ích rõ ràng cho khách hàng.

 

Trên đây là một số câu hỏi phỏng vấn Data Analyst mang tính chuyên môn và các gợi ý trả lời gây ấn tượng với nhà tuyển dụng. Trước buổi phỏng vấn, các bạn hãy giữ cho mình tinh thần bình tĩnh, ổn định và thái độ nhiệt tình, nghiêm túc nhé. Chúc các bạn có cuộc phỏng vấn thành công tại với vị trí Data Analyst ở bất cứ công ty nào mà các bạn mong muốn!