ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റ് റോളിനായി 50 പൊതുവായ അഭിമുഖ ചോദ്യങ്ങൾ

ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റാകുക എന്നത് ഒരു ആവേശകരമായ കരിയർ പാതയാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ഡാറ്റയുടെ ലോകം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഉത്സുകരായ ഫ്രഷർമാർക്ക്. തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് കമ്പനികൾ കൂടുതലായി ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനാൽ, ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റ് എന്ന നിലയിൽ നിങ്ങളുടെ പങ്ക് നിർണായകമാണ്. ബിസിനസ്സ് തന്ത്രങ്ങളെ നയിക്കുന്ന ട്രെൻഡുകളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും നിങ്ങൾ ഉത്തരവാദിയായിരിക്കും.

നിങ്ങൾ ഈ ഫീൽഡിൽ പുതിയ ആളായിരിക്കുമെങ്കിലും, പഠനത്തിലും പ്രശ്‌നപരിഹാരത്തിലുമുള്ള നിങ്ങളുടെ ഉത്സാഹം നിങ്ങളെ വിജയിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കും. അഭിമുഖങ്ങളിൽ, ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വം, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ, ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂളുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ ധാരണ നിങ്ങൾ പ്രകടിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട് . റോ ഡാറ്റ എങ്ങനെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാക്കി മാറ്റാമെന്ന് കാണിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

ആത്മവിശ്വാസമാണ് പ്രധാനം.

ഈ ചോദ്യങ്ങൾ പരിശീലിക്കുന്നതിലൂടെയും നിങ്ങളുടെ ഉത്തരങ്ങൾ പരിഷ്കരിക്കുന്നതിലൂടെയും, നിങ്ങളുടെ കഴിവുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കാനും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റ് സ്ഥാനത്തേക്കുള്ള ഒരു വാഗ്ദാന സ്ഥാനാർത്ഥിയായി വേറിട്ടുനിൽക്കാനും നിങ്ങൾ തയ്യാറാകും. ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക, ഓരോ വെല്ലുവിളിയും വളരാനുള്ള അവസരമാണെന്ന് ഓർക്കുക.

ഇനിപ്പറയുന്ന ചോദ്യങ്ങളും ഉത്തരങ്ങളും നിങ്ങളുടെ അഭിമുഖത്തിനിടെ വന്നേക്കാവുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണമായ ചില വിഷയങ്ങളിലൂടെ നിങ്ങളെ നയിക്കും. റോളിൻ്റെ സാങ്കേതിക വശങ്ങൾക്കായി മാത്രമല്ല, നിങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി ആശയവിനിമയം നടത്താമെന്നും അവർ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

1. എന്താണ് ഒരു ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ്?

ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഒരു ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ് ഉത്തരവാദിയാണ്. അവർ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, സ്ഥിതിവിവര വിശകലനം നടത്തുന്നു, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതിന് ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

2. ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിൻ്റെ പ്രധാന ഉത്തരവാദിത്തങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റുകൾ സാധാരണയായി:

• വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും വൃത്തിയാക്കുകയും ചെയ്യുക.
• ട്രെൻഡുകൾ, പാറ്റേണുകൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക.
• ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• കണ്ടെത്തലുകൾ ആശയവിനിമയം നടത്താൻ റിപ്പോർട്ടുകളും ഡാഷ്‌ബോർഡുകളും സൃഷ്‌ടിക്കുക.
• ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ടീമുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുക.

3. ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളും സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറുകളും ഏതൊക്കെയാണ്?

സാധാരണ ഉപകരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• എക്സൽ : ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വത്തിനും വിശകലനത്തിനും.
• SQL : ഡാറ്റാബേസുകൾ അന്വേഷിക്കുന്നതിന്.
• പൈത്തൺ/ആർ : വിപുലമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനത്തിനും ഓട്ടോമേഷനും.
• പട്ടിക/പവർ ബിഐ : ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനായി.
• Google Analytics : വെബ് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിനായി.

4. എന്താണ് SQL, ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിന് ഇത് എങ്ങനെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്?

റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ ഡാറ്റ അന്വേഷിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും SQL (ഘടനാപരമായ ചോദ്യ ഭാഷ) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കാര്യക്ഷമമായി വിശകലനം ചെയ്യാനും ഇത് ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളെ സഹായിക്കുന്നു. പ്രധാന SQL കമാൻഡുകളിൽ SELECT, JOIN, GROUP BY, WHERE എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

5. എന്താണ് ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, എന്തുകൊണ്ട് അത് പ്രധാനമാണ്?

ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ പിശകുകളോ പൊരുത്തക്കേടുകളോ തിരിച്ചറിയുന്നതും തിരുത്തുന്നതും ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. കൃത്യമല്ലാത്ത ഡാറ്റ തെറ്റായ വിശകലനത്തിലേക്കും തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ഉൾക്കാഴ്ചകളിലേക്കും നയിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് നിർണായകമാണ്.

6. ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നോർമലൈസേഷൻ എന്ന ആശയം വിശദീകരിക്കുക.

ഒരു ഡാറ്റാബേസിനെ ചെറിയ പട്ടികകളായി വിഭജിച്ച് ആവർത്തനവും ആശ്രിതത്വവും കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ സംഘടിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് നോർമലൈസേഷൻ. ഇത് സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുകയും ഡാറ്റ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതും പരിപാലിക്കുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്നു.

7. SQL-ലെ ലെഫ്റ്റ് ജോയിനും ഇന്നർ ജോയിനും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

• LEFT JOIN ഇടത് ടേബിളിൽ നിന്നുള്ള എല്ലാ റെക്കോർഡുകളും വലത് ടേബിളിൽ നിന്ന് പൊരുത്തപ്പെടുന്ന റെക്കോർഡുകളും നൽകുന്നു. പൊരുത്തമില്ലെങ്കിൽ, വലത് പട്ടികയുടെ നിരകൾക്കായി NULL മൂല്യങ്ങൾ നൽകും.
• രണ്ട് പട്ടികകളും തമ്മിൽ പൊരുത്തമുള്ള വരികൾ മാത്രം INNER JOIN നൽകുന്നു.

8. വ്യത്യസ്‌ത തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലന വിദ്യകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

• വിവരണാത്മക വിശകലനം : ഡാറ്റയും അതിൻ്റെ സവിശേഷതകളും സംഗ്രഹിക്കുന്നു.
• ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് വിശകലനം : പ്രവണതകളുടെയോ പ്രശ്നങ്ങളുടെയോ കാരണങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു.
• പ്രവചന വിശകലനം : ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാവി പ്രവണതകൾ പ്രവചിക്കുന്നു.
• കുറിപ്പടി വിശകലനം : ഫലങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.

9. ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ്റെ പ്രാധാന്യം എന്താണ്?

സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ വ്യക്തവും വിഷ്വൽ ഫോർമാറ്റിൽ അവതരിപ്പിക്കാൻ ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണം സഹായിക്കുന്നു (ഉദാ, ചാർട്ടുകൾ, ഗ്രാഫുകൾ). ട്രെൻഡുകൾ, പാറ്റേണുകൾ, ഔട്ട്‌ലറുകൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു, മികച്ച തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു .

10. പിവറ്റ് ടേബിൾ എന്താണെന്ന് വിശദീകരിക്കാമോ?

വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും അവതരിപ്പിക്കാനും ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്ന Excel-ലെ ഒരു ഉപകരണമാണ് പിവറ്റ് ടേബിൾ. ഡാറ്റ ചലനാത്മകമായി പുനഃക്രമീകരിക്കാനും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യാനും ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

11. ബാർ ചാർട്ടും ഹിസ്റ്റോഗ്രാമും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

• വർഗ്ഗീകരണ ഡാറ്റ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ഒരു ബാർ ചാർട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• തുടർച്ചയായ സംഖ്യാ ഡാറ്റയുടെ വിതരണം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു ഹിസ്റ്റോഗ്രാം ഉപയോഗിക്കുന്നു, മൂല്യങ്ങളുടെ ചില ശ്രേണികൾ എത്ര തവണ സംഭവിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു.

12. എന്താണ് റിഗ്രഷൻ വിശകലനം?

റിഗ്രഷൻ വിശകലനം എന്നത് ഒരു ആശ്രിത വേരിയബിളും ഒന്നോ അതിലധികമോ സ്വതന്ത്ര വേരിയബിളുകളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം മാതൃകയാക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സാങ്കേതികതയാണ്. ഇൻപുട്ടുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ആശ്രിത വേരിയബിളിൻ്റെ മൂല്യം പ്രവചിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

13. എന്താണ് പരസ്പര ബന്ധ ഗുണകം എന്ന് വിശദീകരിക്കുക.

കോറിലേഷൻ കോഫിഫിഷ്യൻ്റ് രണ്ട് വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ഒരു രേഖീയ ബന്ധത്തിൻ്റെ ശക്തിയും ദിശയും അളക്കുന്നു. ഇത് -1 (തികഞ്ഞ നെഗറ്റീവ് കോറിലേഷൻ) മുതൽ +1 വരെ (തികഞ്ഞ പോസിറ്റീവ് കോറിലേഷൻ), 0 എന്നത് പരസ്പര ബന്ധമില്ലെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

14. വ്യത്യസ്ത തരം ഡാറ്റ ഏതൊക്കെയാണ്?

ഡാറ്റയെ തരം തിരിക്കാം:

• ക്വാളിറ്റേറ്റീവ് (വർഗ്ഗീകരണം) : നോൺ-ന്യൂമറിക് ഡാറ്റ (ഉദാ, നിറങ്ങൾ, പേരുകൾ).
• ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് (സംഖ്യാപരമായത്) : അളക്കാൻ കഴിയുന്ന സംഖ്യാ ഡാറ്റ (ഉദാ, പ്രായം, വിൽപ്പന).
• ഡിസ്‌ക്രീറ്റ് : എണ്ണാവുന്ന ഡാറ്റ (ഉദാ, വിറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ എണ്ണം).
• തുടർച്ചയായി : ഒരു പരിധിക്കുള്ളിൽ ഏത് മൂല്യവും എടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഡാറ്റ (ഉദാ, ഉയരം, ഭാരം).

15. ശരാശരി, മീഡിയൻ, മോഡ് എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

• ശരാശരി : ഒരു ഡാറ്റാഗണത്തിൻ്റെ ശരാശരി മൂല്യം.
• മീഡിയൻ : ഡാറ്റ ക്രമത്തിൽ ക്രമീകരിക്കുമ്പോൾ മധ്യമൂല്യം.
• മോഡ് : ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഏറ്റവും പതിവായി സംഭവിക്കുന്ന മൂല്യം.

16. എന്താണ് ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിംഗ്?

ഡാറ്റയുടെ ഘടന, ഉള്ളടക്കം, ഗുണമേന്മ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാൻ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും അവലോകനം ചെയ്യുന്നതും ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിംഗിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകൾ, നഷ്‌ടമായ മൂല്യങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പൊരുത്തക്കേടുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്‌നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

17. ഘടനാപരമായതും ഘടനയില്ലാത്തതുമായ ഡാറ്റ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

• ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്‌തതും ടാബ്‌ലർ ഫോർമാറ്റുകളിൽ എളുപ്പത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയും (ഉദാ, ഡാറ്റാബേസ്).
• ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ അസംസ്‌കൃതമാണ്, കൂടാതെ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ഘടനയില്ല (ഉദാ, ടെക്‌സ്‌റ്റ്, സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ).

18. ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൽ ETL എന്താണ്?

ETL എന്നാൽ എക്സ്ട്രാക്റ്റ്, ട്രാൻസ്ഫോം, ലോഡ് എന്നിവയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതും അനുയോജ്യമായ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതും വിശകലനത്തിനായി ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസിലേക്കോ ഡാറ്റാബേസിലേക്കോ ലോഡ് ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയെ ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

19. ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ നേരിടുന്ന ചില വെല്ലുവിളികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

• വലുതും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
• ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും സ്ഥിരതയും ഉറപ്പാക്കുന്നു.
• അപൂർണ്ണമോ നഷ്‌ടമായതോ ആയ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.
• സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സാങ്കേതികമല്ലാത്ത പങ്കാളികളുമായി വ്യക്തമായി ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നു.

20. എന്താണ് അനുമാന പരിശോധന?

ഒരു സിദ്ധാന്തത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനോ നിരസിക്കുന്നതിനോ മതിയായ തെളിവുകൾ ഡാറ്റയുടെ സാമ്പിളിൽ ഉണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതിയാണ് ഹൈപ്പോതെസിസ് ടെസ്റ്റിംഗ്. ഒരു ശൂന്യ സിദ്ധാന്തവും ഇതര സിദ്ധാന്തവും താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

21. വ്യതിയാനവും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

• ഒരു ഡാറ്റാഗണത്തിലെ മൂല്യങ്ങൾ ശരാശരിയിൽ നിന്ന് എത്രമാത്രം വ്യതിചലിക്കുന്നു എന്ന് വേരിയൻസ് അളക്കുന്നു.
• സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ എന്നത് വ്യതിയാനത്തിൻ്റെ വർഗ്ഗമൂലമാണ്, ഇത് വ്യാപനത്തിൻ്റെ കൂടുതൽ അവബോധജന്യമായ അളവ് നൽകുന്നു.

22. ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൽ പൈത്തണിൻ്റെ പങ്ക് എന്താണ്?

ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനുള്ള ശക്തമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ് പൈത്തൺ. ഇത് പാണ്ടകൾ, NumPy, Matplotlib എന്നിവ പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, അത് ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.

23. ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൽ "ഔട്ട്‌ലിയർ" എന്ന പദം വിശദീകരിക്കുക.

ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലെ മറ്റ് മൂല്യങ്ങളിൽ നിന്ന് കാര്യമായ വ്യത്യാസമുള്ള ഒരു ഡാറ്റാ പോയിൻ്റാണ് ഔട്ട്‌ലിയർ. ഔട്ട്‌ലൈയറുകൾക്ക് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൻ്റെ ഫലങ്ങൾ വളച്ചൊടിക്കാൻ കഴിയും, അതിനാൽ അവ അന്വേഷിക്കുകയോ നീക്കം ചെയ്യുകയോ ചെയ്യേണ്ടി വന്നേക്കാം.

24. ഒരു ഡാറ്റാ നിഘണ്ടു ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം എന്താണ്?

ഒരു ഡാറ്റാബേസിലെ ഡാറ്റ ഘടകങ്ങളുടെ ഘടന, അർത്ഥം, ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ നിർവചിക്കുന്നതിനും വിവരിക്കുന്നതിനും ഒരു ഡാറ്റ നിഘണ്ടു ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റയിലുടനീളം സ്ഥിരതയും വ്യക്തതയും ഉറപ്പാക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

25. എന്താണ് എ/ബി ടെസ്റ്റ്?

ഒരു വെബ്‌പേജിൻ്റെയോ ആപ്പ് ഫീച്ചറിൻ്റെയോ പ്രോസസ്സിൻ്റെയോ രണ്ട് പതിപ്പുകൾ ഉപയോക്തൃ ഇടപഴകലിൻ്റെയോ പരിവർത്തന നിരക്കിൻ്റെയോ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഏതാണ് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നതെന്ന് കാണുന്നതിന് താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു പരീക്ഷണമാണ് A/B ടെസ്റ്റ്.

26. എന്താണ് സമയ ശ്രേണി വിശകലനം?

നിശ്ചിത സമയ ഇടവേളകളിൽ ശേഖരിച്ചതോ രേഖപ്പെടുത്തിയതോ ആയ ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് സമയ ശ്രേണി വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. കാലക്രമേണ ഡാറ്റയിലെ ട്രെൻഡുകൾ, പാറ്റേണുകൾ, സീസണൽ ഇഫക്റ്റുകൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

27. എന്താണ് SQL നോർമലൈസേഷൻ?

ആവർത്തനവും ആശ്രിതത്വവും കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഒരു ഡാറ്റാബേസിൽ ഡാറ്റ സംഘടിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് SQL നോർമലൈസേഷൻ. ഡാറ്റ യുക്തിസഹമായി ഘടനാപരമാണെന്നും പരിപാലിക്കാൻ എളുപ്പമാണെന്നും ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

28. നഷ്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റ നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്?

നഷ്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് നിരവധി മാർഗങ്ങളുണ്ട്:

• ഇംപ്യൂട്ടേഷൻ : നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങൾ മറ്റ് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കണക്കാക്കിയവ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു.
• ഇല്ലാതാക്കൽ : നഷ്‌ടമായ മൂല്യങ്ങളുള്ള വരികൾ നീക്കംചെയ്യുന്നു.
• ഒരു സ്ഥിരമായ മൂല്യം ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ : നഷ്‌ടമായ എൻട്രികൾക്ക് സ്ഥിരസ്ഥിതി മൂല്യം നൽകുന്നു.

29. ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൽ എന്താണ് ഡാഷ്ബോർഡ്?

എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന ഫോർമാറ്റിൽ പ്രധാന അളവുകോലുകളുടെയും ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകളുടെയും സംഗ്രഹം നൽകുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂളാണ് ഡാഷ്ബോർഡ്. പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങളിലേക്കുള്ള പുരോഗതി ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനും ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു .

30. എന്താണ് ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്?

വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്ന ഒരു വലിയ ശേഖരമാണ് ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്. ബിസിനസ് ഇൻ്റലിജൻസ് ടാസ്‌ക്കുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന രീതിയിൽ ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നതിലൂടെ കാര്യക്ഷമമായ അന്വേഷണത്തിനും റിപ്പോർട്ടിംഗിനും വിശകലനത്തിനും ഇത് അനുവദിക്കുന്നു .

31. ഒരു VLOOKUP ഫംഗ്‌ഷൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം എന്താണ്?

VLOOKUP എന്നത് Excel-ലെ ഒരു ഫംഗ്‌ഷനാണ്, ഒരു ടേബിളിൽ ഒരു മൂല്യം തിരയാനും മറ്റൊരു കോളത്തിൽ നിന്ന് അനുബന്ധ മൂല്യം തിരികെ നൽകാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും വീണ്ടെടുക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടിവരുമ്പോൾ ഇത് സഹായകരമാണ്.

32. ഒരു സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട് എന്ന ആശയം വിശദീകരിക്കുക.

തുടർച്ചയായ രണ്ട് വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന ഒരു തരം ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷനാണ് സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട്. പാറ്റേണുകളും പരസ്പര ബന്ധങ്ങളും ദൃശ്യപരമായി തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന X, Y അക്ഷങ്ങളിൽ പോയിൻ്റുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു.

33. എന്താണ് ഡാറ്റ മൈനിംഗ്?

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ പാറ്റേണുകൾ, ട്രെൻഡുകൾ, ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ മൈനിംഗ്. ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ അറിയിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

34. ഒരു ബിസിനസ്സിൽ ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിൻ്റെ പങ്ക് എന്താണ്?

ഡാറ്റയിലെ ട്രെൻഡുകൾ, പാറ്റേണുകൾ, ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ഒരു ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ് ബിസിനസ്സുകളെ സഹായിക്കുന്നു. ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുന്നതിനും അവർ പങ്കാളികളുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

35. എന്താണ് കെപിഐ (കീ പെർഫോമൻസ് ഇൻഡിക്കേറ്റർ)?

ഒരു ഓർഗനൈസേഷൻ അതിൻ്റെ ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ എത്രത്തോളം ഫലപ്രദമായി കൈവരിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന അളക്കാവുന്ന മൂല്യമാണ് കെപിഐ. പുരോഗതിയും പ്രകടനവും വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റുകൾ KPI-കൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.

36. ഡാറ്റ മൈനിംഗും മെഷീൻ ലേണിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

• സാധാരണയായി പരമ്പരാഗത സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ മൈനിംഗ് .
• മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ കംപ്യൂട്ടറുകളെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും വ്യക്തമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഇല്ലാതെ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.

37. എന്താണ് ബോക്സ് പ്ലോട്ട്?

ഒരു ബോക്സ് പ്ലോട്ട് എന്നത് ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിൻ്റെ വിതരണം കാണിക്കുന്ന ഒരു തരം ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണമാണ്. ഇത് ഒരു ബോക്‌സ് ആൻഡ് വിസ്‌കർ ഫോർമാറ്റിൽ മീഡിയൻ, ക്വാർട്ടൈൽസ്, ഔട്ട്‌ലറുകൾ എന്നിവ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു.

38. എന്താണ് പിവറ്റ് ചാർട്ട്?

Excel-ലെ പിവറ്റ് ടേബിളുകൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു തരം ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണമാണ് പിവറ്റ് ചാർട്ട്. ഇത് ഡാറ്റയുടെ ഗ്രാഫിക്കൽ പ്രാതിനിധ്യം നൽകുന്നു, ചലനാത്മക വിശകലനം അനുവദിക്കുന്നു.

39. ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട ചില തരം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഏതൊക്കെയാണ്?

ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് പരിചിതമായിരിക്കണം:

• ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ : തുടർച്ചയായ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ.
• വർഗ്ഗീകരണ മാതൃകകൾ : ഡിസിഷൻ ട്രീകളും ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷനും പോലുള്ള, വർഗ്ഗീകരണ ഫലങ്ങൾക്കായി.
• ക്ലസ്റ്ററിംഗ് മോഡലുകൾ : സമാന ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നതിന് k- അർത്ഥം പോലെ.

40. സാങ്കേതിക പശ്ചാത്തലമില്ലാത്ത ഒരാൾക്ക് ഡാറ്റ വിശകലനം എങ്ങനെ വിശദീകരിക്കും?

മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ട്രെൻഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നതും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതും ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ വിവരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസുകൾക്ക് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും അവരുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നേടാനും കഴിയും.

41. എന്താണ് ഒരു കോറിലേഷൻ മാട്രിക്സ്?

ഒന്നിലധികം വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള പരസ്പര ബന്ധ ഗുണകങ്ങൾ കാണിക്കുന്ന ഒരു പട്ടികയാണ് കോറിലേഷൻ മാട്രിക്സ്. ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലെ വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

42. എന്താണ് ഒരു ഫണൽ വിശകലനം?

ഒരു വാങ്ങൽ യാത്ര പോലെയുള്ള ഒരു പ്രക്രിയയിൽ ഉപയോക്താക്കൾ സ്വീകരിക്കുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ഫണൽ വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉപയോക്താക്കൾ എവിടെയാണ് ഡ്രോപ്പ് ചെയ്യുന്നതെന്നും എവിടെ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമെന്നും തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

43. ഒരു ഡാറ്റ മോഡലിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം എന്താണ്?

ഒരു ഡാറ്റ മോഡൽ ഡാറ്റയുടെ ഘടനയെയും ഒരു സിസ്റ്റത്തിനുള്ളിൽ അത് എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്നതിനെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാബേസുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും ചോദ്യങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

44. ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റ് എന്ന നിലയിൽ നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് ജോലികൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നത്?

ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങളിൽ ഓരോ ടാസ്ക്കിൻ്റെയും സ്വാധീനം, സമയപരിധികൾ, ടാസ്ക്കുകളുടെ സങ്കീർണ്ണത എന്നിവ പരിഗണിച്ചാണ് മുൻഗണന നൽകുന്നത്. മുൻഗണനകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ പങ്കാളികളുമായുള്ള ആശയവിനിമയം പ്രധാനമാണ്.

45. എന്താണ് അപാകത കണ്ടെത്തൽ?

അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ എന്നത് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന സ്വഭാവവുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്ത ഡാറ്റയിലെ ഔട്ട്‌ലറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അസാധാരണമായ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. വഞ്ചന കണ്ടെത്തുന്നതിലും ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണത്തിലും ഇത് പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

46. ​​ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റ് അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട ചില പ്രധാന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ആശയങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

പ്രധാന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ആശയങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• വിവരണാത്മക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ (മീൻ, മീഡിയൻ, മോഡ്)
• പ്രോബബിലിറ്റി ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകൾ
• അനുമാന പരിശോധന
• ആത്മവിശ്വാസത്തിൻ്റെ ഇടവേളകൾ
• പരസ്പര ബന്ധവും റിഗ്രഷൻ വിശകലനവും

47. എന്താണ് വെള്ളച്ചാട്ട ചാർട്ട്?

സാമ്പത്തിക വിശകലനത്തിനായി പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്ന, തുടർച്ചയായി സംഭവിക്കുന്ന പോസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ നെഗറ്റീവ് മൂല്യങ്ങളുടെ ക്യുമുലേറ്റീവ് ഇഫക്റ്റ് പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണമാണ് വെള്ളച്ചാട്ട ചാർട്ട്.

48. ക്രോസ്-സെക്ഷണൽ ഡാറ്റയും ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

• ക്രോസ്-സെക്ഷണൽ ഡാറ്റ എന്നത് ഒന്നിലധികം വിഷയങ്ങളിലുടനീളം ഒരു ഘട്ടത്തിൽ ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
• ഒരു വിഷയത്തിൽ നിന്നോ എൻ്റിറ്റിയിൽ നിന്നോ കാലാകാലങ്ങളിൽ ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയെ ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

49. ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൽ സാമ്പിൾ എടുക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രാധാന്യം എന്താണ്?

ഒരു വലിയ ജനസംഖ്യയുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗം വിശകലനം ചെയ്യാൻ സാമ്പിൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, അത് വിലപ്പെട്ട സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുമ്പോൾ തന്നെ സമയവും വിഭവങ്ങളും ലാഭിക്കുന്നു. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ അത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

50. നിങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിൻ്റെ കൃത്യത നിങ്ങൾ എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കും?

കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ, ഞാൻ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ രണ്ടുതവണ പരിശോധിക്കുകയും ഒന്നിലധികം രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫലങ്ങൾ സാധൂകരിക്കുകയും വിഷയ വിദഗ്ധരുമായി ക്രോസ്-റഫറൻസ് കണ്ടെത്തലുകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പതിവായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതും അവ വൃത്തിയാക്കുന്നതും നിർണായകമാണ്.