Câu hỏi phỏng vấn Data Analyst, theo từng vòng

Ứng viên thường chỉ chuẩn bị SQL và bất ngờ với vòng case, nơi kết quả offer thường được quyết định. Phần này vẽ ra toàn bộ quy trình để việc chuẩn bị của bạn khớp với nó. Phỏng vấn Data Analyst lặp lại năm loại vòng, mỗi vòng chấm một khía cạnh khác nhau.

• SQL. Viết truy vấn trực tiếp hoặc bài tập làm ở nhà. Bộ lọc kỹ thuật phổ biến nhất.
• Thống kê và xác suất. Các câu hỏi khái niệm về ý nghĩa của một kết quả, không phải chứng minh.
• Case kinh doanh và chỉ số. Một câu hỏi kinh doanh mơ hồ mà bạn biến thành thứ đo lường được.
• Bảng tính và trực quan hóa. Hàm Excel hoặc Google Sheets, và chọn loại biểu đồ phù hợp với người xem.
• Hành vi. Xung đột với stakeholder, bị yêu cầu đưa ra một con số mà bạn chưa thể chứng minh, và cách bạn xử lý khi mình sai.

Ranh giới giữa ứng viên đậu và không đậu thường nằm ở khả năng giao tiếp chứ không phải kỹ thuật. Một chuyên viên phân tích viết đúng truy vấn trong im lặng thường được chấm thấp hơn người nói rõ họ đang kiểm tra gì và tại sao.

SQL

• Tìm mức lương cao thứ hai trong một bảng.
• Viết truy vấn trả về đơn hàng gần nhất của mỗi khách hàng.
• Sự khác biệt giữa inner join và left join là gì, và khi nào lựa chọn đó làm thay đổi số dòng?
• Đếm số người dùng đặt hàng trong tháng 1 nhưng không đặt trong tháng 2.
• Tính tổng lũy kế doanh thu theo ngày.
• Xếp hạng sản phẩm theo doanh thu trong từng danh mục.
• Tìm các dòng trùng lặp và viết truy vấn để xóa chúng.
• Tính tăng trưởng theo tháng dưới dạng phần trăm.
• HAVING làm được điều gì mà WHERE không làm được?
• Giá trị NULL ảnh hưởng thế nào đến COUNT, một phép join, và một giá trị trung bình?

Hàm cửa sổ và câu hỏi về NULL phân biệt ứng viên nhiều hơn bất cứ điều gì khác trong danh sách này. Nói to rằng "left join ở đây sẽ giữ lại những khách hàng không có đơn hàng, và tổng của họ sẽ thành NULL thay vì bằng không" chính là tín hiệu mà người phỏng vấn đang lắng nghe.

Thống kê và xác suất

• Giải thích p-value cho một người chưa từng học thống kê.
• Sự khác biệt giữa tương quan và nhân quả trong một trường hợp bạn từng gặp là gì?
• Khi nào bạn dùng trung vị thay vì trung bình?
• Khoảng tin cậy cho bạn biết điều gì?
• Bạn sẽ kiểm tra thế nào để biết kết quả một bài test A/B có đáng tin không?
• Thiên lệch chọn mẫu là gì, và nó có thể xuất hiện thế nào trong dữ liệu của chúng ta?

Những vòng này kiểm tra xem bạn có đáng tin để đưa ra một diễn giải hay không. Ngôn ngữ chính xác, dễ hiểu tốt hơn cách diễn đạt kiểu sách giáo khoa, và việc thừa nhận giới hạn của những gì một kết quả có thể chứng minh được đánh giá tích cực.

Vòng case đưa cho bạn một câu hỏi kinh doanh chưa được xác định rõ ràng. Nhiệm vụ là biến nó thành thứ mà bạn thực sự có thể truy vấn được.

• Lượt đăng ký tăng nhưng người dùng hoạt động lại đi ngang. Bạn sẽ điều tra thế nào?
• Bạn sẽ đo lường thế nào xem một tính năng mới có thành công hay không?
• Doanh thu tháng trước giảm 10%. Hãy trình bày cách bạn chẩn đoán.
• Bạn sẽ đưa chỉ số nào lên dashboard cho ban điều hành, và bỏ chỉ số nào?
• Bạn sẽ xác định thế nào xem một kênh marketing có thực sự hiệu quả không?
• Một stakeholder muốn có một con số trước cuối ngày trong khi dữ liệu chưa đầy đủ. Bạn sẽ đưa ra gì?
• Bạn sẽ định nghĩa thế nào là người dùng hoạt động cho sản phẩm này?

Bảng tính và trực quan hóa

• Bạn sẽ dùng hàm nào để kết hợp hai bảng theo một khóa chung, và điều gì bị hỏng khi các khóa không khớp?
• Tạo một bảng pivot thể hiện doanh thu theo khu vực và theo tháng. Bạn kiểm tra điều gì trước tiên?
• Bạn sẽ dùng loại biểu đồ nào cho phân phối dữ liệu, và loại nào cho xu hướng?
• Bạn có tám danh mục và một danh mục chiếm ưu thế áp đảo. Bạn sẽ trình bày điều đó một cách trung thực như thế nào?

Hành vi

• Hãy kể về một phân tích đã làm thay đổi một quyết định.
• Hãy mô tả một lần con số bạn đưa ra hóa ra sai. Sau đó chuyện gì đã xảy ra?
• Bạn đã xử lý thế nào khi một stakeholder muốn một câu trả lời khác với những gì dữ liệu cho thấy?

Một chuyên viên phân tích mới vào nghề, khi phỏng vấn tại một công ty mô hình đăng ký, được hỏi vì sao doanh thu giảm trong khi lượt đăng ký tăng. Thay vì đoán mò, cô liệt kê những tiêu chí mình sẽ dùng để phân khúc: hạng gói, khu vực, và khách mới so với khách gia hạn, đồng thời nói sẽ kiểm tra xem tháng đó có thay đổi giá nào được triển khai hay không. Người phỏng vấn nói với cô rằng việc kiểm tra một thay đổi đã được triển khai chính là phần mà phần lớn ứng viên bỏ qua.

Đọc câu hỏi chỉ giúp bạn quen mặt chữ. Phỏng vấn kiểm tra khả năng tạo ra kết quả dưới áp lực thời gian, và đó là một kỹ năng khác.

• Viết SQL bằng tay, nói to lên. Các vòng trực tiếp thường dùng một trình soạn thảo đơn giản, không tự động hoàn thành và không cách nào chạy được truy vấn. Luyện tập ở chế độ đó sẽ lộ ra phần cú pháp mà bạn chỉ nắm được nửa vời.
• Vừa viết truy vấn vừa thuyết minh. Nói ra bạn đang join gì và bạn dự đoán số dòng sẽ thay đổi ra sao. Người phỏng vấn chấm điểm dựa trên lập luận mà họ nghe được.
• Luyện diễn giải cho stakeholder. Sau mỗi case, hãy giải thích kết quả trong ba câu, không dùng thuật ngữ chuyên môn. Phần giải thích đó chính là một vòng được chấm điểm ở hầu hết các công ty.
• Luyện tập đối phó với câu hỏi tiếp theo. Câu hỏi thứ hai, "nếu dữ liệu chưa đầy đủ thì sao", mới thực sự là nơi quyết định thắng thua của case.

Luyện các tình huống này trước một người phỏng vấn biết phản biện là mô phỏng gần thực tế nhất hiện có; công cụ phỏng vấn thử sẽ chạy các vòng theo phong cách Data Analyst kèm câu hỏi tiếp theo. Nhiều bộ câu hỏi theo vai trò và chủ đề khác có trong trung tâm câu hỏi phỏng vấn.

Một giới hạn cần lưu ý: bài test SQL làm ở nhà và các nền tảng đánh giá có giám sát nằm ngoài phạm vi mà một trợ lý trực tiếp có thể hỗ trợ, và các vòng truy vấn chia sẻ màn hình sẽ hiển thị mọi thứ đang có trên màn hình của bạn. Trong một cuộc gọi video trực tiếp, SubcueAI chạy dưới dạng ứng dụng desktop cục bộ hoặc một Side Panel trên trình duyệt Chromium, không có bot họp nào tham gia cuộc gọi. Trung tâm về khả năng bị phát hiện có đầy đủ thông tin.