తాజా డేటా అనలిస్ట్ పాత్ర కోసం 50 సాధారణ ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నలు

డేటా అనలిస్ట్‌గా మారడం అనేది ఒక ఉత్తేజకరమైన కెరీర్ మార్గం, ముఖ్యంగా డేటా ప్రపంచాన్ని అన్వేషించడానికి ఆసక్తి ఉన్న ఫ్రెషర్‌లకు. నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి కంపెనీలు ఎక్కువగా డేటాపై ఆధారపడతాయి కాబట్టి, డేటా అనలిస్ట్‌గా మీ పాత్ర కీలకం. వ్యాపార వ్యూహాలను నడిపించే ట్రెండ్‌లు మరియు అంతర్దృష్టులను వెలికితీసేందుకు డేటాను సేకరించడం, విశ్లేషించడం మరియు వివరించడం వంటి బాధ్యతలను మీరు కలిగి ఉంటారు.

మీరు ఫీల్డ్‌కి కొత్త అయితే, నేర్చుకోవడం మరియు సమస్య పరిష్కారం పట్ల మీ ఉత్సాహం మీకు విజయం సాధించడంలో సహాయపడతాయి. ఇంటర్వ్యూలలో, మీరు డేటా మానిప్యులేషన్, స్టాటిస్టికల్ పద్ధతులు మరియు డేటా విజువలైజేషన్ టూల్స్ గురించి మీ అవగాహనను ప్రదర్శించాలి . మీరు ముడి డేటాను చర్య తీసుకోదగిన అంతర్దృష్టులుగా ఎలా మార్చవచ్చో చూపడం చాలా అవసరం.

విశ్వాసం కీలకం.

ఈ ప్రశ్నలను ప్రాక్టీస్ చేయడం మరియు మీ సమాధానాలను మెరుగుపరచడం ద్వారా, మీరు మీ నైపుణ్యాలను ప్రదర్శించడానికి సిద్ధంగా ఉంటారు మరియు డేటా అనలిస్ట్ స్థానం కోసం మంచి అభ్యర్థిగా నిలబడతారు. ఏకాగ్రతతో ఉండండి మరియు ప్రతి సవాలు ఎదగడానికి ఒక అవకాశం అని గుర్తుంచుకోండి.

కింది ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు మీ ఇంటర్వ్యూలో వచ్చే కొన్ని సాధారణ అంశాల ద్వారా మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తాయి. పాత్ర యొక్క సాంకేతిక అంశాలకు మాత్రమే కాకుండా, మీ అన్వేషణలను సమర్థవంతంగా ఎలా కమ్యూనికేట్ చేయాలనే దాని కోసం కూడా వారు మీకు సహాయం చేస్తారు.

1. డేటా అనలిస్ట్ అంటే ఏమిటి?

డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సంస్థలకు సహాయం చేయడానికి డేటాను సేకరించడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు విశ్లేషించడం కోసం డేటా విశ్లేషకుడు బాధ్యత వహిస్తారు. వారు పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తారు, గణాంక విశ్లేషణను నిర్వహిస్తారు మరియు అంతర్దృష్టులను కమ్యూనికేట్ చేయడానికి విజువలైజేషన్‌లను సృష్టిస్తారు.

2. డేటా అనలిస్ట్ యొక్క కీలక బాధ్యతలు ఏమిటి?

డేటా విశ్లేషకులు సాధారణంగా:

• వివిధ మూలాల నుండి డేటాను సేకరించి శుభ్రపరచండి.
• ట్రెండ్‌లు, నమూనాలు మరియు అంతర్దృష్టులను వెలికితీసేందుకు డేటాను విశ్లేషించండి.
• డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించండి.
• ఫలితాలను కమ్యూనికేట్ చేయడానికి నివేదికలు మరియు డాష్‌బోర్డ్‌లను సృష్టించండి.
• వ్యాపార ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడానికి బృందాలతో కలిసి పని చేయండి.

3. డేటా విశ్లేషకులు ఏ సాధనాలు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్‌లను సాధారణంగా ఉపయోగిస్తారు?

సాధారణ సాధనాలు:

• ఎక్సెల్ : డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు విశ్లేషణ కోసం.
• SQL : డేటాబేస్‌లను ప్రశ్నించడం కోసం.
• పైథాన్/R : అధునాతన గణాంక విశ్లేషణ మరియు ఆటోమేషన్ కోసం.
• పట్టిక/పవర్ BI : డేటా విజువలైజేషన్ కోసం.
• Google Analytics : వెబ్ డేటా విశ్లేషణ కోసం.

4. SQL అంటే ఏమిటి మరియు డేటా విశ్లేషకుడికి ఇది ఎలా ఉపయోగపడుతుంది?

రిలేషనల్ డేటాబేస్‌లలో డేటాను ప్రశ్నించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి SQL (స్ట్రక్చర్డ్ క్వెరీ లాంగ్వేజ్) ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది డేటా ఎనలిస్ట్‌లు డేటాను సంగ్రహించడానికి, మార్చడానికి మరియు సమర్థవంతంగా విశ్లేషించడానికి సహాయపడుతుంది. కీ SQL ఆదేశాలలో SELECT, JOIN, GROUP BY మరియు WHERE ఉన్నాయి.

5. డేటా క్లీనింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు అది ఎందుకు ముఖ్యం?

డేటా క్లీనింగ్ అనేది డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి డేటాసెట్‌లలో లోపాలు లేదా అసమానతలను గుర్తించడం మరియు సరిదిద్దడం. ఇది చాలా ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే సరికాని డేటా తప్పు విశ్లేషణ మరియు తప్పుదారి పట్టించే అంతర్దృష్టులకు దారి తీస్తుంది.

6. డేటాబేస్‌లలో సాధారణీకరణ భావనను వివరించండి.

సాధారణీకరణ అనేది డేటాబేస్‌ను చిన్న పట్టికలుగా విభజించడం ద్వారా రిడెండెన్సీ మరియు డిపెండెన్సీని తగ్గించడానికి డేటాను నిర్వహించే ప్రక్రియ. ఇది స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది మరియు డేటాను నవీకరించడం మరియు నిర్వహించడం సులభం చేస్తుంది.

7. SQLలో LEFT JOIN మరియు INNER JOIN మధ్య తేడా ఏమిటి?

• LEFT JOIN ఎడమ పట్టిక నుండి అన్ని రికార్డ్‌లను మరియు కుడి పట్టిక నుండి సరిపోలిన రికార్డ్‌లను అందిస్తుంది. సరిపోలిక లేనట్లయితే, కుడి పట్టిక యొక్క నిలువు వరుసల కోసం NULL విలువలు అందించబడతాయి.
• INNER JOIN రెండు పట్టికల మధ్య సరిపోలిక ఉన్న అడ్డు వరుసలను మాత్రమే అందిస్తుంది.

8. వివిధ రకాల డేటా విశ్లేషణ పద్ధతులు ఏమిటి?

• వివరణాత్మక విశ్లేషణ : డేటా మరియు దాని లక్షణాలను సంగ్రహిస్తుంది.
• రోగనిర్ధారణ విశ్లేషణ : పోకడలు లేదా సమస్యల కారణాలను గుర్తిస్తుంది.
• అంచనా విశ్లేషణ : చారిత్రక డేటా ఆధారంగా భవిష్యత్తు పోకడలను అంచనా వేస్తుంది.
• ప్రిస్క్రిప్టివ్ విశ్లేషణ : ఫలితాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి చర్యలను సిఫార్సు చేస్తుంది.

9. డేటా విశ్లేషణలో డేటా విజువలైజేషన్ యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?

డేటా విజువలైజేషన్ సంక్లిష్ట డేటాను స్పష్టమైన, దృశ్య ఆకృతిలో ప్రదర్శించడానికి సహాయపడుతుంది (ఉదా, చార్ట్‌లు, గ్రాఫ్‌లు). ఇది ట్రెండ్‌లు, నమూనాలు మరియు అవుట్‌లయర్‌లను గుర్తించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది, మెరుగైన నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది .

10. పివోట్ టేబుల్ అంటే ఏమిటో మీరు వివరించగలరా?

పివోట్ టేబుల్ అనేది ఎక్సెల్‌లోని ఒక సాధనం, ఇది పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సంగ్రహించడానికి, విశ్లేషించడానికి, అన్వేషించడానికి మరియు ప్రదర్శించడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. ఇది డైనమిక్‌గా డేటాను క్రమాన్ని మార్చడానికి, ఫిల్టర్ చేయడానికి మరియు సమూహాన్ని అనుమతిస్తుంది.

11. బార్ చార్ట్ మరియు హిస్టోగ్రాం మధ్య తేడా ఏమిటి?

• వర్గీకరణ డేటాను సరిపోల్చడానికి బార్ చార్ట్ ఉపయోగించబడుతుంది.
• నిరంతర సంఖ్యా డేటా పంపిణీని ప్రదర్శించడానికి హిస్టోగ్రాం ఉపయోగించబడుతుంది, నిర్దిష్ట విలువలు ఎంత తరచుగా జరుగుతాయో చూపిస్తుంది .

12. రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ అంటే ఏమిటి?

రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ అనేది డిపెండెంట్ వేరియబుల్ మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ స్వతంత్ర వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని మోడల్ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించే గణాంక సాంకేతికత. ఇన్‌పుట్‌ల ఆధారంగా డిపెండెంట్ వేరియబుల్ విలువను అంచనా వేయడంలో ఇది సహాయపడుతుంది.

13. సహసంబంధ గుణకం అంటే ఏమిటో వివరించండి.

సహసంబంధ గుణకం రెండు వేరియబుల్స్ మధ్య సరళ సంబంధం యొక్క బలం మరియు దిశను కొలుస్తుంది. ఇది -1 (పరిపూర్ణ ప్రతికూల సహసంబంధం) నుండి +1 (పరిపూర్ణ సానుకూల సహసంబంధం) వరకు ఉంటుంది, 0 సహసంబంధం లేదని సూచిస్తుంది.

14. వివిధ రకాల డేటా ఏమిటి?

డేటాను ఇలా వర్గీకరించవచ్చు:

• గుణాత్మక (వర్గీకరణ) : సంఖ్యా రహిత డేటా (ఉదా, రంగులు, పేర్లు).
• పరిమాణాత్మక (సంఖ్యాపరమైన) : కొలవగల సంఖ్యా డేటా (ఉదా, వయస్సు, అమ్మకాలు).
• వివిక్త : లెక్కించదగిన డేటా (ఉదా, విక్రయించిన ఉత్పత్తుల సంఖ్య).
• నిరంతర : పరిధిలో ఏదైనా విలువను తీసుకోగల డేటా (ఉదా, ఎత్తు, బరువు).

15. సగటు, మధ్యస్థ మరియు మోడ్ మధ్య తేడా ఏమిటి?

• మీన్ : డేటాసెట్ యొక్క సగటు విలువ.
• మధ్యస్థం : డేటా క్రమంలో అమర్చబడినప్పుడు మధ్య విలువ.
• మోడ్ : డేటాసెట్‌లో చాలా తరచుగా కనిపించే విలువ.

16. డేటా ప్రొఫైలింగ్ అంటే ఏమిటి?

డేటా ప్రొఫైలింగ్ అనేది దాని నిర్మాణం, కంటెంట్ మరియు నాణ్యతను అర్థం చేసుకోవడానికి డేటాను విశ్లేషించడం మరియు సమీక్షించడం. ఇది నకిలీలు, తప్పిపోయిన విలువలు లేదా అసమానతలు వంటి డేటా నాణ్యత సమస్యలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.

17. నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా మధ్య తేడా ఏమిటి?

• నిర్మాణాత్మక డేటా నిర్వహించబడుతుంది మరియు పట్టిక ఫార్మాట్లలో (ఉదా, డేటాబేస్) సులభంగా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది.
• అన్‌స్ట్రక్చర్డ్ డేటా ముడి మరియు ముందే నిర్వచించబడిన నిర్మాణం లేదు (ఉదా, టెక్స్ట్, సోషల్ మీడియా పోస్ట్‌లు).

18. డేటా విశ్లేషణలో ETL అంటే ఏమిటి?

ETL అంటే ఎక్స్‌ట్రాక్ట్, ట్రాన్స్‌ఫార్మ్ మరియు లోడ్. ఇది బహుళ మూలాల నుండి డేటాను సంగ్రహించే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది, దానిని తగిన ఆకృతిలోకి మార్చడం మరియు విశ్లేషణ కోసం డేటా గిడ్డంగి లేదా డేటాబేస్‌లోకి లోడ్ చేయడం.

19. డేటా విశ్లేషకులు ఎదుర్కొంటున్న కొన్ని సవాళ్లు ఏమిటి?

• పెద్ద మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాను నిర్వహించడం.
• డేటా నాణ్యత మరియు స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడం.
• అసంపూర్ణమైన లేదా తప్పిపోయిన డేటాను విశ్లేషించడం.
• సంక్లిష్ట డేటా అంతర్దృష్టులను నాన్-టెక్నికల్ వాటాదారులకు స్పష్టంగా తెలియజేయడం.

20. పరికల్పన పరీక్ష అంటే ఏమిటి?

పరికల్పన పరీక్ష అనేది ఒక పరికల్పనకు మద్దతు ఇవ్వడానికి లేదా తిరస్కరించడానికి డేటా యొక్క నమూనాలో తగినంత సాక్ష్యం ఉందో లేదో తెలుసుకోవడానికి ఉపయోగించే ఒక గణాంక పద్ధతి. ఇది శూన్య పరికల్పన మరియు ప్రత్యామ్నాయ పరికల్పనను పోల్చడాన్ని కలిగి ఉంటుంది.

21. వ్యత్యాసం మరియు ప్రామాణిక విచలనం మధ్య తేడా ఏమిటి?

• డేటాసెట్‌లోని విలువలు సగటు నుండి ఎంత వైదొలగుతున్నాయో వైవిధ్యం కొలుస్తుంది.
• ప్రామాణిక విచలనం అనేది వైవిధ్యం యొక్క వర్గమూలం మరియు వ్యాప్తి యొక్క మరింత స్పష్టమైన కొలతను అందిస్తుంది.

22. డేటా విశ్లేషణలో పైథాన్ పాత్ర ఏమిటి?

డేటా విశ్లేషణ కోసం పైథాన్ శక్తివంతమైన ప్రోగ్రామింగ్ భాష. ఇది పాండాలు, NumPy మరియు Matplotlib వంటి లైబ్రరీలను అందిస్తుంది, ఇది డేటాను శుభ్రపరచడం, మార్చడం మరియు దృశ్యమానం చేయడం సులభం చేస్తుంది.

23. డేటా విశ్లేషణలో "అవుట్‌లియర్" అనే పదాన్ని వివరించండి.

అవుట్‌లియర్ అనేది డేటా సెట్‌లోని ఇతర విలువల నుండి గణనీయంగా భిన్నంగా ఉండే డేటా పాయింట్. అవుట్‌లియర్‌లు డేటా విశ్లేషణ ఫలితాలను వక్రీకరించవచ్చు, కాబట్టి వాటిని పరిశోధించవలసి ఉంటుంది లేదా తీసివేయవలసి ఉంటుంది.

24. డేటా డిక్షనరీని ఉపయోగించడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?

డేటాబేస్‌లోని డేటా మూలకాల నిర్మాణం, అర్థం మరియు సంబంధాలను నిర్వచించడానికి మరియు వివరించడానికి డేటా నిఘంటువు ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది డేటా అంతటా స్థిరత్వం మరియు స్పష్టతను నిర్ధారించడంలో సహాయపడుతుంది .

25. A/B పరీక్ష అంటే ఏమిటి?

A/B పరీక్ష అనేది వెబ్‌పేజీ, యాప్ ఫీచర్ లేదా ప్రాసెస్ యొక్క రెండు వెర్షన్‌లను పోల్చి చూసే ఒక ప్రయోగం, వినియోగదారు నిశ్చితార్థం లేదా మార్పిడి రేట్‌ల పరంగా ఏది మెరుగ్గా పనిచేస్తుందో చూడటానికి.

26. సమయ శ్రేణి విశ్లేషణ అంటే ఏమిటి?

సమయ శ్రేణి విశ్లేషణ నిర్దిష్ట సమయ వ్యవధిలో సేకరించిన లేదా రికార్డ్ చేయబడిన డేటా పాయింట్లను విశ్లేషించడం. ఇది కాలక్రమేణా డేటాలో ట్రెండ్‌లు, నమూనాలు మరియు కాలానుగుణ ప్రభావాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.

27. SQL సాధారణీకరణ అంటే ఏమిటి?

SQL సాధారణీకరణ అనేది రిడెండెన్సీ మరియు డిపెండెన్సీని తగ్గించడానికి డేటాబేస్లో డేటాను నిర్వహించే ప్రక్రియ. ఇది డేటా తార్కికంగా నిర్మాణాత్మకంగా మరియు సులభంగా నిర్వహించబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది.

28. తప్పిపోయిన డేటాను మీరు ఎలా నిర్వహిస్తారు?

తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహించడానికి అనేక పద్ధతులు ఉన్నాయి:

• ఇంప్యుటేషన్ : తప్పిపోయిన విలువలను ఇతర డేటా ఆధారంగా అంచనా వేసిన వాటితో భర్తీ చేయడం.
• తొలగింపు : తప్పిపోయిన విలువలతో అడ్డు వరుసలను తీసివేయడం.
• స్థిరమైన విలువతో భర్తీ చేయడం : తప్పిపోయిన ఎంట్రీలకు డిఫాల్ట్ విలువను కేటాయించడం.

29. డేటా విశ్లేషణలో డాష్‌బోర్డ్ అంటే ఏమిటి?

డ్యాష్‌బోర్డ్ అనేది డేటా విజువలైజేషన్ సాధనం, ఇది కీలకమైన కొలమానాలు మరియు డేటా పాయింట్‌ల సారాంశాన్ని సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే ఆకృతిలో అందిస్తుంది. పనితీరును పర్యవేక్షించడానికి మరియు వ్యాపార లక్ష్యాల వైపు పురోగతిని ట్రాక్ చేయడానికి డాష్‌బోర్డ్‌లు ఉపయోగించబడతాయి .

30. డేటా గిడ్డంగి అంటే ఏమిటి?

డేటా గిడ్డంగి అనేది వివిధ వనరుల నుండి నిర్మాణాత్మక డేటాను నిల్వ చేసే పెద్ద రిపోజిటరీ. ఇది వ్యాపార గూఢచార విధులకు మద్దతు ఇచ్చే విధంగా డేటాను నిర్వహించడం ద్వారా సమర్థవంతమైన క్వెరీయింగ్, రిపోర్టింగ్ మరియు విశ్లేషణ కోసం అనుమతిస్తుంది .

31. VLOOKUP ఫంక్షన్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?

VLOOKUP అనేది పట్టికలోని విలువ కోసం శోధించడానికి మరియు మరొక నిలువు వరుస నుండి సంబంధిత విలువను అందించడానికి ఉపయోగించే Excelలో ఒక ఫంక్షన్. మీరు పెద్ద డేటాసెట్‌ల నుండి డేటాను సరిపోల్చాలి మరియు తిరిగి పొందవలసి వచ్చినప్పుడు ఇది సహాయకరంగా ఉంటుంది.

32. స్కాటర్ ప్లాట్ భావనను వివరించండి.

స్కాటర్ ప్లాట్ అనేది రెండు నిరంతర వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని ప్రదర్శించే ఒక రకమైన డేటా విజువలైజేషన్. పాయింట్లు X మరియు Y అక్షాలపై పన్నాగం చేయబడ్డాయి, ఇది నమూనాలు మరియు సహసంబంధాలను దృశ్యమానంగా గుర్తించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

33. డేటా మైనింగ్ అంటే ఏమిటి?

డేటా మైనింగ్ అనేది గణాంక మరియు గణన పద్ధతులను ఉపయోగించి పెద్ద డేటాసెట్‌లలో నమూనాలు, పోకడలు మరియు సంబంధాలను కనుగొనే ప్రక్రియ. వ్యాపార నిర్ణయాలను తెలియజేయగల ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.

34. వ్యాపారంలో డేటా అనలిస్ట్ పాత్ర ఏమిటి?

డేటాలోని ట్రెండ్‌లు, ప్యాటర్న్‌లు మరియు సంబంధాలను విశ్లేషించడం ద్వారా డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో డేటా అనలిస్ట్ వ్యాపారాలకు సహాయపడుతుంది. వ్యాపార అవసరాలను గుర్తించడానికి మరియు చర్య తీసుకోదగిన అంతర్దృష్టులను అందించడానికి వారు వాటాదారులతో సన్నిహితంగా పని చేస్తారు.

35. KPI (కీ పెర్ఫార్మెన్స్ ఇండికేటర్) అంటే ఏమిటి?

KPI అనేది ఒక సంస్థ తన వ్యాపార లక్ష్యాలను ఎంత సమర్థవంతంగా సాధిస్తుందో చూపే కొలవగల విలువ. డేటా విశ్లేషకులు పురోగతి మరియు పనితీరును అంచనా వేయడానికి KPIలను ట్రాక్ చేస్తారు.

36. డేటా మైనింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ మధ్య తేడా ఏమిటి?

• డేటా మైనింగ్ అనేది సాధారణంగా సాంప్రదాయ గణాంక పద్ధతులతో డేటాలోని నమూనాలను కనుగొనే ప్రక్రియ.
• మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కంప్యూటర్లు డేటా నుండి నేర్చుకునేలా మరియు స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ లేకుండా అంచనాలను రూపొందించడానికి అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించడం.

37. బాక్స్ ప్లాట్ అంటే ఏమిటి?

బాక్స్ ప్లాట్ అనేది డేటా సెట్ పంపిణీని చూపే ఒక రకమైన డేటా విజువలైజేషన్. ఇది బాక్స్-అండ్-విస్కర్ ఆకృతిలో మధ్యస్థ, క్వార్టైల్స్ మరియు అవుట్‌లయర్‌లను ప్రదర్శిస్తుంది.

38. పివోట్ చార్ట్ అంటే ఏమిటి?

పివోట్ చార్ట్ అనేది ఎక్సెల్‌లోని పివోట్ టేబుల్‌లతో పనిచేసే డేటా విజువలైజేషన్ రకం. ఇది డేటా యొక్క గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యాన్ని అందిస్తుంది, డైనమిక్ విశ్లేషణను అనుమతిస్తుంది.

39. డేటా విశ్లేషకులు తెలుసుకోవలసిన కొన్ని రకాల మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ ఏమిటి?

డేటా విశ్లేషకులు వీటిని తెలుసుకోవాలి:

• లీనియర్ రిగ్రెషన్ : నిరంతర ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి.
• వర్గీకరణ నమూనాలు : వర్గీకరణ ఫలితాల కోసం నిర్ణయం వృక్షాలు మరియు లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ వంటివి.
• క్లస్టరింగ్ నమూనాలు : సారూప్య డేటా పాయింట్‌లను సమూహపరచడానికి k-మీన్స్ లాగా.

40. సాంకేతిక నేపథ్యం లేని వ్యక్తికి మీరు డేటా విశ్లేషణను ఎలా వివరిస్తారు?

డేటా విశ్లేషణలో మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడే ట్రెండ్‌లు లేదా నమూనాలను గుర్తించడానికి డేటాను పరిశీలించడం మరియు వివరించడం ఉంటుంది. ఈ సమాచారాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, వ్యాపారాలు కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయగలవు, ఉత్పత్తులను మెరుగుపరచగలవు మరియు తమ లక్ష్యాలను సాధించగలవు.

41. సహసంబంధ మాతృక అంటే ఏమిటి?

సహసంబంధ మాతృక అనేది బహుళ వేరియబుల్స్ మధ్య సహసంబంధ గుణకాలను చూపే పట్టిక. డేటాసెట్‌లోని వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాలను గుర్తించడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది.

42. గరాటు విశ్లేషణ అంటే ఏమిటి?

కొనుగోలు ప్రయాణం వంటి ప్రక్రియలో వినియోగదారులు తీసుకునే దశలను ట్రాక్ చేయడానికి ఫన్నెల్ విశ్లేషణ ఉపయోగించబడుతుంది. వినియోగదారులు ఎక్కడ తగ్గుతారు మరియు ఎక్కడ మెరుగుదలలు చేయవచ్చో గుర్తించడంలో ఇది సహాయపడుతుంది.

43. డేటా మోడల్ ప్రయోజనం ఏమిటి?

డేటా మోడల్ అనేది డేటా యొక్క నిర్మాణాన్ని మరియు సిస్టమ్‌లో అది ఎలా సంబంధం కలిగి ఉందో సూచిస్తుంది. ఇది డేటాబేస్‌లను రూపొందించడంలో, స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడంలో మరియు ప్రశ్నలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది.

44. మీరు డేటా అనలిస్ట్‌గా విధులకు ఎలా ప్రాధాన్యత ఇస్తారు?

వ్యాపార లక్ష్యాలపై ప్రతి పని యొక్క ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడం, గడువులను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం మరియు టాస్క్‌ల సంక్లిష్టత ద్వారా ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడుతుంది. ప్రాధాన్యతలను అర్థం చేసుకోవడంలో వాటాదారులతో కమ్యూనికేషన్ కీలకం.

45. అనామలీ డిటెక్షన్ అంటే ఏమిటి?

అనోమలీ డిటెక్షన్ అనేది ఊహించిన ప్రవర్తనకు అనుగుణంగా లేని డేటాలో అవుట్‌లెర్స్ లేదా అసాధారణ నమూనాలను గుర్తించే ప్రక్రియ. ఇది తరచుగా మోసం గుర్తింపు మరియు నాణ్యత నియంత్రణలో ఉపయోగించబడుతుంది.

46. ​​డేటా విశ్లేషకుడు తెలుసుకోవలసిన కొన్ని కీలక గణాంక అంశాలు ఏమిటి?

ముఖ్య గణాంక భావనలు:

• వివరణాత్మక గణాంకాలు (సగటు, మధ్యస్థ, మోడ్)
• సంభావ్యత పంపిణీలు
• పరికల్పన పరీక్ష
• విశ్వాస విరామాలు
• సహసంబంధం మరియు తిరోగమన విశ్లేషణ

47. జలపాతం చార్ట్ అంటే ఏమిటి?

జలపాతం చార్ట్ అనేది డేటా విజువలైజేషన్, ఇది వరుసగా సంభవించే సానుకూల లేదా ప్రతికూల విలువల యొక్క సంచిత ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, తరచుగా ఆర్థిక విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగిస్తారు.

48. క్రాస్ సెక్షనల్ మరియు టైమ్-సిరీస్ డేటా మధ్య తేడా ఏమిటి?

• క్రాస్ సెక్షనల్ డేటా అనేది బహుళ సబ్జెక్ట్‌లలో ఒకే సమయంలో సేకరించిన డేటాను సూచిస్తుంది.
• టైమ్-సిరీస్ డేటా అనేది ఒకే విషయం లేదా ఎంటిటీ నుండి కాలక్రమేణా సేకరించబడిన డేటాను సూచిస్తుంది.

49. డేటా విశ్లేషణలో నమూనా యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?

పెద్ద జనాభా యొక్క ఉపసమితిని విశ్లేషించడానికి నమూనా మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ఇది విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తూనే సమయం మరియు వనరులను ఆదా చేస్తుంది. పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఇది అవసరం.

50. మీ విశ్లేషణ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మీరు ఎలా నిర్ధారిస్తారు?

ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి, నేను డేటా మూలాలను ఒకటికి రెండుసార్లు తనిఖీ చేస్తాను, బహుళ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఫలితాలను ధృవీకరిస్తాను మరియు సబ్జెక్ట్ నిపుణులతో క్రాస్-రిఫరెన్స్ ఫైండింగ్‌లను చేస్తాను. డేటాసెట్‌లను క్రమం తప్పకుండా నవీకరించడం మరియు వాటిని శుభ్రపరచడం కూడా కీలకం.