Data Analyst Interview Questions and Answers | डेटा ॲनालिस्ट मुलाखतीसाठी महत्त्वाचे प्रश्न आणि उत्तरे
डेटा ॲनालिस्ट कोणत्याही संस्थेसाठी एक महत्त्वाची भूमिका बजावतो. तो संस्थेसाठी डेटा गोळा करतो, त्याचा सखोल अभ्यास करतो, आणि त्यावरून महत्त्वाचे निर्णय घेण्यासाठी मदत करतो. व्यवसायाची रणनीती तयार करताना, बाजाराचा कल समजून घेताना, आणि ग्राहकांचा अनुभव सुधारताना डेटा ॲनालिस्ट चा मोठा वाटा असतो. जर तुम्ही डेटा ॲनालिस्ट पदासाठी मुलाखत देत असाल, तर तुम्हाला मूलभूत तांत्रिक ज्ञानाबरोबरच डेटा हाताळण्याच्या आणि विश्लेषणाच्या कौशल्यांची तयारी करणे आवश्यक आहे.
या लेखामध्ये, डेटा ॲनालिस्ट मुलाखतीत विचारले जाणारे महत्त्वाचे प्रश्न, त्यांची सोपी व सखोल उत्तरे, आणि प्रभावी तयारीसाठी काही उपयुक्त टिप्स यांचा समावेश आहे. ही माहिती तुमच्या मुलाखतीसाठी उपयुक्त ठरेल आणि तुमचा आत्मविश्वास वाढवेल.
Basic questions of Data Analysis | डेटा विश्लेषणाचे मूलभूत प्रश्न
1. What is a data analyst? | डेटा विश्लेषक म्हणजे काय?
डेटा विश्लेषण म्हणजे संकलित केलेल्या डेटाचा वापर करून त्याचा सुस्पष्ट आढावा घेणे, त्यावरून माहिती मिळवणे आणि निर्णय घेण्यासाठी त्याचा उपयोग करणे. यामध्ये डेटा स्वच्छ करणे, संरचना आणि विश्लेषण करणे, तसेच ट्रेंड्स आणि पॅटर्न्स ओळखणे समाविष्ट आहे.
2. What are 'Mean', 'Median', and 'Mode' in Statistics? | सांख्यिकीमध्ये ‘Mean’, ‘Median’, आणि ‘Mode’ काय आहेत?
‘Mean’ म्हणजे संपूर्ण डेटा सेटमधील सर्व मूल्यांची सरासरी. ‘Median’ हा मध्यबिंदू आहे, ज्या ठिकाणी डेटा एका सुसंगत क्रमाने सेट केला जातो. ‘Mode’ म्हणजे डेटा सेटमधील सर्वाधिक उपस्थित असलेला मूल्य.
3. What is the objective of data analysis? | डेटा विश्लेषणाचे उद्दिष्ट काय आहे?
डेटा विश्लेषणाचे उद्दिष्ट म्हणजे डेटा वर्धन, पैलू उघड करणे, आणि त्याच्या आधारावर निर्णय घेणे, ज्यामुळे व्यवसायाची कार्यक्षमता सुधारली जाऊ शकते.
4. How to handle missing values in data set? | डेटा सेटमध्ये Missing Values असल्यास कसा हाताळाल?
Missing Values हाताळण्यासाठी तीन प्रमुख पद्धती आहेत:
- Imputation: Missing Value चा योग्य अंदाज लावून बदल करणे.
- Deletion: Missing Value असलेली रेकॉर्ड्स काढून टाकणे.
- Prediction: दुसऱ्या डेटा पॉईंट्सचा उपयोग करून Missing Value चा अंदाज घेणे.
5. What is data cleaning? | डेटा क्लीनिंग म्हणजे काय?
डेटा क्लीनिंग म्हणजे डेटामधून गहिरा तपास करून चुकीचे, अनुपस्थित किंवा अप्रचलित डेटा काढून टाकणे. हे प्रक्रिया डेटा सेटला स्वच्छ आणि विश्लेषणासाठी योग्य बनवते.
6. What is data visualization? | डेटा व्हिज्युअलायझेशन काय आहे?
डेटा व्हिज्युअलायझेशनच्या माध्यमातून, जटिल डेटा सहजतेने समजून घेता येतो. हे विविध व्हिज्युअल साधनांचा वापर करून डेटा सुस्पष्टपणे आणि आकर्षकपणे दर्शवते, ज्यामुळे ते सुलभपणे समजले जाऊ शकते.
7. What is A/B testing? | A/B टेस्टिंग काय आहे?
A/B टेस्टिंग म्हणजे दोन विविध व्हेरिएंट्सची तुलना करून कोणता पर्याय अधिक कार्यक्षम आहे हे शोधणे.
8. How to create a Pivot Table in Excel? | Excel मध्ये Pivot Table कसे तयार करावे?
Excel मध्ये Pivot Table तयार करण्यासाठी Insert टॅबवर जाऊन “PivotTable” पर्याय निवडावा लागतो, नंतर कॉलम, रो आणि व्हॅल्यू क्षेत्रे सेट केली जातात.
9. What is R-squared? | R-squared म्हणजे काय?
R-squared हे एक सांख्यिकी माप आहे जे दर्शवते की एक मॉडेल डेटा सेटच्या वेरिएन्सचे किती प्रमाण समजावते.
10. What tools are used for data analysis? | डेटा विश्लेषणासाठी कोणत्या टूल्सचा वापर केला जातो?
डेटा विश्लेषणासाठी विविध साधनांचा वापर केला जातो, ज्यामध्ये Excel, Python (pandas, NumPy), R, Tableau, Power BI, आणि SQL यांचा समावेश आहे. प्रत्येक साधन विविध प्रकारच्या विश्लेषणासाठी उपयुक्त असतो.
11. What is quantitative and qualitative data? | क्वांटिटेटिव्ह आणि क्वालिटेटिव्ह डेटा काय आहे?
क्वांटिटेटिव्ह डेटा संख्यात्मक आणि मोजण्यायोग्य असतो, तर क्वालिटेटिव्ह डेटा वर्णात्मक आणि अनुवादनीय असतो.
12. How is a team involved in data analysis? | डेटा विश्लेषणासाठी एखाद्या टीमचा कसा समावेश केला जातो?
डेटा विश्लेषणासाठी एक टीम तयार केली जाते ज्यामध्ये डेटा इंजिनिअर, डेटा सायंटिस्ट, आणि डेटा विश्लेषक सामील असतात. प्रत्येकाची भूमिका वेगळी असते, परंतु ते एकत्र काम करून डेटा चांगल्या प्रकारे विश्लेषित करतात आणि अंतिम निष्कर्ष प्राप्त करतात.
13. What kind of methods do you use when analyzing? | विश्लेषण करतांना तुम्ही कोणत्या प्रकारच्या पद्धती वापरता?
विश्लेषण करतांना विविध पद्धती वापरल्या जातात, जसे EDA (Exploratory Data Analysis), सांख्यिकीय पद्धती, मशीन लर्निंग मॉडेल्स, आणि विविध ग्राफिकल व्हिज्युअलायझेशन साधनांचा वापर केला जातो, ज्यामुळे डेटा मध्ये पॅटर्न्स आणि ट्रेंड्स सहजपणे ओळखता येतात.
14. What is the difference between a data scientist and a data analyst? | डेटा सायंटिस्ट आणि डेटा विश्लेषक यामध्ये काय फरक आहे?
डेटा सायंटिस्ट जास्त सांख्यिकीय विश्लेषण आणि मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यात लक्ष देतो, तर डेटा विश्लेषक मुख्यत: डेटा संकलन, विश्लेषण, आणि व्हिज्युअलायझेशनवर काम करतो.
data analyst interview questions
Technical Interview Questions for Data Analysts | डेटा विश्लेषकांसाठी तांत्रिक मुलाखत प्रश्न
1. What is JOIN operator in SQL? | SQL मध्ये JOIN ऑपरेटर काय आहे?
SQL मध्ये ‘JOIN’ दोन किंवा अधिक टेबल्समधील संबंधित डेटा जोडण्यासाठी वापरला जातो. याचा वापर डेटाबेसमधील विविध टेबल्समधून माहिती एकत्र करण्यासाठी केला जातो, जसे INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN इत्यादी. उदाहरण:
SELECT * FROM employees
JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
2. How to use GROUP BY in SQL? | SQL मध्ये GROUP BY चा उपयोग कसा करावा?
SQL मध्ये GROUP BY क्लॉजचा उपयोग डेटा ग्रूप करण्यासाठी केला जातो, ज्यामुळे समान मूल्य असलेल्या रांगा एकत्र येतात. याचा उपयोग एका कॉलमच्या संदर्भात आकडेवारी गाळण्यासाठी आणि विश्लेषणासाठी केला जातो.
3. How is DISTINCT used in SQL? | SQL मध्ये DISTINCT कसे वापरले जाते?
SQL मध्ये DISTINCT वापरून, तुम्ही एकाच कॉलममध्ये पुनरावृत्ती होणाऱ्या डेटाचे वेगळे निकाल मिळवू शकता. यामुळे डेटा सेटमधील अनावश्यक पुनरावृत्त्या काढता येतात.
4. How to use NumPy in Python? | Python मध्ये NumPy चा वापर कसा करावा?
NumPy पायथनमधील एक लायब्ररी आहे जी संख्यात्मक गणना करण्यासाठी वापरली जाते. याचा वापर गणितीय क्रिया, लार्ज डेटा मॅनिप्युलेशन, आणि मल्टीडायमेंशनल एरेसाठी केला जातो.
5. How to use pandas in Python? | Python मध्ये pandas चा वापर कसा कराल?
pandas एक पायथन लायब्ररी आहे, जी डेटा संरचना आणि विश्लेषणासाठी वापरली जाते. यामध्ये DataFrame आणि Series या दोन्ही संरचना वापरून डेटा लोड करणे, स्वच्छ करणे आणि विश्लेषण करणे शक्य आहे.
6. How to perform data cleaning using Pandas in Python? | Python मध्ये Pandas वापरून डेटा क्लीनिंग कसे करावे?
Pandas मध्ये data cleaning करतांना, तुम्ही ‘dropna()’ चा वापर करून अनुपस्थित डेटा काढू शकता, ‘fillna()’ वापरून त्या जागी मूल्य भरू शकता, आणि ‘duplicate()’ वापरून डुप्लिकेट डेटा काढू शकता.
7. What is the difference between Hadoop and Spark? | Hadoop आणि Spark मध्ये काय फरक आहे?
Hadoop हे मोठ्या प्रमाणावर डेटा प्रक्रिया करण्यासाठी आणि वितरित संग्रहणासाठी वापरले जाते. Spark हे Hadoop च्या तुलनेत वेगाने डेटा प्रक्रिया करणारे आणि मेमरीमध्ये डेटा प्रक्रिया करण्यास सक्षम असलेले एक फ्रेमवर्क आहे.
8. What is the difference between 'Normalize' and 'Standardize'? | 'Normalize' आणि 'Standardize' मध्ये काय फरक आहे?
- Normalization: डेटा सेटला 0 आणि 1 दरम्यान असलेल्या श्रेणीत बदलणे.
- Standardization: डेटा सेटचा सरासरी 0 आणि मानक विचलन 1 असणे.
9. What is the main difference between R and Python for data analysis? | डेटा विश्लेषणासाठी R आणि Python मधील मुख्य फरक काय आहे?
Python सामान्यत: वेगवेगळ्या प्रकारच्या डेटावर काम करण्यासाठी वापरला जातो, तर R मुख्यतः सांख्यिकी आणि गणना करणारे कार्य पूर्ण करण्यासाठी वापरला जातो.
10. How to filter in data frame? | डेटा फ्रेम मध्ये कसे फिल्टर कराल?
pandas मध्ये, खालीलप्रमाणे डेटा फ्रेम फिल्टर करणे:
import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘data.csv’)
filtered_df = df[df[‘column_name’] == ‘value’]
11. What is the difference between data frame and series? | डेटा फ्रेम आणि सीरीज मध्ये काय फरक आहे?
DataFrame हे दोन किंवा अधिक सीरीजचे एकत्रित रूप आहे, ज्यात रांगा आणि कॉलम असतात. Series एकाच कॉलमचा डेटा असतो, जो एकल डेटा प्रकारात असतो.
12. What is Scaling? | स्केलिंग म्हणजे काय?
स्केलिंग म्हणजे विविध डेटा वैशिष्ट्यांना समान श्रेणीत आणणे, जेणेकरून विविध वैशिष्ट्यांचे योग्य मूल्यांकन होईल.
13. How to use ggplot2 in R? | R मध्ये ggplot2 चा उपयोग कसा करावा?
ggplot2 R मधील एक शक्तिशाली लायब्ररी आहे ज्याचा उपयोग डेटा व्हिज्युअलायझेशनसाठी केला जातो. यामध्ये भिन्न प्रकारचे ग्राफ्स तयार करण्याची क्षमता आहे जसे की बार चार्ट, लाइन ग्राफ, स्कॅटर प्लॉट्स इत्यादी.
14. What is Time Series Analysis? | Time Series Analysis काय आहे?
Time Series Analysis मध्ये आपल्याला वेळेच्या संदर्भात डेटा विश्लेषण करणे, ट्रेंड्स, सिझनॅलिटी, आणि अन्य घटक शोधणे.
15. What is Clustering? | Clustering काय आहे?
Clustering म्हणजे समान वैशिष्ट्यांसह डेटाचे गट तयार करणे. K-Means आणि DBSCAN हे क्लस्टरिंग अल्गोरिदमचे उदाहरण आहेत.
16. What is the difference between Supervised and Unsupervised Learning in Machine Learning? | Machine Learning मध्ये Supervised आणि Unsupervised Learning मध्ये काय फरक आहे?
- Supervised Learning: डेटा लेबल असतो आणि तो एक विशिष्ट परिणाम मिळवण्याचा प्रयत्न करतो.
- Unsupervised Learning: डेटा लेबल नसतो आणि डेटा मधून पॅटर्न किंवा संरचना ओळखली जाते.
17. What is Regular Expressions (Regex)? | Regular Expressions (Regex) काय आहे?
Regex एक साधन आहे ज्याचा वापर विशिष्ट पॅटर्नसाठी डेटा शोधण्यासाठी केला जातो.
18. What is the difference between Pivots and normal visualizations? | Pivots मध्ये आणि सामान्य व्हिज्युअलायझेशनमध्ये काय फरक आहे?
Pivots हे डेटा सारांशित करण्यासाठी वापरले जातात. हे संक्षेपात डेटा रिझल्ट्स किंवा ट्रेंड्स प्रदर्शित करण्यासाठी उपयुक्त असतात. सामान्य व्हिज्युअलायझेशन अधिक विस्तृत डेटा प्रदर्शित करण्यासाठी वापरले जाते.
19. What is Subquery in SQL? | SQL मध्ये Subquery म्हणजे काय?
Subquery म्हणजे दुसऱ्या क्वेरीच्या आत एक क्वेरी. ती मुख्य क्वेरीच्या परिणामावर आधारित असते, ज्या माध्यमातून अधिक तपशीलवार डेटा फिल्टर केला जातो.
Problem-Based Interview Questions for Data Analysts | डेटा विश्लेषकांसाठी समस्या-आधारित मुलाखत प्रश्न
1. How do you report anomalous behavior in a data set? | डेटा सेटमध्ये अनियंत्रित वर्तन आढळले तर तुम्ही कसे नोंद कराल?
अनियंत्रित वर्तन किंवा आउटलाईयर्सचे विश्लेषण करण्यासाठी, मी सांख्यिकी पद्धती वापरून ते शोधीन, नंतर त्या डेटाचा पुनरावलोकन करू आणि योग्य पद्धतीने त्याला हाताळेन.
2. If you have a huge dataset and you want to find important trends in it, what do you do? | जर तुमच्याकडे एक असंख्य डेटासेट आहे आणि तुम्ही त्यातले महत्त्वाचे ट्रेंड्स शोधायचे असतील, तर तुम्ही काय कराल?
यासाठी, सर्वप्रथम, मी डेटासेटचे तपशीलवार विश्लेषण करेल, त्यातल्या गहिरा तपासणी करेल (Exploratory Data Analysis), व्हिज्युअलायझेशन साधनांचा वापर करेल, आणि योग्य सांख्यिकी पद्धतींचा वापर करून महत्त्वाचे ट्रेंड्स आणि पॅटर्न्स शोधेन.
3. How to find outliers from any dataset? | कोणत्याही डेटासेटमधून बाह्य मूल्ये कशी शोधू?
बाह्य मूल्ये शोधण्यासाठी, मी डेटा व्हिज्युअलायझेशन टूल्स वापरून स्कॅटर प्लॉट्स आणि बॉक्स प्लॉट्स तयार करेन. त्यानंतर, IQR (Interquartile Range) किंवा Z-Score वापरून बाह्य मूल्ये ओळखेन.
4. How to remove bad data from a data set? | डेटा सेटमधून वाईट डेटा कसा काढावा?
वाईट डेटा म्हणजे डेटा जो संदिग्ध, अनुपस्थित किंवा चुकीचा असतो. डेटा क्लीनिंग प्रक्रियेद्वारे अनुपस्थित किंमती भरून काढता येतात, अपूर्ण डेटा मांडला जातो, आणि आउटलाईलर्स किंवा इतर चुकीचे डेटा काढून टाकले जातात.
5. What to do if data is lost or missing? | डेटा चुकवणे किंवा गहाळ होण्याची समस्या उद्भवली तर काय कराल?
मी Missing Values चा निरीक्षण करून योग्य इम्प्युटेशन किंवा हटवण्याची पद्धत वापरेन.
6. How to create data for commercial purposes? | व्यावसायिक उद्देशाच्या लिए डेटा कसा तयार कराल?
डेटा संकलन, डेटा साफसफाई, डेटा मॅनिपुलेशन, आणि योग्य पद्धतीने डेटा सादरीकरण केल्याने, मी व्यवसायाच्या उद्दिष्टांचा सर्वोत्तम उपयोग करू शकतो.
7. If the data is wrong, how will it react? | डेटा चुकीचा मिळाल्यास, त्यावर कसा प्रतिक्रिया देईल?
मी त्याचे कारण समजून त्यावर दुरुस्ती करीन किंवा नवा डेटा मिळवण्याचे प्रयत्न करीन.
8. How to analyze customer behavior? | ग्राहकांच्या वर्तनाचे विश्लेषण कसे कराल?
मी ग्राहकांच्या खरेदी इतिहासाचे, वापरण्याचे वर्तन, आणि फीडबॅकचे विश्लेषण करून त्यांचे वर्तन समजून घेईल.
9. How to analyze financial data? | आर्थिक डेटा विश्लेषण कसा कराल?
मी डेटाच्या विविध कारकांनुसार (जसे नफा, खर्च, वाढ) विश्लेषण करून धोरणात्मक निर्णय घेण्यास मदत करीन.
10. What should be kept in mind while preparing the report? | रिपोर्ट तयार करतांना काय बाबी ध्यानात ठेवाव्यात?
रिपोर्ट सुसंगत, स्पष्ट, आणि कृतीयोग्य असावा लागतो, आणि त्यात योग्य डेटा व्हिज्युअलायझेशन समाविष्ट असावा लागतो.
11. How to deal with large numbers of data? | संख्यात्मक डेटा जास्त असल्यास कसा हाताळाल?
मी व्हिज्युअलायझेशन पद्धती वापरून डेटा प्रस्तुत करेन, किंवा त्याचा संक्षेप करून मुख्य घटकांवर लक्ष केंद्रित करेन.
12. How will it react if the data contains unnecessary elements? | डेटा मध्ये अनावश्यक घटक समाविष्ट असल्यास त्यावर कसा प्रतिक्रिया देईल?
मी त्या घटकांना हटवून किंवा सुधारून डेटा साधारणपणे वापरण्यायोग्य बनवेल.
13. How to perform primary analysis on a data? | एखाद्या डेटावर प्राथमिक विश्लेषण कसा कराल?
प्राथमिक विश्लेषणामध्ये, मी डेटा सेटची ओळख करून त्याचे वर्णनात्मक सांख्यिकी (Mean, Median, Mode, Variance) तपासेन.
14. When you are working on a data analyst project, what do you do if you don't get reliable data? | तुम्ही एखाद्या डेटा ॲनालिस्ट प्रोजेक्टवर काम करत असताना, जर तुम्हाला विश्वासार्ह डेटा मिळाला नाही तर तुम्ही काय कराल?
मी डेटा क्लीनिंग प्रक्रियेद्वारे शक्य तितका डेटा सुधारण्याचा प्रयत्न करेन, आणि जर आवश्यक असेल तर इतर स्त्रोतांकडून डेटा गोळा करेन. यासाठी डेटा इंटिग्रेशन तंत्रांचा वापर केला जाईल.
15. What do you do when a deep problem comes up in data analysis and you need to make a quick decision? | डेटा विश्लेषणामध्ये एखादी गहिरा समस्या समोर आली आणि तुम्हाला त्वरित निर्णय घ्यायचा आहे, तर तुम्ही काय कराल?
माझ्या पूर्वीच्या विश्लेषणावरून आणि पद्धतींवर आधारित, मी एक थोडा वेळ घेऊन, डेटा तपासून आणि कोणत्याही आकडेवारीच्या पॅटर्न्सचा वापर करून एक सूचना देईल.
16. How to filter a dataset using Pandas in Python? | पायथनमध्ये Pandas वापरून एक डेटासेट फिल्टर कसा करावा?
Pandas मध्ये, DataFrameमध्ये फिल्टर करण्यासाठी, ‘df[df[‘column_name’] condition]’ असा सिंटॅक्स वापरला जातो, ज्यामुळे तुम्ही विशिष्ट कॉलमचे मूल्य फिल्टर करू शकता.
17. Give an example of a process where your data helped make business decisions. | तुमच्या कार्यप्रणालीचे उदाहरण द्या जिथे तुमच्या डेटाच्या आधारावर व्यावसायिक निर्णय घेण्यात मदत केली.
एकदा, मी एका ईकॉमर्स साईटसाठी विक्रीचे विश्लेषण केले, आणि त्यावर आधारित, मला असे दिसून आले की काही विशिष्ट उत्पादनांमध्ये विक्री कमी आहे. या डेटाच्या आधारावर, ते उत्पादन अधिक चांगल्या प्रकारे प्रचार करण्याचा निर्णय घेतला गेला.
18. If you can't understand some of the values in your analysis, what do you do? | जर तुम्ही तुमच्या विश्लेषणातील काही मूल्यांचे समजून घेऊ शकत नसाल, तर तुम्ही काय कराल?
जर काही विश्लेषणातील मूल्यांचा योग्य समज होत नसेल, तर मी संबंधित डेटाच्या संदर्भावर अधिक तपास करेन, टीमचे मत घेणाऱ्यांसोबत चर्चा करेन, आणि आवश्यकता असल्यास अधिक डेटा गोळा करेन.
19. How do you use statistical and visual analysis in a single analysis? | तुम्ही एकाच विश्लेषणात सांख्यिकीय आणि व्हिज्युअल अ‍ॅनालिसिस कसा वापरता?
मी सर्वप्रथम डेटा सेटची सांख्यिकीय तपासणी करतो आणि त्यावरून काही पॅटर्न्स ओळखतो. त्यानंतर, त्या पॅटर्न्सला व्हिज्युअलायझेशनद्वारे स्पष्ट करतो, ज्यामुळे त्या पॅटर्न्सचा अर्थ संप्रेषित करणे सोपे होते.
20. If you are given a data set, which is large, how do you start working on it? | तुम्हाला एखादा डेटा सेट दिला जातो, जो मोठा आहे, तर तुम्ही त्यावर कार्य कसे सुरू कराल?
माझे पहिले पाऊल असेल की, मी डेटाचे प्राथमिक विश्लेषण करीन, त्यामध्ये गहिरा तपासणी करीन, आणि योग्य पद्धती वापरून डेटा स्वच्छ करण्याचे काम करीन. यानंतर, ते तयार विश्लेषणासाठी वापरले जाईल.
21. If you can't find a special tool to work with a complex data set, what do you do? | जर तुम्हाला एक जटिल डेटा सेटवर काम करण्यासाठी विशेष साधन न मिळाल्यास, तर तुम्ही काय कराल?
तुम्ही उपलब्ध साधनांचा सर्वोत्तम वापर करून त्यावर काम सुरू करा, आणि जर आवश्यक असेल तर, नवीन साधनांचा शोध घेऊन ते वापरण्याचा प्रयत्न करा
Business Interview Questions for Data Analysts | डेटा विश्लेषकांसाठी व्यवसाय मुलाखत प्रश्न
1. What are KPIs in a business? | एखाद्या व्यवसायातील KPI म्हणजे काय?
KPI (Key Performance Indicators) हे व्यवसायाच्या यशाचे मोजमाप करणारे निर्देशक आहेत. उदाहरणे: विक्री वाढीचे प्रमाण, ग्राहक टिकवून ठेवण्याचा दर.
2. How does data analytics help business? | डेटा विश्लेषणाने व्यवसायाला कशी मदत होते?
डेटा विश्लेषणाने व्यवसायाला धोरणात्मक निर्णय घेण्यास मदत होते, जसे की ग्राहकांच्या खरेदी प्रवृत्तींवर आधारित उत्पादनांची किंमत निश्चित करणे.
3. How to identify customer behavior in data analysis? | डेटा विश्लेषणामध्ये ग्राहकांचे वर्तन कसे ओळखाल?
ग्राहकांच्या खरेदी इतिहास, वापरण्याचे रिव्ह्यू, आणि ट्रेंड्सचा अभ्यास करून.
4. How to use data in formulating business strategies? | व्यावसायिक धोरणे तयार करतांना डेटा कसा वापरावा?
ग्राहक डेटा, बाजारातील ट्रेंड्स, आणि कार्यक्षमता मोजण्याच्या आधारे निर्णय घेणे.
5. What KPIs to track for productivity? | उत्पादकतेसाठी कोणत्या KPI ट्रॅक कराल?
विक्री वाढीचे प्रमाण, उत्पादनाचा गुण, आणि ग्राहक समाधान दर.
6. What information do you track to improve customer service? | ग्राहक सेवा सुधारण्यासाठी कोणती माहिती ट्रॅक कराल?
ग्राहक तक्रारींचा ट्रेंड, सर्विस प्रतिसाद वेळ, आणि ग्राहक समाधान दर.
7. What metrics to use to check the financial health of a business? | व्यवसायाची आर्थिक आरोग्य तपासण्यासाठी कोणत्या मेट्रिक्स वापराल?
नफा, खर्चाचे प्रमाण, आणि ROE (Return on Equity).
8. वर्धित निर्णय घेण्यासाठी कोणते मापदंड महत्त्वाचे आहेत?
KPI, ग्राहक फीडबॅक, विक्री वाढ, आणि खर्च नियंत्रण.
9. How to measure the impact of business strategies? | व्यावसायिक धोरणांच्या प्रभावाचे मोजमाप कसे कराल?
KPI आणि व्यवसायाच्या समग्र कामगिरीच्या आधारे.
10. डेटा विश्लेषणामध्ये धोरणात्मक विचार कसा ठेवावा?
निर्णय घेतांना डेटा आणि त्याच्या परिणामांची भविष्यवाणी करणे, तसेच दीर्घकालीन उद्दिष्टांशी जुळवून घेणे.
How to prepare for data analyst interview? | डेटा ॲनालिस्ट मुलाखतीसाठी तयारी कशी कराल?
मूलभूत कौशल्ये आत्मसात करा:
- SQL, Excel, आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन टूल्स (जसे Power BI, Tableau) यांमध्ये प्राविण्य मिळवा.
तांत्रिक प्रश्नांची तयारी करा:
- पायथन आणि R कोडिंगचे व्यावहारिक ज्ञान मिळवा.
- डेटाबेस प्रश्नांवर भर द्या.
प्रोजेक्ट तयार करा:
- एखादे मिनी प्रोजेक्ट तयार करून त्याचा सविस्तर अभ्यास करा, जेणेकरून मुलाखतीत प्रात्यक्षिक दाखवता येईल.
मुलाखत स्वरूप समजून घ्या:
- प्रारंभिक तांत्रिक चाचणी
- थेट समस्या सोडवणे (Live Problem Solving)
- व्यवहारज्ञान तपासण्यासाठी प्रश्न
Some useful tips | काही उपयुक्त टिप्स:
- प्रश्नांची तयारी: नियमितपणे विविध डेटा विश्लेषणाच्या विषयांवर तयारी करा. मुलाखतीसाठी तयार केलेले प्रश्न तुमच्या मुलाखतीच्या तयारीला मदत करू शकतात.
- तांत्रिक कौशल्ये सुधारित करा: SQL, Python, R, Excel इत्यादी मध्ये सखोल अभ्यास करा. यामुळे तुम्हाला अधिक तांत्रिक प्रश्नांची उत्तरे सोडवताना मदत होईल.
- संपूर्ण व्यावसायिक दृष्टीकोन: केवळ तांत्रिक कौशल्ये नाही तर व्यवसायाच्या दृष्टिकोनातून प्रश्नांची उत्तरे तयार करा. डेटा विश्लेषक म्हणून, तुमच्या निर्णय प्रक्रियेत व्यवसायाच्या उद्दिष्टांचा समावेश असावा लागतो.
- प्रोब्लेम-ऑरिएंटेड अ‍ॅप्रोच: मुलाखतीमध्ये विविध समस्या विचारल्या जातात. या समस्यांवर प्रभावीपणे विचार करून उत्तरे द्यायला शिकावं. तुमचे विश्लेषण आणि समस्या सोडवण्याचे कौशल्य हे महत्त्वाचे ठरते.
- डेटा व्हिज्युअलायझेशनकडे लक्ष द्या: साक्षात्काराच्या संदर्भात व्हिज्युअलायझेशन टूल्स जसे की Tableau, Power BI, किंवा Python मध्ये matplotlib आणि seaborn कसे वापरता येतील याचे ज्ञान आवश्यक आहे.
- सांख्यिकी तत्त्वज्ञान समजून घ्या: डेटा विश्लेषणासाठी मूलभूत सांख्यिकी तत्त्वज्ञान समजून घेणे, उदाहरणार्थ, सामान्य वितरण, t-test, p-value यासारखी संकल्पना.
- कमी वेळेत परिणाम देण्यासाठी चांगली योजना: डेटा ॲनालिस्ट च्या कामात प्रचंड प्रमाणात डेटा असतो. त्यामुळे डेटा योग्यरित्या फिल्टर करणे, स्वच्छ करणे आणि योग्य व्हिज्युअलायझेशन तयार करणे आवश्यक आहे.
- कम्युनिकेशन कौशल्य: तुमच्या विश्लेषणांचे निष्कर्ष प्रभावीपणे इतर टीम सदस्यांना आणि व्यवस्थापनाला सांगण्याचे कौशल्य असणे आवश्यक आहे. तुमचे विचार स्पष्टीकरणाने आणि विश्वासाने मांडणे महत्त्वाचे आहे.
- डेटा अ‍ॅनालिस्टची तयारी करताना, LinkedIn प्रोफाईल कसा तयार करावा हे जाणून घेणे देखील महत्त्वाचे आहे, जेणेकरून तुमचं प्रोफाईल भरपूर recruiter पर्यंत पोहोचू शकेल.
- जर तुम्ही Google सारख्या टॉप IT कंपनीत नोकरीसाठी तयारी करत असाल, तर Google Interview Questions हा ब्लॉग देखील वाचायला विसरू नका.
डेटा ॲनालिस्ट पदासाठीची मुलाखत उत्तीर्ण होण्यासाठी, तुम्हाला मूलभूत तसेच प्रगत तांत्रिक ज्ञान असणे आवश्यक आहे. वरील प्रश्नांची सखोल तयारी करून, व्यवसाय-विषयक दृष्टिकोन ठेवून उत्तर दिल्यास तुम्हाला यश मिळेल. योग्य तयारी आणि आत्मविश्वासाच्या जोरावर तुम्ही डेटा ॲनालिस्ट म्हणून तुमचे स्वप्न साकार करू शकता.
