26 вопросов на собеседовании по интеллектуальному анализу данных (с примерами ответов)
2 апреля 2022 г.
Профессионалы используют интеллектуальный анализ данных для анализа закономерностей в статистике, чтобы они могли делать обоснованные прогнозы, например, модели покупок потребителей. Во время собеседования менеджер по найму может задать вам несколько вопросов, чтобы определить, обладаете ли вы необходимым набором навыков для должности, связанной с технологиями. Понимание того, какие типы вопросов интервьюеры могут задать вам о вашем опыте сбора данных, может помочь вам лучше подготовить эффективные ответы во время вашего следующего процесса подачи заявления о приеме на работу. В этой статье мы перечислим некоторые вопросы интервью о интеллектуальном анализе данных, объясним, как на них отвечать, и предоставим образцы ответов, которые помогут вам.
Вопросы для собеседования по интеллектуальному анализу данных с примерами ответов
Вот несколько примеров вопросов о интеллектуальном анализе данных и примеры ответов:
1. Можете ли вы назвать методы интеллектуального анализа данных? Какой из методов вы предпочитаете?
Менеджер по найму может попросить вас назвать методы интеллектуального анализа данных, потому что они хотят знать, что вы знакомы с различными подходами, такими как классификация или регрессионный анализ. Определенная роль также может потребовать от вас специализации в определенном типе или навыков в нескольких процедурах. Они также могут захотеть узнать предпочитаемый вами метод добычи данных.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Чтобы эффективно ответить на этот вопрос, вы можете рассмотреть следующие моменты в своем ответе:
Опишите основные компоненты каждого метода интеллектуального анализа данных.
Обсудите предпочтительную технику для задач интеллектуального анализа данных.
Расскажите, как вы открыли для себя предпочитаемую технику.
Пример: «Существует восемь распространенных методов интеллектуального анализа данных. Например, мы можем использовать классификационный анализ для оценки различных категорий данных, таких как платформа электронной почты, которая использует компьютерные алгоритмы для сортировки сообщений в папке «Входящие» по сравнению с папкой для спама. В розничной торговле , вместо этого мы могли бы использовать ассоциативное обучение для исследования и прогнозирования моделей покупок. При разработке сети датчиков мошенничества мы можем применить метод обнаружения аномалий, чтобы найти удаленные точки данных. Мы можем использовать кластерный анализ для создания профилей клиентов, поскольку он позволяет нам исследовать общие черты между наборами данных.
Мы можем использовать регрессионный анализ для прогнозирования значения зависимого значения, что может помочь в прогнозировании продаж. Прогнозирование включает в себя оценку взаимосвязи между зависимыми и независимыми переменными, такими как продажи и затраты. Техника последовательных паттернов идентифицирует похожие структуры данных, что может помочь нам изучить покупательские привычки разных демографических групп. Деревья решений включают организацию информации в диаграмму для определения наилучшего ответа на сложный вопрос. Я предпочитаю использовать кластерный анализ, потому что он может помочь мне быстро оценить большие наборы данных. Я обнаружил это предпочтение после того, как увеличил свою эффективность во время курортного сезона на моей предыдущей работе».
2. Если бы мы наняли вас на эту должность, как бы вы использовали интеллектуальный анализ данных в маркетинге и продажах?
Во время собеседования по поводу работы в сфере маркетинга или продаж менеджер по найму может спросить вас, как вы можете использовать интеллектуальный анализ данных для выполнения должностных обязанностей. Вам часто задают этот вопрос, чтобы узнать, понимаете ли вы свои основные обязанности и их общее назначение. Это также может позволить им обсудить с вами характеристики роли после получения вашего ответа.
Чтобы ответить на этот вопрос, вы можете использовать следующие пункты, чтобы спланировать свой ответ:
Используйте релевантные ключевые слова из описания работы, связанные с методами интеллектуального анализа данных.
Расскажите, как вы готовы выполнять задачи по маркетингу и продажам.
Объясните, почему ваш подход может принести пользу конкретной отрасли или области деятельности компании.
Пример: «В описании вашей вакансии в Интернете говорилось, что Global Consumer Enterprises ищет профессионала, который помогает анализировать данные о потребителях, чтобы компания могла анализировать историю транзакций своих клиентов. Для этого я бы использовал метод прогнозирования для прогнозирования будущих продаж продукта. компания в течение каждого сезона. Я также могу применить обучение правилу ассоциации, чтобы лучше понять покупательские привычки потребителей определенных продуктов.
Например, определенные закономерности могут указывать на то, с большей вероятностью покупатель купит больше товаров до или после пикового сезона. Они также могут показать, какая демографическая группа может купить больше продуктов в течение определенного периода времени. Используя эти методы интеллектуального анализа данных, я могу помочь маркетинговой команде создавать персонализированные электронные письма или сообщения в социальных сетях для клиентов. Я также могу помочь отделу продаж узнать, какие клиенты могут приобрести определенные товары или положительно отреагировать на определенные методы продаж».
3. С какими проблемами вы столкнулись при интеллектуальном анализе данных?
Менеджер по найму может спросить, как вы подошли к каким-либо проблемам во время интеллектуального анализа данных, потому что они могут захотеть узнать, как вы справляетесь с непредвиденными ситуациями на рабочем месте. Они также могут захотеть понаблюдать за вашей способностью использовать логику при решении технической проблемы, связанной с интеллектуальным анализом данных. Ответ на этот вопрос также может показать способность брать на себя ответственность, что является профессиональным качеством, которое часто ценят менеджеры по найму.
Чтобы ответить на этот вопрос, часто важно открыто рассказать о своих проблемах, сохраняя при этом позитивный взгляд. Рассмотрите возможность включения в свой ответ следующей информации:
Опишите прошлую ситуацию, когда вы столкнулись с проблемой интеллектуального анализа данных.
Поделитесь тем, что вы узнали во время опыта.
Объясните, как вы применили то, что узнали, к будущей проблеме интеллектуального анализа данных.
Пример: «Во время моего первого праздничного сезона на моей предыдущей должности в розничной компании мне пришлось проанализировать данные о потребителях за прошлый год, чтобы спрогнозировать предстоящий сезон. В результате я имел дело с большим количеством зашумленных данных из недавних передач файлов и обновления программного обеспечения.Зашумленные данные поступали в больших количествах, и поначалу они были довольно ошеломляющими.Сначала я отставал от графика, потому что я продолжал просеивать все зашумленные данные, чтобы убедиться, что они бессмысленны.Я не хотел упускать ничего полезного данные, которые он мог скрыть.
Чтобы убедиться, что я не пропущу срок, я обратился к своему менеджеру за дополнительной помощью и советом**. Они показали мне метод интеллектуального анализа данных в нашей программе, который позволял мне искать информацию на основе определенных критериев, таких как демографические данные или данные о продажах. Впоследствии я решил использовать этот метод для всех будущих прогнозов продаж, которые мне приходилось делать на этой должности. Эта задача иногда все еще сложна, но я улучшаю скорость и точность каждый раз, когда я ее выполняю».
4. Какой метод кластеризации вы предпочитаете?
Когда вы находитесь на собеседовании, менеджер по найму может спросить о предпочтительном способе кластеризации данных, который представляет собой инструмент интеллектуального анализа данных, который может помочь вам определить сходство между фрагментами информации в наборе данных. Поскольку изучение того, как классифицировать эти материалы, часто может помочь вам принимать важные деловые решения, интервьюеры часто интересуются вашими предпочтениями, чтобы оценить, насколько вы хорошо разбираетесь в различных методах. Они также могут наблюдать, если вы понимаете, какие обстоятельства интеллектуального анализа данных могут потребовать определенного метода кластеризации.
Вы можете ответить на этот вопрос, поделившись следующей информацией в своем ответе:
Перечислите три ваших любимых метода кластеризации.
Объясните, как работает этот метод.
Скажите менеджеру по найму, почему это ваш любимый метод.
Пример: «Когда я учился в колледже и впервые узнал о методах кластеризации, я отдал предпочтение иерархическим, сеточным и модельным методам. Если бы мне нужно было выбрать одно предпочтение, я бы выбрал иерархический, потому что вы можете использовать как агломеративный, так и разделительный подходы для эффективной сортировки данных.Что мне нравится в этих подходах, так это то, что я могу работать с данными в соответствии с потребностями проекта.
Например, агломеративная кластеризация позволяет мне организовывать кластеры данных до тех пор, пока они не превратятся в большую группу, что часто помогает мне выявлять закономерности в демографических данных. Разделительный подход позволяет мне разделить большой набор данных на более мелкие группы, что часто помогает мне выполнять всесторонний анализ данных и принимать важные бизнес-решения. Иерархическая кластеризация также позволяет мне лучше понимать и анализировать большие объемы данных, поэтому она мне больше всего нравится».
5. Как вы можете использовать интеллектуальный анализ данных для решения проблем?
Менеджер по найму может задать вам этот вопрос, чтобы понять, можете ли вы использовать интеллектуальный анализ данных для решения проблем компании. Они также могут захотеть понять вашу способность решать технические проблемы и в достаточной степени управлять интерфейсом, поскольку вы можете использовать его для выполнения поисковых запросов на вакансию. Чтобы ответить на этот вопрос, вы можете поделиться несколькими примерами того, как вы можете использовать интеллектуальный анализ данных для решения нескольких типов проблем, которые могут возникнуть в вашей отрасли.
Рассмотрите возможность поделиться следующей информацией в своем ответе:
Опишите общие способы использования интеллектуального анализа данных для решения проблем.
Поделитесь анекдотом о том, как вы решили проблему с помощью методов интеллектуального анализа данных.
Объясните, какую пользу это событие принесло компании.
Пример: «Существует несколько способов использования интеллектуального анализа данных для решения проблем компании. На моей предыдущей должности я часто обрабатывал данные в кластерах, чтобы быстрее анализировать большие объемы похожих данных в более загруженные сезоны. Использование этих методов помогло моей команде сократить расходы и увеличить доход в нашем отделе, что дало моему руководителю больше возможностей для принятия высококачественных бизнес-решений Некоторые другие способы интеллектуального анализа данных могут помочь решить проблемы, включая выявление необычных закономерностей в наборе данных, кондуктивный прогностический анализ для составления прогнозов и обнаружение скрытые шаблоны данных в системе.
Например, на моей последней маркетинговой должности продажи компании падают после завершения недавней кампании по электронной почте. Я использовал регрессионный анализ и обнаружение выбросов, чтобы проанализировать это изменение, и обнаружил, что наш контент эффективно нацелен только на 55% нашей аудитории вместо запланированных 75%. Я сообщил об этой оценке своему руководителю и порекомендовал нам провести более тщательный анализ данных о клиентах в будущем. Они согласились с моим решением, и наша следующая кампания по электронной почте увеличила продажи на 10%».
21 дополнительный вопрос к интервью о интеллектуальном анализе данных
Вот несколько дополнительных вопросов, которые интервьюер может задать вам по поводу интеллектуального анализа данных:
Как вы думаете, почему нам было бы выгодно нанять вас на должность интеллектуального анализа данных?
Зачем вам использовать кубы при анализе данных?
Почему и как бы вы манипулировали данными?
Какой опыт подготовил вас к этой роли?
Каковы преимущества и недостатки интеллектуального анализа данных?
Каковы основные инструменты для интеллектуального анализа данных?
Можете ли вы описать свои самые сильные навыки интеллектуального анализа данных и как они могут быть связаны с этой должностью?
Можете ли вы определить различные этапы интеллектуального анализа данных и объяснить цели каждого из них?
Как вы думаете, какой этап интеллектуального анализа данных является наиболее важным?
Как мы выявляем потенциальное мошенничество в образцах данных?
Как бы вы использовали данные для разработки системы рекомендаций?
Как вы можете использовать интеллектуальный анализ данных с различными программами данных?
Как бы вы обобщили низкоуровневые данные, чтобы сделать их более понятными в системе?
Когда бы вы использовали очистку данных?
Когда бы вы использовали метод алгоритма дерева решений?
Когда и почему вы бы использовали интеллектуальный анализ пространственных данных в этой роли?
Когда бы вы использовали MOLAP, ROLAP и HOLAP? Каковы сходства и различия между этими моделями хранения OLAP?
Почему метаданные важны для интеллектуального анализа данных?
Почему существуют разные уровни анализа интеллектуального анализа данных? Кто они такие?
Если бы у вас была возможность, что бы вы изменили в интеллектуальном анализе данных?
Вы не знакомы с какими-либо темами или методами интеллектуального анализа данных? Потребуется ли вам дополнительное обучение?