Trong thời đại số hóa hiện nay, vai trò của Data Analyst ngày càng quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ. Vị trí Data Analyst không chỉ đòi hỏi kiến thức sâu về dữ liệu mà còn yêu cầu những kỹ năng cao như phân tích, xử lý... Vì vậy, để giúp bạn đạt được mục tiêu trong cuộc phỏng vấn, CareerViet đã tổng hợp một số bí quyết quan trọng giúp bạn có được sự chuẩn bị kỹ càng và tốt nhất. Hãy cùng chúng tôi khám phá công việc Data Analyst qua các câu hỏi phỏng vấn trong bài viết sau nhé! 

>> Xem thêm:

• Business Analyst (BA) là ai? Vị trí BA phụ trách công việc gì?
• Data Engineer là gì? Công việc và kỹ năng cần thiết đối với vị trí này

Bộ câu hỏi phỏng vấn Data Analyst

Dưới đây là TOP 9 câu hỏi phỏng vấn cho ngành Data Analyst do CareerViet tổng hợp cho bạn tham khảo để chuẩn bị tốt trong buổi phỏng vấn sắp tới: 

1. Lý do bạn muốn theo đuổi ngành Data Analyst? 

Câu hỏi này giúp người phỏng vấn hiểu rõ hướng nghề nghiệp mà bạn đang hướng đến. Hãy trả lời câu hỏi này theo phương pháp STAR (S – Situation, T – Task, A – Action, R – Result) để mô tả rõ lý do bạn muốn trở thành data analyst và cung cấp thông tin về kỹ năng phù hợp với công việc này:

"Công việc của data analyst là thu thập và phân tích thông tin số liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh hiệu quả. Với khả năng tổng hợp dữ liệu và sự nhạy bén với các con số, tôi tin rằng tôi có thể đóng góp cho công ty. Lý do chính khiến tôi theo đuổi con đường này là vì tôi đam mê việc làm với dữ liệu và những con số. Hơn nữa, data analyst có vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quyết định kinh doanh và tôi muốn đóng góp vào sự phát triển và thành công của một tổ chức. Kết hợp giữa đam mê và kỹ năng tôi có đã thúc đẩy tôi muốn trở thành tôi làm cho công việc này trở nên hấp dẫn đối với tôi và tôi rất mong muốn có cơ hội góp phần vào việc đưa ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu trong tương lai."

>> Xem thêm: Mô tả công việc nhân viên nghiên cứu thị trường từ A đến Z

Data Analyst là công việc tiếp xúc nhiều với số và dữ liệu - Nguồn: Internet

2. Theo bạn, công việc này cần những yêu cầu gì?

Gợi ý trả lời: 

• Kỹ năng phân tích dữ liệu một cách chi tiết và logic để tìm ra thông tin quan trọng và xu hướng tiềm ẩn trong dữ liệu.
• Hiểu biết về các ngôn ngữ lập trình như Python, R hoặc SQL giúp trích xuất, xử lý và tổng hợp dữ liệu một cách hiệu quả.
• Thiết kế báo cáo dựa trên dữ liệu phân tích để trình bày thông tin một cách rõ ràng và trực quan cho quyết định kinh doanh.
• Sử dụng BI Tool như Tableau, Power BI hoặc QlikView.
• Hiểu biết về các phương pháp thống kê.
• Kỹ năng tổng hợp và tổ chức thông tin từ nhiều nguồn theo cách hợp lý để dễ dàng truy xuất và sử dụng.

3. Khi làm một Data Analyst, bạn sẽ có những trách nhiệm như thế nào?

Vai trò của một Data Analyst thường bao gồm các nhiệm vụ quan trọng sau:

• Thu thập và xử lý dữ liệu: Data Analyst đảm nhận nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, sau đó xử lý và phân tích để trích xuất thông tin cần thiết
• Phân tích dữ liệu: Data Analyst có trách nhiệm thực hiện phân tích chi tiết để tạo ra những kết quả quan trọng và mang lại giá trị cho tổ chức.
• Hỗ trợ và xử lý dữ liệu: Họ thường hỗ trợ hoặc thậm chí thực hiện trực tiếp quá trình phân tích dữ liệu, đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của thông tin được trích xuất và phân tích.
• Bảo mật dữ liệu: Data Analyst cam kết bảo mật tuyệt đối cho cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp. Điều này đảm bảo rằng thông tin quan trọng không bị rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích.
• Tối ưu hóa quá trình: Họ cũng thường xem xét và đề xuất cách tối ưu hóa quá trình thu thập, xử lý, và phân tích dữ liệu để tăng năng suất và tiết kiệm thời gian hơn

>> Xem thêm: Data science là gì? Khám phá về ngành khoa học dữ liệu và data scientist

4. Data Cleansing là gì? Cách để thực hiện data cleansing tốt nhất?

Data cleansing hay còn được gọi là quá trình dọn dẹp dữ liệu, là một phần quan trọng trong công việc xử lý dữ liệu. Nó giúp phát hiện và loại bỏ các lỗi và không đồng nhất trong dữ liệu, đảm bảo thông tin được xử lý chính xác và đáng tin cậy. Dưới đây là cách thực hiện data cleansing một cách hiệu quả:

• Phân tách dữ liệu theo thuộc tính: Bắt đầu bằng việc phân tách dữ liệu thành các phần nhỏ dựa trên các thuộc tính cụ thể
• Chia khối dữ liệu: Sau khi bạn đã phân tách dữ liệu theo thuộc tính, hãy chia nó thành các khối dữ liệu nhỏ hơn. Việc này giúp tối ưu hóa quá trình dọn dẹp, làm cho nó trở nên quản lý được hơn.
• Dọn dẹp theo từng cột: Tiến hành dọn dẹp từng cột dữ liệu trong các khối nhỏ, bao gồm việc sửa lỗi, loại bỏ giá trị không hợp lệ hoặc trùng lặp và đảm bảo định dạng đúng cho mỗi cột.
• Sử dụng chức năng tiện ích: Đối với các tệp dữ liệu đơn giản, bạn có thể sử dụng các chức năng tiện ích hoặc xếp lệnh để thực hiện dọn dẹp một cách tự động và nhanh chóng.

Quá trình data cleansing đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì sự chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu. Nó cũng giúp tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu trong quá trình phân tích và ra quyết định kinh doanh.

>> Xem thêm: 4 việc làm ngành IT có tốc độ phát triển nhanh nhất hiện nay

Data cleansing giúp làm sạch dữ liệu, tăng độ tin cậy - Nguồn: Internet

5. Công cụ mà bạn thường dùng để phân tích dữ liệu?

Dưới đây là một số công cụ phân tích dữ liệu hỗ trợ cho công việc Data Analyst phổ biến:

• Google Search Operator: Google Search Operator là một loạt các ký tự và từ khóa bạn có thể sử dụng để tinh chỉnh kết quả tìm kiếm trên Google. Chúng giúp bạn chính xác hóa tìm kiếm để thu thập thông tin cụ thể và hiệu quả hơn.
• Google Fusion Tables: Google Fusion Tables là một công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích và biểu đồ dữ liệu. Bạn có thể nhập dữ liệu từ nhiều nguồn và thực hiện phân tích dữ liệu một cách trực quan để tìm hiểu sự tương quan và xu hướng.
• Solver: Solver là một phần mềm tối ưu hóa giúp bạn tìm ra giải pháp tối ưu cho các vấn đề phức tạp. Đặc biệt hữu ích trong việc tối ưu hóa kế hoạch, phân bổ tài nguyên và quản lý dự án.
• RapidMiner: RapidMiner là một nền tảng phân tích dữ liệu và học máy dễ sử dụng. Nó cho phép bạn thực hiện các tác vụ như phân tích chuỗi thời gian, phân loại, và dự đoán trên dữ liệu của bạn.
• NodeXL: NodeXL là một tiện ích mở rộng của Excel được sử dụng cho việc phân tích mạng xã hội và mạng lưới. Nó giúp bạn hiểu cấu trúc mạng xã hội, phát hiện tương tác và cộng đồng trong dữ liệu mạng.
• OpenRefine: OpenRefine là một công cụ để làm sạch và biến đổi dữ liệu. Nó cho phép bạn thao tác với dữ liệu không chính xác hoặc không cấu trúc và biến chúng thành dữ liệu sạch và sẵn sàng cho phân tích.

Nhớ rằng việc thay vì chỉ liệt kê các công cụ, bạn có thể giải thích thêm các chức năng riêng biệt của chúng hoặc ví dụ cụ thể về việc đã áp dụng như thế nào. Điều này có thể giúp bạn ghi điểm với nhà tuyển dụng ngay khi phỏng vấn. 

6. Phân biệt Data Profiling và DataMining?

Data Profiling là quá trình quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng dữ liệu. Nó tập trung vào việc phân tích dữ liệu để đáp ứng nhu cầu thu thập, thống kê và tóm tắt thông tin. Sau khi hoàn thành phân tích, kết quả sẽ được sử dụng để lập hồ sơ dữ liệu, thu thập thông tin cần thiết và đánh giá chất lượng tổng thể của dữ liệu.

Data Mining chủ yếu tập trung vào việc xác định mẫu và tri thức ẩn trong cơ sở dữ liệu. Data Mining tiến hành việc phân tích và khai thác dữ liệu một cách chi tiết. Trong quá trình này, nó sẽ phát hiện ra các yếu tố bất thường, thực hiện phân tích cụm dữ liệu, và biến đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, giúp đưa ra những thông tin cấp quyền quyết định. Điều này có thể giúp những người làm công việc Data Analyst tối ưu hóa quy trình kinh doanh và có những chiến lược ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu.

7. Các bước để phân tích dữ liệu như thế nào?

Quá trình phân tích dữ liệu đòi hỏi sự linh hoạt và điều chỉnh dựa trên từng doanh nghiệp. Mặc dù có sự biến đổi, thường thì quá trình này bao gồm các bước quan trọng sau:

• Xây dựng kiến thức nền tảng: Bao gồm việc hiểu rõ về tính chất của dữ liệu, cấu trúc dữ liệu, hệ thống lưu trữ và yêu cầu cụ thể của dự án để đặt ra khung làm việc cho toàn bộ quy trình phân tích.
• Xác định nguồn dữ liệu phù hợp: Quyết định nguồn dữ liệu phù hợp với yêu cầu của dự án. Sau đó, tiến hành thu thập dữ liệu từ các nguồn đã được xác minh và kiểm tra tính hợp lệ của chúng.
• Khám phá và làm sạch dữ liệu: Bao gồm việc thăm dò dữ liệu để tìm hiểu các thông tin quan trọng, dọn dẹp dữ liệu để loại bỏ dữ liệu trùng lặp hoặc thiếu sót và tổ chức lại dữ liệu để nó trở nên dễ tiếp cận và dễ hiểu.
• Xác thực tính chính xác: Đảm bảo tính chính xác của dữ liệu là quan trọng. Cần kiểm tra và xác minh dữ liệu để đảm bảo nó phản ánh đúng thực tế.
• Triển khai và theo dõi dữ liệu: Sau khi dữ liệu đã được làm sạch và kiểm tra, hãy tiến hành triển khai để sử dụng trong các quy trình và dự án cụ thể.
• Tạo danh sách kết quả thích hợp: Cuối cùng, tạo các danh sách kết quả dựa trên việc phân tích dữ liệu. Nếu cần, lặp lại các bước trước để đảm bảo rằng kết quả đáp ứng được các mục tiêu và mong đợi của dự án.

>> Xem thêm:

• Những điều nên và không nên trong buổi phỏng vấn
• Chế ngự 10 nỗi sợ hãi trong buổi phỏng vấn đầu tiên

Nắm vững các bước để phân tích dữ liệu là rất cần thiết đối với một Data Analyst - Nguồn: Internet

8. Thế nào là một mô hình dữ liệu tốt?

Đây là một câu hỏi quan trọng mà nhà tuyển dụng thường đặt ra để kiểm tra khả năng đánh giá cũng như mức độ cầu toàn của bạn trong công việc. Để xây dựng một mô hình dữ liệu xuất sắc, các Data Analyst-er cần tuân theo một số điều kiện quan trọng sau đây:

• Hiệu suất cao: Một mô hình dữ liệu xuất sắc cần có khả năng dự đoán kết quả với độ chính xác cao, thường được đo lường bằng việc đạt được tỷ lệ chính xác cao hơn 85%. Điều này đòi hỏi khả năng phân tích dữ liệu một cách kỹ lưỡng và tối ưu hóa mô hình để đạt được hiệu suất tốt nhất.
• Tính thích ứng và đáp ứng: Mô hình dữ liệu không chỉ cần phù hợp với dữ liệu hiện tại mà còn phải thích ứng với các thay đổi, đặc biệt trong môi trường thay đổi liên tục. Mô hình cũng cần thỏa mãn nhu cầu lâu dài của khách hàng, đảm bảo rằng nó vẫn có giá trị theo thời gian.
• Kết quả và lợi ích rõ ràng: Mô hình dữ liệu cần mang lại kết quả rõ ràng và lợi ích cụ thể cho tổ chức, bao gồm việc áp dụng dữ liệu để tối ưu hóa quy trình hoặc đưa ra quyết định chi tiết. Thành công của mô hình được đo bằng khả năng cung cấp thông tin hữu ích và sự cải thiện hiệu suất tổng thể.
• Khả năng mở rộng: Mô hình dữ liệu cần có khả năng mở rộng tỷ lệ tương ứng với sự tăng trưởng dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng mô hình vẫn hiệu quả khi đối mặt với dữ liệu lớn hơn và nhu cầu ngày càng phức tạp hơn.

>> Xem thêm: 5 kỹ năng cần thể hiện trong phỏng vấn xin việc

9. Các loại kỹ thuật lấy mẫu khác nhau được Data Analyst sử dụng?

Lựa chọn mẫu là một kỹ thuật thống kê quan trọng được sử dụng để chọn ra một tập dữ liệu con từ toàn bộ tập dữ liệu (population) nhằm đánh giá và ước tính các đặc điểm của tổng thể một cách hiệu quả.

Có năm phương pháp chính để lấy mẫu, bao gồm:

• Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (Simple random sampling)
• Lấy mẫu theo cách hệ thống (Systematic sampling)
• Lấy mẫu theo cụm (Cluster sampling)
• Lấy mẫu theo lớp (Stratified sampling
• Lấy mẫu theo ý thức (Judgmental or purposive sampling).

>> Xem thêm: Một vài dấu hiệu nhận biết sự thành công trong phỏng vấn

Lưu ý khi tham gia phỏng vấn

Khi bạn tham gia phỏng vấn vị trí Data Analyst, có một số lưu ý quan trọng dưới đây có thể giúp bạn thành công trong cuộc phỏng vấn:

• Hiểu rõ vị trí và công ty: Trước khi tham gia phỏng vấn, tìm hiểu kỹ về vị trí Data Analyst mà bạn đang ứng tuyển và công ty mà bạn sẽ làm việc. Điều này giúp bạn hiểu được yêu cầu công việc và văn hóa làm việc của công ty.
• Chuẩn bị kiến thức về dữ liệu và công cụ: Đảm bảo bạn hiểu về các khái niệm cơ bản về dữ liệu, các phương pháp phân tích dữ liệu, và các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến như Python, R, SQL, Excel, và các công cụ học máy. Bạn có thể được yêu cầu thực hiện các bài kiểm tra kiến thức hoặc giải quyết vấn đề thực tế trong phỏng vấn.
• Kỹ năng trình bày và giao tiếp: Data Analyst thường phải giải thích các kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và trình bày chúng cho đồng nghiệp không chuyên về dữ liệu. Đảm bảo bạn có khả năng trình bày thông tin một cách dễ hiểu và giao tiếp một cách rõ ràng.

Nhớ rằng, cuộc phỏng vấn Data Analyst cũng có thể đòi hỏi bạn thực hiện các bài kiểm tra kỹ thuật hoặc phân tích dữ liệu trực tiếp. Hãy tự tin trong khả năng của mình và chuẩn bị kỹ càng để đối mặt với các thử thách trong cuộc phỏng vấn.

>> Xem thêm: 

• Gợi ý trả lời 7 câu phỏng vấn khó nhằn
• 5 việc cần làm sau phỏng vấn

Kết luận

Trong cuộc phỏng vấn, sự tự tin và kiến thức chính là chìa khóa để giúp bạn nổi bật. Hãy nhớ rằng cuộc phỏng vấn là cơ hội để bạn thể hiện rằng bạn có khả năng giải quyết các vấn đề liên quan đến vị trí mà bạn ứng tuyển và biến những điều đó thành những đóng góp có giá trị cho doanh nghiệp. CareerViet tin rằng với những mẹo trả lời phỏng vấn xin việc chuyên nghiệp trên cùng với sự chuẩn bị kỹ càng sẽ giúp bạn chinh phục vòng phỏng vấn Data Analyst và có được công việc mơ ước. Đừng quên truy cập ngay CareerViet để tìm kiếm một công việc phù hợp với nhu cầu của mình nhé!