虽然数据一直是业务增长的基本组成部分，但随着过去20年的科技繁荣，现在的信息太多了，公司不知道该如何处理。
在这个世界上2.5亿亿字节大量的数据每天都在创建，组织需要分析原始数据集，并将其用于做出合理的业务决策。这种需求自然要求招聘更多的数据分析师，使数据分析师角色成为需求最高的职位之一海斯．
虽然需求旺盛，但数据分析师是评估和面试中最复杂的角色之一，因为它需要多种技术和软技能的组合，通过数据科学和数据分析解决业务问题。
本文将为您提供工具箱，帮助您轻松聘请下一位数据分析师。
请继续阅读，了解更多关于该角色的信息，并利用60个数据分析师面试问题，快速发现一个有经验的数据分析师(还有一些额外的面试问题!)我们还将为准确评估您的数据分析师申请人的技术技能和行为适应性提供建议。
数据分析师资格和技能寻找
数据分析师是收集、分析和解释数据以解决特定问题的人。这一角色分为花时间处理数据和与利益相关者沟通发现。数据分析师的日常工作通常是这样的:
- 收集数据
- 数据清理
- 数据模型
- 资料解释
- 演讲
出色的数据分析师有一颗好奇的心，倾向于问事情为什么要做，而不是接受事情是如何做的。他们还具有扎实的沟通能力和技术灵活性。
因此，这个角色需要多种技能:
- 交互、理解和分析数据、识别不同类型数据的技术技能;
- 软技能，清楚地传达调查结果，并通过所述调查结果影响决策。
让我们深入研究数据分析师要寻找的技能。
数据分析的软技能和个性特征
- 讲故事的技巧
虽然分析和理解数据对工作至关重要，但数据只能提供洞察力。仅仅在没有数据可视化的情况下强调数据点，并将数据与业务场景或市场现实联系起来，并不总是能说服其他人采纳某个观点并做出决策。
优秀的数据分析师拥有扎实的讲故事、演示和沟通技能。他们通过提供上下文来解释数据，以支持更大的图景和采取行动的情绪。
他们通过故事简化数据，赢得利益相关者的支持，同时帮助企业做出合理的业务决策。
数据分析师候选人应在回答一系列问题时展示上述技能行为面试问题在数据分析师的面试中。
数据分析首先要提出正确的问题，以找到并给出正确的答案。为了深入研究数据分析和数据科学，数据分析师应该能够进行“关于思考的思考”。
因此，批判性思维，即系统理性地思考以理解想法之间联系的能力，是数据分析师的关键技能。
在数据分析师面试中，一个成功的候选人应该进行反思和自主思考，并通过以下步骤揭示不总是清晰的联系:
- 找出问题所在。
- 收集数据、观点和论据。
- 分析和评估数据/数据验证。
- 确定的假设。
- 建立的意义。
- 做个决定。
- 沟通决定。
与批判性思维相辅相成，解决问题是数据分析师应该具备的基本技能。
具有扎实解决问题技能的数据分析师了解问题和需要解决的问题。他们可以发现可能揭露故事的模式和趋势。
在数据分析师面试中，通过一系列行为问题来揭示所列出的软技能，对于了解候选人是否适合该职位至关重要。
为了确保你的候选名单上都是表现优秀的人，你可以从针对工作的技能评估开始。Toggl雇佣的业务分析师模板在一个强大的测试中评估数据输入/分析、问题解决、沟通和时间管理。
数据分析的技术技能
- SQL
SQL，或结构化查询语言，是行业标准的数据库语言，可以说是数据分析师最重要的技术技能。SQL比Excel更高级，可以处理大数据集，无论是管理和存储数据，连接多个数据库，还是从头开始构建数据库结构。
希望成为贵公司数据分析师的候选人应该很容易地利用SQL进行数据概要分析、挖掘、分析、数据清理、表单级验证等。
你想在面试中评估这项特殊技能吗?为了帮助您更有效地招聘，我们增加了额外的数据分析师面试问题SQL。
5.统计编程语言(R, Python)
和SQL一样，R和Python是功能强大的统计编程语言，在管理大数据和执行数据分析时比Microsoft Excel更高级。
虽然数据分析师应该擅长excel并精通统计技术，但这些统计编程语言是执行高级数据分析的行业标准。
优秀的数据分析师了解几种编程语言，在数据分析过程中利用它们，并且精通至少一种。
你想在面试中评估这项特殊技能吗?为了帮助您更有效地招聘，我们增加了额外的数据分析师面试问题Python。
6.机器学习
机器学习是一种数据分析的形式，它可以自动构建分析模型。这一领域的数据分析师专注于分析可以从数据中学习、识别模式并在没有人为干预的情况下做出决策的系统。
虽然不是每个数据分析师都需要这项技能，也不是每个数据分析师的工作描述都要求它，但由于人工智能和预测分析的主题正在兴起，这项技能在数据科学中变得越来越重要。
如果你的职位描述包括机器学习知识，我们已经为你准备好了工具包。你可以开始筛选和筛选候选人与我们机器学习工程师(Python)模板．而Toggl雇佣允许您自定义测试和添加/删除技能，此模板已经包含与数据分析师需求一致的实用技能。
7.数据挖掘
数据挖掘是数据分析的一个子集，它侧重于数据分析聚类分析．它探索和分析大量的知识，以找到基本的模式和规则。
数据挖掘也可以是一种有系统的后续方法，用于在广泛的数据集中识别和发现隐藏的模式和数据。
成功的数据分析师应该具备数据挖掘技能，因为分类分析、关联规则学习、异常值检测、聚类分析和回归分析等数据挖掘方法是理解数据分析和创建链接以识别关系和解决业务问题的重要组成部分。
数据分析师面试应该是技术性的吗?
虽然简短的回答是肯定的，但数据分析师面试应该这样做注重技术和软技能．
这对候选名单的使用很重要职业技能测试找出并筛选具有技术知识和文化适合该职位的候选人。针对工作的评估，就像这样数据科学家模板这些问题都是现成的，结合了这些问题来评估该职位所需的技能和性格特征。
这种筛选方法不仅有助于通过数据驱动的方法继续筛选具有职位所需技能的候选人，而且还为在以下步骤中评估候选人的实际技能开辟了道路，例如深入的数据分析师面试。
大多数招聘人员和招聘经理会在面试后评估沟通和表达能力视频面试．
然后，他们会对该职位的决赛选手进行带回家的作业，以查看候选人的实际技能，包括数据分析师所需的软技能和技术技能。在选择合适的候选人时，家庭作业就是从等式中进行猜测。
60个顶级数据分析师面试问题，将帮助您选择合适的人
到目前为止，我们已经介绍了数据分析师角色的定义、数据分析师的职责，以及该职位进行数据分析所需的技能。现在，您已经准备好对入围候选人进行成功的数据分析师面试。
我们收集了60个数据分析师面试问题，用于评估招聘数据分析师时的一般知识、行为适应性和技术技能。如果你想评估Excel、SQL、Python和Tableau等特定技能，最后会有惊喜等着你!
一般数据分析师面试问题:
1.从你的角度来看，数据分析师是做什么的?
2.你是如何决定成为一名数据分析师的?\你为什么对数据分析充满热情?
3.在您看来，数据分析师的重要职责是什么?
4.成为数据分析师的关键技能是什么?\职位描述中列出的哪些技能反映了您作为数据分析师的能力?
5.你认为怎样才能成为一名优秀的数据分析师?\一个好的数据分析师和一个伟大的数据分析师之间的区别是什么?
6.你更喜欢分析领域的特定细分领域，还是你是通才？请详细说明。
行为数据分析师面试问题:
7.数据分析项目的步骤是什么?
8.在数据分析中，您清理和组织数据集的方法是什么?
9.请给出一个你使用数据科学解决问题的例子。过程是怎样的?
10.说说你在数据分析项目中遇到的挑战。你是如何解决这个问题的?你从中学到了什么?\当你在执行数据分析时遇到问题时，你采取什么方法?
11.说说你在进行数据分析时得到了意想不到的结果的例子。你的反应是什么?
12.请给出一个你使用数据科学让利益相关者参与决策的例子。过程是怎样的?
13.说说你与利益相关者沟通不畅的经历。你是如何克服这个问题的?
14.当你在设计一个数据分析实验时，你如何衡量成功?
15.当分配一个项目时，你会采取哪些步骤来分析给定的数据?
16.您是否使用过错误的数据集?您是如何识别和修复错误的?
17.你最成功的数据分析项目是什么?为什么?
18.你最具挑战性的数据分析项目是什么?为什么?
19.你认为数据分析师在分析过程中遇到的常见问题是什么?
20.你如何衡量公司的业绩?
21.你在通过数据分析展示你的发现时是否自如?
22.如何向非技术观众解释技术概念?
23.如何使非技术观众更容易获得数据和数据分析?
技术数据分析师面试问题:
24.你在数据分析和演示中使用过哪些最好的工具?你熟悉哪些数据分析软件?
25.对数据分析师最有用的统计方法是什么?\到目前为止你用过哪些统计方法?
26.好的数据模型的特征是什么?
27.你用过的最大的数据集是什么?
28.对数据分析最有用的工具是什么?(例如:Tableau，谷歌融合表，谷歌搜索操作符，KNIME, RapidMiner, OpenRefine, nodel, R, Python)
29.你熟悉哪些脚本语言?
30.您使用哪些不同的数据验证方法?
31.假设检验有哪些不同类型?
32.数据分析师使用哪些不同类型的抽样技术?
33.作为一名数据分析师，当出现可疑数据或丢失数据时，你会采取什么步骤?向我介绍一下您的数据可视化和数据验证过程。
34.作为数据分析师，您如何处理数据集中的异常值?你如何使用盒状图法?
35.当出现多源问题时，你如何解决它?
36.什么是哈希表冲突，如何防止它发生?
37.探索性数据分析的意义是什么?
38.请解释层次聚类算法的概念?
39.“数据清理”是什么意思?最好的练习方法是什么?\你能告诉我“数据清理”是什么意思吗?如何进行数据清理?
40.数据清理的一些最佳实践是什么?你会采取什么步骤?\请创建一个数据清理计划，展示一些最好的方法来这样做?
41.“正态分布”是什么意思?常用的用途是什么?
42.版本控制的优点是什么?\分析师需要版本控制吗?
43.“聚类\聚类分析”是什么意思?聚类算法的属性名称是什么?
44.“KNN Imputation method (K-Nearest Neighbors)”是什么意思?什么时候使用KNN imputation?\你用什么方法来替换数据集中缺失的值与一些合理的值?
45.“k -均值聚类算法”是什么意思?你什么时候使用它?
46.“数据保存验证”是什么意思?你什么时候使用它?
47.“逻辑回归”是什么意思?你什么时候使用它?
48.“搜索条件验证”是什么意思?你为什么需要它?
49.“标准差法”是什么意思?标准偏差法中的离群值叫什么?
50.“正态分布”是什么意思?
51.协同过滤是什么意思?命名协同过滤的两类。
52.“时间序列分析”是什么意思?时间序列分析的一些技术是什么?
53.“N-gram”是什么意思?为什么需要N-gram?
54.在分析数据时，“数据争论”是什么意思?为什么它对数据分析过程很重要?\请解释为什么数据争论对数据分析过程至关重要?
55.请描述一下过拟合和欠拟合的区别。
56.请描述数据挖掘和数据分析之间的区别。
57.请描述定量数据和定性数据的区别。
58.请描述单变量、双变量和多变量分析之间的区别。\单变量分析、双变量分析和多变量分析之间的区别是什么?
59.请描述描述性、预测性和说明性分析。
60.请描述SQL中的1-样本t检验和2-样本t检验之间的区别。
额外奖励:32个关于Python、Tableau、SQL和Excel的数据分析师面试问题
关于Python的8个数据分析师面试问题
1.如何在Python中清理数据集?
2.你如何解释浅拷贝和深拷贝的区别?
3.Python中最强大的函数有哪些?\ Map, Reduce, Filter函数在Python中是如何工作的?
4.告诉我追加和扩展的区别。
5.告诉我List和Tuple的区别。
6.如何定义函数?
7.什么是字典和列表理解?你能给我举个例子吗?
8.为什么需要负索引?
TOP 8图表数据分析师的面试问题
1.你能给我举一个你在Tableau中创造的故事的例子吗?带我走过这个过程和遇到的挑战。
2.如何定义层次结构?
3.如何定义维度和度量?
4.Tableau中的LOD代表什么?
5.什么时候在Tableau中使用帕累托图?
6.数据连接和数据混合的区别是什么?
7.Tableau中有多少种连接类型?
8.Tableau上有哪些过滤器?
Top 8 SQL数据分析师的面试问题
1.如何在SQL中过滤数据?
2.告诉我右连接和左连接的区别。
3.告诉我内部连接和联合之间的区别。
4.你如何解释HAVING子句和WHERE子句之间的区别?
5.如何在SQL中使用Union, Except和Intersect ?
6.如何从查询结果中消除重复行?
7.什么是子查询?
8.窗函数的常见用例是什么?
excel前8名数据分析师的面试问题
1.你对Excel了解多少?\当涉及到执行数据分析时，你在Excel中有什么经验?
2.你能告诉我Excel中的运算顺序吗?\你能告诉我一些数据可视化的类型吗?
3.如何定义宏?你能告诉我Excel中的宏语言吗?
4.什么是数据透视表?
5.告诉我一个你使用数据透视表来展示你的发现的例子。过程是怎样的?
6.什么是VLOOKUP，什么时候使用它?对于缺失值或缺失数据有什么一般的限制或限制吗?
7.使用哪个函数查找列中的重复项?
8.是否有可能在数据源中为透视表提供一个动态范围?
如何使用Toggl Hire来评估数据分析师的技能?
由于该职位要求复杂，招聘人员和招聘经理通过简历筛选和面试来筛选和评估候选人的技术技能可能具有挑战性。
Toggl Hire是一个技能评估平台，通过特定工作技能测试展示候选人的技术和软技能。
Toggl Hire为招聘流程的不同阶段量身定制了每个评估，为您的整个招聘流程提供了一个数据驱动的候选名单和选择过程。
技能测试、视频介绍和家庭作业有助于消除招聘过程中的猜测，并为该职位雇用合适的数据分析师候选人。
从我们的数据科学家模板，并根据您公司的需要进行定制。这个工作模板将为你的技能测试、视频面试和面试提供现成的模板家庭作业．所有这些都是为了评估工作要求而创建的，已经附加到招聘流程的相关阶段，并且是可定制的。
如果你正在招聘更多的工作，请查看一下Toggl Hire的测试库从一个适合您需求的模板开始。
总结-准确评估技术候选人的60个数据分析师面试问题
数据分析师，一个需要软技能和技术技能的角色，正在上升，考虑到每天创建的数据量，它只会变得更受欢迎。
本文介绍了该角色所需的基本技能，并提供了60个数据分析师面试问题和32个附加问题，以帮助您选择合适的候选人。
我们希望你能在下次面试中利用我们收集的问题。如果你想通过特定工作技能评估来筛选候选人，你可以从Toggl雇佣．
好运！
Dilara是Toggl Hire的产品营销经理。你可以通过LinkedIn与Dilara联系。
