डेटा एनालिस्ट असेसमेंट की तैयारी

असली test आम तौर पर कैसा होता है

कोई एक तय data analyst assessment नहीं होता। हर employer अपना test चुनता है, अक्सर किसी assessment vendor से, और आम तौर पर उसकी अवधि, topics और difficulty बदल सकता है। आपके invitation या recruiter से मिली जानकारी ही आपके assessment को समझने का सबसे अच्छा तरीका है। सार्वजनिक उदाहरणों से इसकी विविधता पता चलती है:

• iMocha. iMocha अपने data analyst test में 20 minutes में 10 questions बताता है। इसमें SQL जैसी data querying, visualization tools, statistical methods और Excel जैसे tools शामिल हैं। इसके अनुसार, job role, difficulty और पसंदीदा tools के हिसाब से test को पूरी तरह customize किया जा सकता है। Employers अपने coding, multiple choice और whiteboard questions भी जोड़ सकते हैं।
• Adaface. Adaface अपने data analysis test में 30 minutes में 15 scenario-based multiple choice questions बताता है। ये data analysis, SQL और charts तथा graphs के साथ data interpretation पर आधारित हैं। इसके अनुसार, test को job description के मुताबिक customize किया जाता है, और employer जो test भेजता है उसकी अवधि उसके sample से अलग हो सकती है।
• Alooba. Alooba का free data analytics test एक व्यापक उदाहरण है: 50 minutes में 50 multiple choice questions, जिनमें से हर एक के पांच answer options हैं। इसमें basic statistics, SQL, Python, R, data wrangling, reporting और visualization शामिल हैं।

अलग-अलग vendors के tests में आम तौर पर बताए जाने वाले content areas:

• SQL: query पढ़कर बताना कि वह क्या result लौटाती है, किसी business question का जवाब देने वाली query चुनना, joins, grouping और filtering।
• Spreadsheets: conditions के आधार पर totals और counts निकालना, lookups, IF logic और list का सारांश बनाना।
• Statistics की बुनियादी बातें: mean, median और spread, percentages और percent change, तथा correlation और cause के बीच अंतर।
• Charts और tables: values पढ़ना, groups की तुलना करना, trends पहचानना और table से calculation करना।
• कभी-कभी Python, R या dashboard tool, या ऐसा hands-on task जिसमें आप real database पर चलने वाली query लिखते हैं।

हमारे mocks में क्या शामिल है। हमारे full mocks में चार sections में 40 minutes में 25 questions होते हैं: SQL (6), spreadsheets (6), statistics basics (6) और charts तथा tables (7)। आप calculator इस्तेमाल कर सकते हैं, और वापस जाकर questions को flag कर सकते हैं। हर question multiple choice है: हमारे mocks में आपके लिखे SQL को चलाया नहीं जाता, और इनमें Python, R, Tableau या Power BI शामिल नहीं हैं। अगर आपके invitation में ये शामिल हैं, तो उस tool में सीधे hands-on practice करें।

iMocha, Adaface और Alooba अपने मालिकों के trademarks हैं। Intellect Council इनमें से किसी से affiliated, endorsed या sponsored नहीं है।

हल किए गए उदाहरणों के साथ सवालों के प्रकार

हर section के लिए एक या दो हल किए हुए उदाहरण, साथ में वह आम गलती जिसमें ज़्यादातर लोग फँसते हैं। इनमें से कोई भी free sample में दोहराया नहीं गया है।

1. SQL: WHERE या HAVING। आपको ऐसे regions चाहिए जहाँ कम-से-कम एक order $500 से ज़्यादा का हो। Filter करने के लिए WHERE इस्तेमाल करेंगे या HAVING? WHERE, क्योंकि condition अलग-अलग rows से जुड़ी है: WHERE amount > 500। HAVING, GROUP BY के बाद groups को filter करता है, जैसे वे regions जिनका total $500 से ज़्यादा हो। ध्यान दें: दोनों सही लग सकते हैं। देखें कि condition एक row के बारे में है या पूरे group के बारे में।

2. SQL: छूट गए customers। आप customers को orders से inner JOIN के ज़रिए जोड़ते हैं और customers की count निकालते हैं। यह count table में मौजूद customers की संख्या से कम है। ऐसा क्यों? Inner JOIN सिर्फ़ उन customers को रखता है जिनका कम-से-कम एक order है। customers से LEFT JOIN करने पर सभी customers रहते हैं, और जिनके orders नहीं हैं उनके लिए NULL आता है। ध्यान दें: कम नतीजे को यह समझ लेना कि "कुछ customers delete हो गए"।

3. Spreadsheets: तुलना के साथ count करना। Column B में region और column C में order value है। 100 या उससे ज़्यादा कीमत वाले East orders की count निकालने के लिए =COUNTIFS(B:B,"East",C:C,">=100") इस्तेमाल करें। Comparison को quotation marks के अंदर लिखें। अगर limit किसी cell में है, जैसे E1 में, तो इसे साथ जोड़ें: ">="&E1। ध्यान दें: ">=E1" लिखने से formula "E1" text को खोजता है और कुछ भी count नहीं करता।

4. Statistics: averages का average। Store A में 100 orders थे, जिनका औसत $20 था। Store B में 10 orders थे, जिनका औसत $40 था। दोनों को मिलाकर प्रति order औसत कितना है? $30 नहीं। कुल sales 2,000 + 400 = $2,400 हैं और orders 110 हैं, इसलिए औसत लगभग $21.82 है। ध्यान दें: ऐसे दो averages का औसत निकालना जिनमें items की संख्या बहुत अलग-अलग हो। कुल रकम और count से हिसाब करें।

5. Statistics: percent या percentage points। Conversion rate 4% से 5% हो जाता है। यह 1 percentage point की बढ़ोतरी है, जो 25% की वृद्धि भी है (1 / 4)। ध्यान दें: जब सवाल percent change पूछता है, तब "1%" जवाब देना। देखें कि सवाल किस चीज़ के बारे में पूछ रहा है।

6. Charts: छोटा किया गया axis। एक bar chart में Team A की satisfaction 92 और Team B की 96 दिखाई गई है, लेकिन B का bar दोगुना ऊँचा लगता है। Axis देखें: अगर यह 90 से शुरू होता है, तो bars उस रेखा के ऊपर 2 और 6 दिखाते हैं, पूरी values नहीं। असली अंतर 4 points, यानी लगभग 4% है। ध्यान दें: numbers के बजाय bar की ऊँचाई देखकर निष्कर्ष निकालना।

7. Tables: पहले units पढ़ें। Table के header में "Revenue ($ thousands)" लिखा है और सवाल Q2 revenue पूछता है, जो 95 दिखाया गया है। जवाब $95,000 है। ध्यान दें: वह option चुनना जिसमें $95 लिखा है। Table से जुड़ा पहला सवाल हल करने से पहले title, headers और notes पढ़ें।

तैयारी कैसे करें

1. सबसे पहले अपना आमंत्रण पढ़ें। पता करें कि आपका employer किस vendor या फ़ॉर्मैट का इस्तेमाल करता है, टेस्ट कितनी देर का है, और क्या इसमें चलने वाली SQL लिखनी होगी, Excel या Google Sheets इस्तेमाल करना होगा, या Python या R में कोड करना होगा। फ़ॉर्मैट इतने अलग-अलग होते हैं कि कोई एक फ़ॉर्मैट मानकर चलना ठीक नहीं है।
2. अपनी गति का अंदाज़ा लगाएँ। Vendor tests अक्सर छोटे होते हैं। iMocha के टेस्ट में 20 मिनट में 10 सवाल होते हैं, यानी हर सवाल के लिए लगभग 2 मिनट मिलते हैं (iMocha). कुछ सवालों में जल्दी से जोड़ करना पड़ सकता है, इसलिए timer लगाकर अभ्यास करें।
3. SQL के मुख्य concepts पर काम करें। SELECT, WHERE, SUM, COUNT और AVG के साथ GROUP BY, HAVING, ORDER BY, INNER और LEFT JOIN, DISTINCT, और counts तथा comparisons में NULL का व्यवहार। पाँच या छह rows वाली table पर छोटी queries को हाथ से trace करें।
4. Spreadsheets के मुख्य concepts पर काम करें। SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS, XLOOKUP जैसा lookup, IF और nested IF, और pivot summary। Formulas का और अभ्यास करने के लिए हमारा Excel assessment test आज़माएँ।
5. Statistics की बुनियादी बातें दोहराएँ। Mean, median और mode, outlier होने पर median कब बेहतर होता है, range, percent change, percentage points, weighted averages, और correlation से cause साबित क्यों नहीं होता।
6. हर chart को ध्यान से पढ़ें। Title, units, axis कहाँ से शुरू होता है, legend, और फिर सवाल। Chart से जुड़ी ज़्यादातर गलतियाँ इनमें से कोई बात छोड़ देने से होती हैं।
7. अगर टेस्ट में अनुमति हो, तो calculator और rough work के लिए कागज़ तैयार रखें और जानें कि दोनों की मदद से percentage की गणना कैसे करनी है।
8. पूरे समयबद्ध mock tests दें। टेस्ट की असली रफ़्तार से अभ्यास करें, ताकि टेस्ट के दिन 20 या 30 मिनट का टेस्ट सामान्य लगे।

आमतौर पर scoring कैसे होती है

स्कोरिंग नियोक्ता और वेंडर पर निर्भर करती है। कोई राष्ट्रीय स्केल या सभी जगह लागू होने वाला पास मार्क नहीं है। वेंडर नियोक्ताओं को रिपोर्ट देते हैं और नियोक्ता तय करता है कि उस नौकरी के लिए कैसा नतीजा चाहिए। एक सार्वजनिक उदाहरण:

• Adaface के अनुसार, उसकी रिपोर्ट में कुल मिलाकर पास या फेल की सिफारिश और इंडस्ट्री बेंचमार्क शामिल होते हैं। वह सुझाव देता है कि नियोक्ता अपना थ्रेशहोल्ड स्कोर खुद तय करें (Adaface).

iMocha और Alooba ने उन पेजों पर अपनी स्कोरिंग का तरीका नहीं बताया जिन्हें हमने देखा। Multiple choice सवालों को आमतौर पर सही या गलत के रूप में मार्क किया जाता है। अगर टेस्ट में क्वेरी लिखने को कहा जाता है, तो उसे अपेक्षित नतीजों से मिलाकर जाँचा जा सकता है। ऐसे में लगभग सही क्वेरी को भी कोई अंक नहीं मिल सकता।

हमारा अभ्यास स्कोर बताता है कि आपने हमारे कितने सवालों के सही जवाब दिए, और हर सेक्शन का ब्यौरा देता है: SQL, स्प्रेडशीट, सांख्यिकी की बुनियादी बातें, और चार्ट व टेबल। इससे पता चलता है कि किस पर ध्यान देना है। यह अभ्यास स्कोर है: यह किसी वेंडर या नियोक्ता के टेस्ट का स्कोर नहीं है और इससे यह अनुमान नहीं लगाया जा सकता कि आप पास होंगे या नहीं।

data analyst tests में होने वाली आम गलतियाँ

• NULL को भूल जाना। COUNT(column), NULL values को छोड़ता है, AVG उन्हें नज़रअंदाज़ करता है और WHERE email = NULL से कोई match नहीं मिलता। IS NULL इस्तेमाल करें।
• गलत चीज़ के आधार पर grouping करना। नाम के आधार पर grouping करने से एक ही नाम वाले दो अलग लोग एक साथ जुड़ जाते हैं। id के आधार पर group करें और उसके साथ नाम दिखाएँ।
• गलत key से join करना। orders.id को customers.id से join करना सही लग सकता है और rows भी मिल सकती हैं, लेकिन वे गलत rows होंगी। customer_id जैसी foreign key से match करें।
• प्रतिशत बदलाव में गलत संख्या से भाग देना। हमेशा शुरुआती value से भाग दें।
• "इससे बड़ा" को "कम से कम इतना" समझना। SQL और formulas में > और >= से सीमा पर अलग-अलग जवाब मिलते हैं। किनारे की स्थिति जाँचें।
• Mean और median को एक समझना। एक बहुत बड़ी या छोटी value mean को काफ़ी बदल देती है, लेकिन median पर उसका असर बहुत कम होता है।
• Correlation के आधार पर कहना कि एक चीज़ "कारण" है। दो चीज़ों का साथ-साथ बदलना समझाने लायक एक pattern है, सबूत नहीं।
• Table के शीर्षक को जल्दबाज़ी में पढ़ना। Units, समयावधि और footnotes जवाब बदल सकते हैं।

यह practice असली test से कैसे अलग है

हम किन चीज़ों से मेल रखते हैं। Vendors जिन चार areas का सबसे ज़्यादा ज़िक्र करते हैं, उनसे मिलते-जुलते अंदाज़ के multiple choice questions, calculator का इस्तेमाल और असली समय-सीमा का दबाव। हर question के साथ explanation है।

हम किन चीज़ों से मेल नहीं रख सकते। हम live database नहीं चलाते, इसलिए आपके टाइप किए SQL की जांच नहीं कर सकते। हम Python, R या dashboard tools को शामिल नहीं करते। Vendors अपने question banks और difficulty levels इस्तेमाल करते हैं, जिन्हें हम नहीं देख सकते।

इस कमी को कैसे पूरा करें। कमज़ोर areas पहचानने और rules सीखने के लिए हमारे questions का इस्तेमाल करें। फिर किसी free database tool में अपनी बनाई छोटी table पर कुछ queries लिखें और किसी असली spreadsheet में formulas दोबारा बनाएं। अगर आपके invitation में coding या dashboard task का ज़िक्र है, तो सीधे उसी tool में practice करें।