67 sollicitatievragen voor data analist

Gegevensverwerking en -analyse zijn cruciale vaardigheden voor bedrijven die dagelijks belangrijke beslissingen nemen.

Maar hoe kunnen bedrijven zo efficient met gegevens omgaan en hoe gebruiken ze die voor hun besluitvorming en bedrijfsvoering?

Een ervaren gegevensanalist of kwantitatief analist speelt een belangrijke rol bij gegevensverwerking. Als u er geen in uw team hebt, kan uw besluitvormingsproces daaronder lijden.

U moet twee stappen nemen bij het inhuren van een professionele data-analist: Het testen van vaardigheden is essentieel om de time-to-hire tot een minimum te beperken, terwijl de interviewfase ervoor zorgt dat u de vaardigheden van uw kandidaten data analyst in meer detail begrijpt.

De selectie van sollicitatievragen voor data-analisten in dit artikel geeft u ideeen voor de interviewfase.

Bekijk de onderstaande vragen om een professionele data-analist aan te nemen.

19 elementaire sollicitatievragen voor data-analisten

In dit gedeelte vindt u 19 elementaire sollicitatievragen voor data-analisten die u aan uw sollicitanten kunt stellen om meer te weten te komen over hun algemene vaardigheden als data-analist.

1. Wat zijn de belangrijkste verschillen tussen datamining en data-analyse?

2. Hoe verschilt datamining van dataprofilering?

3. Beschrijf drie indicatoren die erop wijzen dat een datamodel goed is.

4. Welke soft skills zijn nodig om een goede data-analist te zijn?

5. Welke problemen kan een data-analist tegenkomen bij het uitvoeren van een analyse?

6. Leg uit wat de KNN imputatiemethode is.

7. Welke technische hulpmiddelen heb je gebruikt voor gegevensanalyse?

8. Noem vier best practices voor het opschonen van gegevens.

9. Leg uit wat EDA is.

10. Leg uit waarom EDA-vaardigheden belangrijk zijn bij gegevensanalyse?

11. Wat is beschrijvende analyse?

12. Wat is voorspellende analyse?

13. Wat is prescriptieve analyse?

14. Beschrijf vijf steekproeftechnieken die data-analisten gebruiken.

15. Leg uit wat de belangrijkste stappen zijn bij data-analyse.

16. Wat is datavalidatie?

17. Leg uit wat de belangrijkste stappen zijn bij datavalidatie.

18. Leg uit wat data cleansing is.

19. Welke vaardigheden zijn nodig om een goede data-analist te zijn?

5 basisvragen en antwoorden voor sollicitatiegesprekken met data-analisten

Hier hebben we vijf van de bovenstaande basisvragen voor sollicitatiegesprekken met analisten uitgekozen en de antwoorden van de kandidaten gegeven.

1. Leg uit wat de belangrijkste stappen zijn bij het analyseren van gegevens.

De belangrijkste stappen bij het analyseren van gegevens zijn:

• Gegevens verzamelen en opschonen: Gegevensanalisten verzamelen gegevens uit verschillende bronnen.

• Gegevens interpreteren en transformeren: Analisten voeren modellen uit om de gegevens te analyseren.

• Modelleren en rapporten genereren over gegevens: Data-analisten implementeren het model en maken gedocumenteerde rapporten voor belanghebbenden.

2. Wat is datavalidatie?

Datavalidatie is ervoor zorgen dat de gegevens nauwkeurig en van hoge kwaliteit zijn. Dit wordt bereikt door het implementeren van controles in een rapport om de consistentie van de statistieken te garanderen wanneer ze worden opgeslagen.

3. Leg uit wat de belangrijkste stappen zijn bij gegevensvalidatie.

Er zijn twee belangrijke stappen die gegevensanalisten volgen bij het valideren van gegevens:

• Screen de gegevens met behulp van verschillende algoritmen en controleer op onjuiste waarden

• Verifieer de gegevens door ze te evalueren en te beslissen of de waarden moeten worden gebruikt in de gegevens

4. Leg uit wat data cleansing is.

Data cleansing wordt ook wel data wrangling of, eenvoudiger, data cleaning genoemd. Het proces omvat het opsporen en verwijderen van fouten om de kwaliteit van de gegevens te verhogen.

5. Welke vaardigheden zijn vereist om een goede data-analist te zijn?

Technische vaardigheden zoals data cleaning, machine learning, data visualisatie, Python, SQL, NoSQL en calculus zijn vereist om een goede data-analist te zijn.

Het is ook belangrijk om te weten hoe u Microsoft Excel en VBA moet gebruiken om het voor data-analisten gemakkelijker te maken om hun werk te doen.

25 sollicitatievragen voor data-analisten over statistiek

De volgende 25 sollicitatievragen voor data-analisten helpen u om meer te weten te komen over de kennis van statistiek van uw kandidaten.

1. Leg uit wat gemiddelde imputatie is.

2. Leg uit wat lijstgewijze verwijdering is.

3. Leg uit wat regressiesubstitutie is.

4. Leg uit wat meervoudige imputaties doen.

5. Leg uit wat nominale verdeling betekent.

6. Wat betekent tijdreeksanalyse?

7. Wat is overfitting?

8. Wat is underfitting?

9. Leg het verschil uit tussen overfitting en underfitting.

10. Wat is een uitbijter?

11. Leg vier manieren uit om met uitbijters in een dataset om te gaan.

12. Wat is een type I fout in de statistiek?

13. Wat is een type II fout in de statistiek?

14. Leg uit wat A/B testen is.

15. Wat is een eigenvector?

16. Wat is een eigenwaarde?

17. Wat is een T-test?

18. Leg vier soorten hypothesetests uit.

19. Wat betekent variantie?

20. Wat betekent covariantie?

21. Wat is een nulhypothese?

22. Wat is een alternatieve hypothese?

23. Leg uit wat univariate analyse is.

24. Leg uit wat bivariate analyse is.

25. Leg uit wat multivariate analyse is.

5 sollicitatievragen en antwoorden voor een sollicitatiegesprek met een data-analist over statistiek

Hier zijn vijf vragen voor een sollicitatiegesprek met een data-analist over statistiek en de antwoorden die u van uw kandidaten zou kunnen krijgen.

1. Wat is een nulhypothese?

Een nulhypothese is een voorbeeld van een statistische hypothese. Ze geven aan dat er geen statistische significantie is tussen de twee soorten variabelen. Het suggereert dat elk verschil te wijten is aan toeval.

2. Wat is een alternatieve hypothese?

Alternatieve hypothesen zijn een ander type statistische hypothese. Ze suggereren een statistische significantie voor de waarnemingen en zijn tegengesteld aan de nulhypothese. Terwijl de nulhypothese veronderstelt dat er geen verband is tussen twee variabelen, is de alternatieve hypothese een veronderstelling die gegevensanalisten gebruiken wanneer ze een nulhypothese proberen te weerleggen.

3. Leg uit wat univariate analyse is.

Univariate analyses zijn de meest basale vormen van statistische analyse, waarbij slechts een variabele wordt geanalyseerd. Gegevensanalisten kunnen twee soorten univariate analyse uitvoeren: beschrijvende en inferentiele univariate analyse.

4. Leg uit wat bivariate analyse is.

Bivariate analyse is een andere eenvoudige vorm van statistische analyse waarbij gegevensanalisten twee variabelen analyseren om de verschillen tussen hen op te sporen.

5. Leg uit wat multivariate analyse is.

Multivariate analyse bestudeert gegevens met drie of meer observaties of variabelen om na te gaan hoe ze de resultaten beinvloeden.

11 Vragen voor sollicitatiegesprekken met data-analisten over statistische analysesystemen

Deze sectie bevat 11 vragen voor sollicitatiegesprekken met data-analisten over statistische analysesystemen (SAS).

Stel enkele van deze vragen om erachter te komen of uw kandidaten de vereiste kennis hebben om deze systemen te gebruiken.

1. Wat is interleaving in SAS?

2. Beschrijf de syntaxisstijl voor het schrijven van code.

3. Wat is PROC SQL?

4. Hoe werkt PROC SQL?

5. Wat doet de ANYDIGIT-functie in SAS?

6. Wat doet de Do Index-lus in SAS?

7. Wat doet de Do While-lus in SAS?

8. Wat doet de Do Until-lus in SAS?

9. Wat doet de SUM-functie?

10. Wat doet de "+"-operator?

11. Waarin verschilt de SUM-functie van de "+"-operator?

5 sollicitatievragen voor data-analisten met betrekking tot SAS en antwoorden

In het volgende gedeelte worden vijf sollicitatievragen voor data-analisten met betrekking tot SAS behandeld en worden de antwoorden gegeven waarnaar u bij uw kandidaten moet luisteren.

1. Wat is interleaving in SAS?

In SAS is interleaving een proces waarbij gegevensanalisten gegevens groeperen die afzonderlijk gesorteerd waren en eerder in afzonderlijke gegevenssets waren opgenomen.

Om dit te doen, gebruiken gegevensanalisten een SET-instructie en vervolgens een BY-instructie.

2. .Beschrijf de syntaxisstijl voor het schrijven van code.

De volgende syntaxisstijl die data-analisten gebruiken voor het schrijven van code in SAS houdt in:

• Het schrijven van het DATA statement

• Het schrijven van het INPUT statement

• Het eindigen van de statements met een puntkomma

• Het niet vergeten om een spatie te plaatsen tussen woorden en statements

3. Wat is PROC SQL?

PROC SQL is een soort SAS7-basisprocedure die gegevensanalisten helpt bij het sorteren, samenvatten, samenvoegen en maken van nieuwe variabelen. PROC SQL stelt gegevensanalisten ook in staat om datasets te subseteren en samen te voegen.

4. Wat doet de SUM-functie?

De SUM-functie in SAS geeft gegevensanalisten de som van argumenten die zijn geclassificeerd als niet-ontbrekende en zal een variabele, numerieke constante of een uitdrukking specificeren.

5. Wat doet de "+"-operator?

De "+"-operator in SAS geeft gegevensanalisten een ontbrekende waarde in een situatie waarin argumenten ontbreken.

12 sollicitatievragen voor data-analisten over Tableau

Hieronder hebben we 12 sollicitatievragen voor data-analisten over Tableau opgesomd.

Stel deze vragen aan uw kandidaten om hun Tableau-vaardigheden beter te begrijpen.

1. Wat is Tableau?

2. Waarin verschilt Tableau van Power BI?

3. Leg uit wat een dubbele as is in Tableau?

4. Waarin verschilt joining van blending in Tableau?

5. Hoe maken gegevensanalisten een berekend veld in Tableau?

6. Wat doet de functie voor prestatieregistratie in Tableau?

7. Wat doet het bekijken van Tableau desktop logs?

8. Wat is een heatmap?

9. Wat is een treemap?

10. Beschrijf het verschil tussen een treemap en een heatmap.

11. Wat doet aggregatie van gegevens?

12. Wat doet disaggregatie van gegevens?

5 Vragen en antwoorden voor sollicitatiegesprekken met data-analisten in verband met Tableau

Hier hebben we vijf van de bovenstaande vragen voor sollicitatiegesprekken met data-analisten opgesomd die betrekking hebben op Tableau en het soort antwoorden dat u van uw kandidaten kunt krijgen.

1. Wat is Tableau?

Tableau is software die data-analisten gebruiken om gegevens te visualiseren en te begrijpen. Het helpt bedrijven bij het creeren van business intelligence-oplossingen en stelt hen in staat om gegevens te gebruiken om problemen te begrijpen en op te lossen.

2. Wat is een heatmap?

Data-analisten gebruiken heatmaps om categorieen van gegevens te vergelijken aan de hand van kleuren en grootte. Ze zijn ideaal voor het maken van vergelijkingen tussen twee verschillende metingen. Als de gegevensrecords op een heatmap bijvoorbeeld dicht zijn, zal de kleur van de kaart intenser zijn.

3. Wat is een treemap?

In Tableau zijn treemaps een type grafiek met geneste vakken. Gegevensanalisten gebruiken treemaps om vergelijkingen te maken tussen verschillende categorieen in dimensiecombinaties.

4. Wat doet de functie Prestatieopname in Tableau?

De functie Prestatieopname in Tableau is handig voor het bekijken van uw SQL-query's in Tableau. U kunt informatie over belangrijke gebeurtenissen opnemen en de metriek bekijken in een Tableau-werkmap.

5. Wat doet het bekijken van Tableau-desktops?

Het bekijken van Tableau-desktops, die worden aangemaakt door de Tableau-server, is een andere manier om onderliggende SQL-query's in Tableau te bekijken.

U kunt dit doen door naar de logboekenmap in de "my Tableau repository server" te navigeren en de bestanden log.txt en tabprotosrv.txt te controleren als uw verbinding live is. Bij extracten gaat u naar het hyperd.log of het tdeserver.txt bestand.

In welke fase van het wervingsproces moet u data-analist sollicitatievragen gebruiken?

U moet deze data-analist sollicitatievragen pas gebruiken nadat u kandidaten hebt geselecteerd, hen hebt gevraagd een vaardigheidstest te doen en de resultaten van de tests hebt ontvangen.

Het interviewproces moet altijd volgen op het testen van vaardigheden. Deze aanpak verkort de time-to-hire en zorgt ervoor dat u de beste data-analist kandidaten meeneemt naar de interviewrondes.

5 tips om data-analist-sollicitatievragen te gebruiken bij het werven

Gebruik de volgende vijf tips bij het voeren van sollicitatiegesprekken met data-analistkandidaten om ervoor te zorgen dat u zoveel mogelijk informatie van kandidaten krijgt.

1. Begin met vaardigheidsassessments direct na het sourcen.

Het uitvoeren van een vaardigheidsbeoordeling bespaart zowel u als ongeschikte sollicitanten tijd en zorgt ervoor dat u de juiste kandidaat voor de functie krijgt. Daarom moet u alle kandidaten direct na het sourcen vragen om een vaardigheidsassessment in te vullen. Zo weet je zeker dat u zich concentreert op de bekwame kandidaten die goed bij u passen.

2. Schets de taken van de functie voordat u aan de slag gaat.

Ga in detail in op de taken van de functie voordat u begint met het stellen van technische data analist sollicitatievragen. Dit zorgt ervoor dat uw kandidaten genoeg context hebben bij het beantwoorden van uw vragen, zodat ze kunnen reageren met passende antwoorden.

3. Begin het data analist sollicitatiegesprek met basis of algemene sollicitatievragen.

Vermijd het sollicitatiegesprek te beginnen met uitdagende vragen. Begin in plaats daarvan met kandidaten te vragen naar hun eerdere ervaring als data-analist en maak aantekeningen met betrekking tot overeenkomsten of cultuur toevoeging/aanpassing.

4. Stem de data-analist sollicitatievragen af op de rol.

Stem de data-analist sollicitatievragen altijd af op de openstaande rol.

Als u bijvoorbeeld een junior data-analist aanneemt, zorg er dan voor dat u basis data-analist sollicitatievragen gebruikt. Maar als u een senior data analist nodig hebt, gebruik dan intermediaire of geavanceerde data analist sollicitatievragen.

Misschien wilt u een data-analist inhuren die uitsluitend met Tableau werkt. In dat geval is onze selectie van sollicitatievragen voor data-analisten met betrekking tot Tableau ideaal.

Een andere mogelijkheid is dat u een data-analist wilt aannemen met kennis van Power BI. Dan hebt u sollicitatievragen nodig die betrekking hebben op Power BI.

5. Wees consequent bij het interviewen van kandidaten.

Het is cruciaal dat u consequent bent bij het interviewen van kandidaten. Gebruik dezelfde sollicitatievragen voor elke kandidaat, maar wees niet bang om vervolgvragen te stellen als dat nodig is, wat u kan helpen om meer details te krijgen van nerveuze kandidaten.

Stel de juiste data-analist sollicitatieinterviewvragen om de meest geschikte data-analist voor uw organisatie aan te nemen

Hoewel u bij het aannemen van kandidaten voor een functie als data-analist tegen een aantal uitdagingen aan kunt lopen, zal het gebruik van een set vaardigheidstests en het kiezen van geschikte data-analist sollicitatievragen u helpen bij het aannemen van een professional.

Het maakt niet uit hoeveel sollicitanten u ontvangt, het uitfilteren van kandidaten die er op papier (d.w.z. op hun cv) goed uitzien, is moeiteloos met onze vaardigheidstest voor gegevensanalisten. Doe dit voordat u uw cv screent.

Zodra u uw kandidaten hebt geselecteerd, kunt u beginnen met het voorbereiden en kiezen van uw data-analist sollicitatievragen voor de interviewfase.

Neem nu uitzonderlijke data-analisten aan met vaardigheidstests en topsollicitatievragen.

Met TestGorilla wordt het wervingsproces eenvoudiger, sneller en veel effectiever. Ga vandaag nog gratis aan de slag en begin met het sneller en onbevooroordeeld nemen van betere wervingsbeslissingen.