फ्रेशर डेटा एनालिस्ट की भूमिका के लिए 50 सामान्य साक्षात्कार प्रश्न

विषयसूची

कमांड साक्षात्कार-प्रश्न फ्रेशर डेटा विश्लेषक

डेटा विश्लेषक बनना एक रोमांचक करियर पथ है, खासकर उन फ्रेशर्स के लिए जो डेटा की दुनिया को जानने के लिए उत्सुक हैं। चूंकि कंपनियां निर्णय लेने के लिए डेटा पर अधिक से अधिक निर्भर करती हैं, इसलिए डेटा विश्लेषक के रूप में आपकी भूमिका महत्वपूर्ण है। आप व्यावसायिक रणनीतियों को संचालित करने वाले रुझानों और अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए डेटा एकत्र करने, उसका विश्लेषण करने और व्याख्या करने के लिए जिम्मेदार होंगे।

हालाँकि आप इस क्षेत्र में नए हो सकते हैं, लेकिन सीखने और समस्या-समाधान के लिए आपका उत्साह आपको सफल होने में मदद करेगा। साक्षात्कारों में, आपको डेटा हेरफेर, सांख्यिकीय विधियों और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल की अपनी समझ का प्रदर्शन करना होगा। यह दिखाना ज़रूरी है कि आप कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में कैसे बदल सकते हैं।

आत्मविश्वास ही कुंजी है.

इन सवालों का अभ्यास करके और अपने उत्तरों को परिष्कृत करके, आप अपने कौशल का प्रदर्शन करने और डेटा विश्लेषक पद के लिए एक होनहार उम्मीदवार के रूप में सामने आने के लिए तैयार होंगे। ध्यान केंद्रित रखें, और याद रखें कि हर चुनौती आगे बढ़ने का एक अवसर है।

निम्नलिखित प्रश्न और उत्तर आपको साक्षात्कार के दौरान आने वाले कुछ सबसे आम विषयों के बारे में मार्गदर्शन करेंगे। वे न केवल भूमिका के तकनीकी पहलुओं के लिए बल्कि अपने निष्कर्षों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने के तरीके के लिए भी आपकी तैयारी में मदद करेंगे।

1. डेटा विश्लेषक क्या है?

डेटा विश्लेषक डेटा एकत्रित करने, उसे संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने के लिए जिम्मेदार होता है, ताकि संगठनों को डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद मिल सके। वे बड़े डेटासेट के साथ काम करते हैं, सांख्यिकीय विश्लेषण करते हैं और अंतर्दृष्टि संप्रेषित करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन बनाते हैं।

2. डेटा विश्लेषक की प्रमुख जिम्मेदारियां क्या हैं?

डेटा विश्लेषक आमतौर पर:

  • विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्रित करें और उसे साफ़ करें।
  • रुझान, पैटर्न और अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए डेटा का विश्लेषण करें।
  • आंकड़ों की व्याख्या करने के लिए सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करें।
  • निष्कर्षों को संप्रेषित करने के लिए रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाएं।
  • व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए टीमों के साथ काम करें।

3. डेटा विश्लेषकों द्वारा सामान्यतः कौन से उपकरण और सॉफ्टवेयर का उपयोग किया जाता है?

सामान्य उपकरणों में शामिल हैं:

  • एक्सेल : डेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए।
  • SQL : डेटाबेस क्वेरी के लिए.
  • पायथन/आर : उन्नत सांख्यिकीय विश्लेषण और स्वचालन के लिए।
  • टेबल्यू/पावर बीआई : डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए।
  • गूगल एनालिटिक्स : वेब डेटा विश्लेषण के लिए।

4. SQL क्या है और यह डेटा विश्लेषक के लिए कैसे उपयोगी है?

SQL (स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज) का उपयोग रिलेशनल डेटाबेस में डेटा को क्वेरी और प्रबंधित करने के लिए किया जाता है। यह डेटा विश्लेषकों को डेटा को कुशलतापूर्वक निकालने, हेरफेर करने और विश्लेषण करने में मदद करता है। मुख्य SQL कमांड में SELECT, JOIN, GROUP BY और WHERE शामिल हैं।

5. डेटा क्लीनिंग क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?

डेटा क्लीनिंग में डेटा की गुणवत्ता में सुधार के लिए डेटासेट में त्रुटियों या विसंगतियों की पहचान करना और उन्हें सुधारना शामिल है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि गलत डेटा गलत विश्लेषण और भ्रामक अंतर्दृष्टि की ओर ले जाता है।

6. डेटाबेस में सामान्यीकरण की अवधारणा को समझाइए।

सामान्यीकरण डेटाबेस को छोटी तालिकाओं में विभाजित करके अतिरेक और निर्भरता को कम करने के लिए डेटा को व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है। यह स्थिरता सुनिश्चित करता है और डेटा को अपडेट और बनाए रखना आसान बनाता है।

7. SQL में LEFT JOIN और INNER JOIN में क्या अंतर है?

  • LEFT JOIN बाएं टेबल से सभी रिकॉर्ड और दाएं टेबल से मिलान किए गए रिकॉर्ड लौटाता है। यदि कोई मिलान नहीं है, तो दाएं टेबल के कॉलम के लिए NULL मान लौटाए जाते हैं।
  • INNER JOIN केवल उन पंक्तियों को लौटाता है जहां दोनों तालिकाओं के बीच मिलान होता है।

8. डेटा विश्लेषण तकनीकों के विभिन्न प्रकार क्या हैं?

  • वर्णनात्मक विश्लेषण : डेटा और उसकी विशेषताओं का सारांश प्रस्तुत करता है।
  • निदानात्मक विश्लेषण : प्रवृत्तियों या मुद्दों के कारणों की पहचान करता है।
  • पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण : ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान।
  • निर्देशात्मक विश्लेषण : परिणामों को अनुकूलित करने के लिए कार्रवाई की सिफारिश करता है।

9. डेटा विश्लेषण में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का क्या महत्व है?

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जटिल डेटा को स्पष्ट, विज़ुअल फ़ॉर्मेट (जैसे, चार्ट, ग्राफ़) में प्रस्तुत करने में मदद करता है। यह रुझानों, पैटर्न और आउटलायर्स की पहचान करना आसान बनाता है, जिससे बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है ।

10. क्या आप बता सकते हैं कि पिवट टेबल क्या है?

पिवट टेबल एक्सेल में एक ऐसा टूल है जो उपयोगकर्ताओं को बड़ी मात्रा में डेटा को सारांशित करने, विश्लेषण करने, एक्सप्लोर करने और प्रस्तुत करने की अनुमति देता है। यह आपको डेटा को गतिशील रूप से पुनर्व्यवस्थित करने, फ़िल्टर करने और समूहीकृत करने की सुविधा देता है।

11. बार चार्ट और हिस्टोग्राम में क्या अंतर है?

  • बार चार्ट का उपयोग श्रेणीबद्ध डेटा की तुलना करने के लिए किया जाता है।
  • हिस्टोग्राम का उपयोग सतत संख्यात्मक डेटा के वितरण को प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है, जो यह दर्शाता है कि मानों की कुछ श्रेणियाँ कितनी बार आती हैं।

12. प्रतिगमन विश्लेषण क्या है?

प्रतिगमन विश्लेषण एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग आश्रित चर और एक या अधिक स्वतंत्र चर के बीच संबंध को मॉडल और विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। यह इनपुट के आधार पर आश्रित चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने में मदद करता है।

13. सहसंबंध गुणांक क्या है, समझाइए।

सहसंबंध गुणांक दो चरों के बीच रैखिक संबंध की शक्ति और दिशा को मापता है। यह -1 (पूर्ण नकारात्मक सहसंबंध) से लेकर +1 (पूर्ण सकारात्मक सहसंबंध) तक होता है, जिसमें 0 कोई सहसंबंध नहीं दर्शाता है।

14. डेटा के विभिन्न प्रकार क्या हैं?

डेटा को निम्न प्रकार वर्गीकृत किया जा सकता है:

  • गुणात्मक (श्रेणीबद्ध) : गैर-संख्यात्मक डेटा (जैसे, रंग, नाम)।
  • मात्रात्मक (संख्यात्मक) : संख्यात्मक डेटा जिसे मापा जा सकता है (जैसे, आयु, बिक्री)।
  • असतत : गणनीय डेटा (जैसे, बेचे गए उत्पादों की संख्या)।
  • सतत : डेटा जो एक सीमा के भीतर कोई भी मान ले सकता है (जैसे, ऊंचाई, वजन)।

15. माध्य, माध्यिका और बहुलक में क्या अंतर है?

  • माध्य : डेटासेट का औसत मान.
  • माध्यिका : जब डेटा को क्रम में व्यवस्थित किया जाता है तो मध्य का मान।
  • मोड : डेटासेट में सबसे अधिक बार आने वाला मान.

16. डेटा प्रोफाइलिंग क्या है?

डेटा प्रोफाइलिंग में डेटा की संरचना, सामग्री और गुणवत्ता को समझने के लिए उसका विश्लेषण और समीक्षा करना शामिल है। इससे डेटा गुणवत्ता संबंधी समस्याओं, जैसे डुप्लिकेट, गुम मान या असंगतता की पहचान करने में मदद मिलती है।

17. संरचित और असंरचित डेटा के बीच क्या अंतर है?

  • संरचित डेटा व्यवस्थित होता है और इसे सारणीबद्ध प्रारूपों (जैसे, डेटाबेस) में आसानी से संसाधित किया जा सकता है।
  • असंरचित डेटा कच्चा होता है और इसमें पूर्वनिर्धारित संरचना (जैसे, पाठ, सोशल मीडिया पोस्ट) का अभाव होता है।

18. डेटा विश्लेषण में ETL क्या है?

ETL का मतलब है एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड। यह कई स्रोतों से डेटा निकालने, उसे उपयुक्त प्रारूप में बदलने और विश्लेषण के लिए डेटा वेयरहाउस या डेटाबेस में लोड करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है।

19. डेटा विश्लेषकों के सामने कौन सी चुनौतियाँ आती हैं?

  • बड़े और असंरचित डेटा को संभालना।
  • डेटा की गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करना।
  • अपूर्ण या लुप्त डेटा का विश्लेषण करना।
  • जटिल डेटा अंतर्दृष्टि को गैर-तकनीकी हितधारकों तक स्पष्ट रूप से संप्रेषित करना।

20. परिकल्पना परीक्षण क्या है?

परिकल्पना परीक्षण एक सांख्यिकीय विधि है जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि डेटा के नमूने में किसी परिकल्पना का समर्थन करने या उसे अस्वीकार करने के लिए पर्याप्त सबूत हैं या नहीं। इसमें शून्य परिकल्पना और वैकल्पिक परिकल्पना की तुलना करना शामिल है।

21. विचरण और मानक विचलन में क्या अंतर है?

  • विचरण यह मापता है कि डेटासेट में मान माध्य से कितना विचलित है।
  • मानक विचलन विचरण का वर्गमूल है और यह प्रसार का अधिक सहज माप प्रदान करता है।

22. डेटा विश्लेषण में पायथन की क्या भूमिका है?

पायथन डेटा विश्लेषण के लिए एक शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषा है। यह पांडा, न्यूमपी और मैटप्लॉटलिब जैसी लाइब्रेरी प्रदान करता है जो डेटा को साफ करना, हेरफेर करना और विज़ुअलाइज़ करना आसान बनाता है।

23. डेटा विश्लेषण में "आउटलायर" शब्द की व्याख्या करें।

आउटलायर एक डेटा बिंदु है जो डेटासेट में अन्य मानों से काफी अलग है। आउटलायर डेटा विश्लेषण के परिणामों को विकृत कर सकते हैं, इसलिए उन्हें जांचने या हटाने की आवश्यकता हो सकती है।

24. डेटा डिक्शनरी का उपयोग करने का उद्देश्य क्या है?

डेटा डिक्शनरी का उपयोग डेटाबेस में डेटा तत्वों की संरचना, अर्थ और संबंधों को परिभाषित करने और वर्णन करने के लिए किया जाता है। यह डेटा में एकरूपता और स्पष्टता सुनिश्चित करने में मदद करता है।

25. ए/बी परीक्षण क्या है?

ए/बी परीक्षण एक प्रयोग है जिसमें किसी वेबपेज, ऐप सुविधा या प्रक्रिया के दो संस्करणों की तुलना करके यह देखा जाता है कि उपयोगकर्ता सहभागिता या रूपांतरण दर के संदर्भ में कौन सा संस्करण बेहतर प्रदर्शन करता है।

26. समय श्रृंखला विश्लेषण क्या है?

समय श्रृंखला विश्लेषण में विशिष्ट समय अंतराल पर एकत्रित या रिकॉर्ड किए गए डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करना शामिल है। यह समय के साथ डेटा में रुझान, पैटर्न और मौसमी प्रभावों की पहचान करने में मदद करता है।

27. SQL सामान्यीकरण क्या है?

SQL सामान्यीकरण डेटाबेस में डेटा को व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है, जिससे अतिरेक और निर्भरता कम हो जाती है। यह सुनिश्चित करता है कि डेटा तार्किक रूप से संरचित है और इसे बनाए रखना आसान है।

28. आप लुप्त डेटा को कैसे संभालते हैं?

लुप्त डेटा को संभालने के लिए कई तरीके हैं:

  • आरोपण (इम्प्यूटेशन) : लुप्त मानों को अन्य डेटा के आधार पर अनुमानित मानों से प्रतिस्थापित करना।
  • विलोपन : लुप्त मानों वाली पंक्तियों को हटाना।
  • स्थिर मान से प्रतिस्थापन : लुप्त प्रविष्टियों को डिफ़ॉल्ट मान निर्दिष्ट करना।

29. डेटा विश्लेषण में डैशबोर्ड क्या है?

डैशबोर्ड एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो समझने में आसान प्रारूप में मुख्य मीट्रिक और डेटा बिंदुओं का सारांश प्रदान करता है। डैशबोर्ड का उपयोग प्रदर्शन की निगरानी और व्यावसायिक लक्ष्यों की ओर प्रगति को ट्रैक करने के लिए किया जाता है।

30. डेटा वेयरहाउस क्या है?

डेटा वेयरहाउस एक बड़ा भंडार है जो विभिन्न स्रोतों से संरचित डेटा संग्रहीत करता है। यह डेटा को इस तरह से व्यवस्थित करके कुशल क्वेरी, रिपोर्टिंग और विश्लेषण की अनुमति देता है जो व्यवसाय खुफिया कार्यों का समर्थन करता है ।

31. VLOOKUP फ़ंक्शन का उद्देश्य क्या है?

VLOOKUP एक्सेल में एक फ़ंक्शन है जिसका उपयोग किसी तालिका में मान खोजने और दूसरे कॉलम से संबंधित मान लौटाने के लिए किया जाता है। जब आपको बड़े डेटासेट से डेटा मिलान और पुनर्प्राप्त करने की आवश्यकता होती है तो यह सहायक होता है।

32. स्कैटर प्लॉट की अवधारणा को समझाइए।

स्कैटर प्लॉट एक प्रकार का डेटा विज़ुअलाइज़ेशन है जो दो निरंतर चर के बीच संबंध प्रदर्शित करता है। X और Y अक्ष पर बिंदु प्लॉट किए जाते हैं, जिससे आप पैटर्न और सहसंबंधों को नेत्रहीन रूप से पहचान सकते हैं।

33. डेटा माइनिंग क्या है?

डेटा माइनिंग सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल तकनीकों का उपयोग करके बड़े डेटासेट में पैटर्न, रुझान और संबंधों की खोज करने की प्रक्रिया है। इसका उपयोग उपयोगी जानकारी निकालने के लिए किया जाता है जो व्यावसायिक निर्णयों को सूचित कर सकती है।

34. किसी व्यवसाय में डेटा विश्लेषक की भूमिका क्या है?

डेटा विश्लेषक डेटा में रुझानों, पैटर्न और संबंधों का विश्लेषण करके व्यवसायों को डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद करता है। वे व्यवसाय की ज़रूरतों की पहचान करने और कार्रवाई योग्य जानकारी देने के लिए हितधारकों के साथ मिलकर काम करते हैं।

35. KPI (मुख्य प्रदर्शन संकेतक) क्या है?

KPI एक मापने योग्य मान है जो दर्शाता है कि कोई संगठन अपने व्यावसायिक उद्देश्यों को कितनी प्रभावी रूप से प्राप्त कर रहा है। डेटा विश्लेषक प्रगति और प्रदर्शन का आकलन करने के लिए KPI को ट्रैक करते हैं।

36. डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है?

  • डेटा माइनिंग, डेटा में पैटर्न खोजने की प्रक्रिया है, जो आमतौर पर पारंपरिक सांख्यिकीय तरीकों से की जाती है।
  • मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम का उपयोग करके कंप्यूटर को डेटा से सीखने और स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना पूर्वानुमान लगाने में सक्षम बनाना शामिल है।

37. बॉक्स प्लॉट क्या है?

बॉक्स प्लॉट एक प्रकार का डेटा विज़ुअलाइज़ेशन है जो डेटासेट के वितरण को दर्शाता है। यह बॉक्स-एंड-व्हिस्कर प्रारूप में माध्यिका, चतुर्थक और आउटलायर्स को प्रदर्शित करता है।

38. पिवट चार्ट क्या है?

पिवट चार्ट एक प्रकार का डेटा विज़ुअलाइज़ेशन है जो एक्सेल में पिवट टेबल के साथ काम करता है। यह डेटा का ग्राफ़िकल प्रतिनिधित्व प्रदान करता है, जिससे गतिशील विश्लेषण की अनुमति मिलती है।

39. मशीन लर्निंग मॉडल के कुछ प्रकार क्या हैं जिनके बारे में डेटा विश्लेषकों को पता होना चाहिए?

डेटा विश्लेषकों को इनसे परिचित होना चाहिए:

  • रैखिक प्रतिगमन : सतत परिणामों की भविष्यवाणी के लिए।
  • वर्गीकरण मॉडल : जैसे श्रेणीबद्ध परिणामों के लिए निर्णय वृक्ष और लॉजिस्टिक प्रतिगमन।
  • क्लस्टरिंग मॉडल : k-मीन्स की तरह, समान डेटा बिंदुओं को समूहीकृत करने के लिए।

40. आप बिना तकनीकी पृष्ठभूमि वाले किसी व्यक्ति को डेटा विश्लेषण कैसे समझाएंगे?

डेटा विश्लेषण में डेटा की जांच और व्याख्या करना शामिल है ताकि ऐसे रुझानों या पैटर्न की पहचान की जा सके जो बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं। इस जानकारी को समझकर, व्यवसाय संचालन को अनुकूलित कर सकते हैं, उत्पादों में सुधार कर सकते हैं और अपने लक्ष्यों को प्राप्त कर सकते हैं।

41. सहसंबंध मैट्रिक्स क्या है?

सहसंबंध मैट्रिक्स एक तालिका है जो कई चरों के बीच सहसंबंध गुणांक दिखाती है। यह डेटासेट में चरों के बीच संबंधों की पहचान करने के लिए उपयोगी है।

42. फ़नल विश्लेषण क्या है?

फ़नल विश्लेषण का उपयोग किसी प्रक्रिया में उपयोगकर्ताओं द्वारा उठाए गए कदमों को ट्रैक करने के लिए किया जाता है, जैसे कि खरीदारी की यात्रा। यह पहचानने में मदद करता है कि उपयोगकर्ता कहाँ से पीछे हटते हैं और कहाँ सुधार किए जा सकते हैं।

43. डेटा मॉडल का उद्देश्य क्या है?

डेटा मॉडल डेटा की संरचना और सिस्टम के भीतर इसके संबंध को दर्शाता है। यह डेटाबेस को डिज़ाइन करने, स्थिरता सुनिश्चित करने और क्वेरीज़ को अनुकूलित करने में मदद करता है।

44. एक डेटा विश्लेषक के रूप में आप कार्यों को प्राथमिकता कैसे देते हैं?

प्राथमिकता निर्धारण प्रत्येक कार्य के व्यावसायिक लक्ष्यों पर पड़ने वाले प्रभाव का आकलन करके, समय-सीमाओं पर विचार करके और कार्यों की जटिलता को ध्यान में रखकर किया जाता है। प्राथमिकताओं को समझने में हितधारकों के साथ संचार महत्वपूर्ण है।

45. विसंगति का पता लगाना क्या है?

विसंगति का पता लगाना डेटा में असामान्य पैटर्न या असामान्य पैटर्न की पहचान करने की प्रक्रिया है जो अपेक्षित व्यवहार के अनुरूप नहीं है। इसका उपयोग अक्सर धोखाधड़ी का पता लगाने और गुणवत्ता नियंत्रण में किया जाता है।

46. ​​कुछ प्रमुख सांख्यिकीय अवधारणाएँ क्या हैं जो एक डेटा विश्लेषक को जाननी चाहिए?

प्रमुख सांख्यिकीय अवधारणाओं में शामिल हैं:

  • वर्णनात्मक सांख्यिकी (माध्य, माध्यिका, बहुलक)
  • संभाव्यता वितरण
  • परिकल्पना परीक्षण
  • विश्वास अंतराल
  • सहसंबंध और प्रतिगमन विश्लेषण

47. वाटरफॉल चार्ट क्या है?

वाटरफॉल चार्ट एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन है जो क्रमिक रूप से होने वाले सकारात्मक या नकारात्मक मूल्यों के संचयी प्रभाव को प्रदर्शित करता है, जिसका उपयोग अक्सर वित्तीय विश्लेषण के लिए किया जाता है।

48. क्रॉस-सेक्शनल और टाइम-सीरीज़ डेटा के बीच क्या अंतर है?

  • क्रॉस-सेक्शनल डेटा एक ही समय में कई विषयों से एकत्रित डेटा को दर्शाता है।
  • समय-श्रृंखला डेटा किसी एकल विषय या इकाई से समय के साथ एकत्रित डेटा का प्रतिनिधित्व करता है।

49. डेटा विश्लेषण में नमूनाकरण का क्या महत्व है?

सैंपलिंग आपको बड़ी आबादी के एक उपसमूह का विश्लेषण करने की अनुमति देता है, जो समय और संसाधनों की बचत करता है और साथ ही मूल्यवान जानकारी भी प्रदान करता है। बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय यह आवश्यक है।

50. आप अपने विश्लेषण की सटीकता कैसे सुनिश्चित करते हैं?

सटीकता सुनिश्चित करने के लिए, मैं डेटा स्रोतों की दोबारा जांच करता हूं, कई तरीकों का उपयोग करके परिणामों को मान्य करता हूं, और विषय विशेषज्ञों के साथ निष्कर्षों का क्रॉस-रेफरेंस करता हूं। डेटासेट को नियमित रूप से अपडेट करना और उन्हें साफ करना भी महत्वपूर्ण है।