大家好，如果你正在准备数据分析师面试，并寻找经常被问到的数据分析问题，那么你就来对地方了。早些时候，我已经分享了面试中常见的数据科学问题、机器学习问题和人工智能问题，在这篇文章中，我将分享常见的数据分析师面试问题，并为有1到3年经验的人提供答案。如果你在数据分析领域工作过，那么你很可能知道所有问题的答案，但如果你不能回答，我建议你参加一个好的数据分析课程，如谷歌在Coursera上的数据分析师专业证书，以学习和复习基本的数据分析概念。
这些天，我们生活在一个信息驱动的时代，数据在我们的生活中扮演着非常重要的角色。公司总是在寻找能够为其组织增加价值的专家级数据分析师。
熟练的数据分析师能够将数据转化为有价值的信息，帮助公司实现业务增长。如果你想成为这个不断增长的行业的一部分，你应该勤奋地准备你的下一次面试。
20个数据分析师面试问题及答案
如果你想成为一名专业的数据分析师并找到你的梦想工作，那么你就来对地方了。本文中的问题将帮助你实现这一目标。 这些问题将帮助你有效地通过你的下一次数据分析师面试。本文中的问题几乎涵盖了所有的基本主题，如数据清洗和数据验证。
那么你还在等什么呢？让我们深入了解一下。
1.数据清理的一些最佳做法是什么？
你应该从制定数据清理计划开始，了解常见错误发生的地方，并保持沟通渠道畅通。你还应该在输入点对数据进行标准化。你应该在处理数据之前识别并删除重复的数据。
2.数据分析和数据挖掘的基本区别是什么？
数据挖掘基本上是指在现有数据库中识别模式的过程。相比之下，数据剖析是分析现有数据集的原始数据的过程。
3.请说出两种用于数据分析的数据验证方法。
字段级验证是在用户输入数据时，在每个独立的字段中进行的，以避免因人的互动而造成的错误。
表格级验证是在用户完成表格后，在需要保存信息之前进行的。
4.数据分析员通常面临哪些挑战？
数据分析师可能面临的挑战有很多，从格式不好的数据到没有足够的数据可以使用的情况。你也可能没有得到更新的数据，或者有可能出现数据输入错误。
5.数据模型可以多久保留一次？
一个专业的数据分析师应该能够了解市场动态，并采取相应的行动，保留一个工作的数据模型，以便你能适应新的环境。
6.对于可疑或缺失的数据，你能做什么？
你应该先做一份验证报告，提供可疑数据的信息。你应该让一些有经验的数据分析师看一下，这样就可以确定接受。你还应该确保无效的数据用验证码来更新。
7.真正的阳性率和召回率之间的区别是什么？
这里需要注意的是，真阳性率和召回率之间没有区别。它们是一体的。
8.你认为什么是好的数据模型？
一个好的数据模型是直观的，可以发展和支持新的商业案例。数据可以很容易被消费。数据的变化也是可扩展的。
9.数据分析项目所涉及的不同步骤是什么？
数据分析项目所涉及的基本步骤是：理解业务，获取数据，探索和清理数据，验证数据，实施和跟踪数据集，进行预测，以及最后的迭代。
10.你能为数据准备做什么？
数据准备是数据分析的一个重要方法。在处理和分析之前，你应该知道你所采取的清洗和转换原始数据的路径。你也应该确定你将使用哪种模型。
11.在数据分析中，有哪些最流行的工具？
数据分析中最流行的工具是Tableau、Google Fusion Tables、Google Search Operators、RapidMiner、Solve和OpenRefine。
12.使用版本控制的优势是什么？
版本控制允许你比较文件，识别差异，并合并变化。你还可以通过识别哪个版本正在开发中来跟踪应用程序。
13.你对数据分析员的工作内容有什么看法？
数据分析员必须从主要和次要来源挖掘数据。他必须清理数据并抛弃不相关的信息。他应该能够进行数据分析并解释结果。
14.关于数据收集计划，你能告诉我们什么？
数据收集计划对于收集一个系统中的所有关键数据很有用。
15.什么是亲和图？
亲和图基本上是一种分析工具，它允许你根据数据的关系将其归类或组织成子组。
16.16.大数据分析中使用的重要工具有哪些？
最重要的大数据分析工具是KNIME、NodeXL、Solve、OpenRefine、Tableau、Rattle GUI和Qlikview。
17.你说的数据可视化是什么意思？
数据可视化基本上是数据和信息的图形化表示。它允许用户以更有效的方式查看和分析数据，并将其绘制成图和图表。
18.数据可视化的好处是什么？
查看和理解以图表或图形形式出现的复杂数据是非常容易的。这就是为什么数据可视化的趋势已经迅速回升。
19.你说的元数据是什么意思？
元数据基本上指的是关于数据系统及其所有内容的详细信息。它允许我们定义数据的类型或将被分类的信息。
20.数据分析中使用的一些Python库是什么？
数据分析中使用的一些最重要的Python库是Numpy、Matplotlib、Bokeh、Pandas、Scikit、Scipy、Seaborn、Tensorflow和Keras。
总结
你已经拥有了它。这些是在面试中可能会被问到的一些最重要和最基本的数据分析问题。在本文问题的帮助下，你将能够成为一名专业的数据分析师，并找到你的梦想工作。如果你喜欢这个20大数据分析师面试问题清单，请随时与你的朋友和家人分享。