ฝึกทำแบบประเมินนักวิเคราะห์ข้อมูล

ลักษณะทั่วไปของข้อสอบจริง

การประเมินทักษะนักวิเคราะห์ข้อมูลไม่มีรูปแบบตายตัวเพียงรูปแบบเดียว นายจ้างแต่ละรายเลือกแบบทดสอบของตนเอง ซึ่งมักมาจากผู้ให้บริการด้านการประเมิน และโดยทั่วไปสามารถปรับระยะเวลา หัวข้อ และระดับความยากได้ คำเชิญให้เข้าสอบหรือข้อมูลจากผู้สรรหาบุคลากรเป็นแหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดเกี่ยวกับการทดสอบของคุณ ตัวอย่างที่เผยแพร่สู่สาธารณะสามรายการแสดงให้เห็นว่ารูปแบบมีความหลากหลายเพียงใด:

• iMocha. iMocha ระบุว่าการทดสอบ data analyst test มี 10 questions in 20 minutes ครอบคลุมการสืบค้นข้อมูล เช่น SQL เครื่องมือแสดงภาพข้อมูล วิธีการทางสถิติ และเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Excel โดยระบุว่าสามารถปรับแต่งการทดสอบได้ทั้งหมดตามตำแหน่งงาน ระดับความยาก และเครื่องมือที่ต้องการ และนายจ้างสามารถเพิ่มคำถามเขียนโค้ด ข้อสอบปรนัย และคำถามบนไวท์บอร์ดของตนเองได้
• Adaface. Adaface อธิบายว่า data analysis test มีคำถามปรนัยแบบอิงสถานการณ์ 15 ข้อ ใช้เวลา 30 นาที ครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูล SQL และการตีความข้อมูลจากแผนภูมิและกราฟ โดยระบุว่าการทดสอบปรับให้เหมาะกับรายละเอียดงาน และระยะเวลาของการทดสอบที่นายจ้างส่งให้ผู้สมัครจะแตกต่างจากตัวอย่าง
• Alooba. free data analytics test ของ Alooba เป็นตัวอย่างที่ครอบคลุมกว่า โดยมีคำถามปรนัย 50 ข้อ ใช้เวลา 50 นาที แต่ละข้อมีตัวเลือกคำตอบห้าข้อ ครอบคลุมสถิติพื้นฐาน SQL, Python, R การจัดการข้อมูล การทำรายงาน และการแสดงภาพข้อมูล

หัวข้อที่มีรายงานว่าพบได้บ่อยจากผู้ให้บริการต่าง ๆ:

• SQL: อ่านคิวรีและระบุผลลัพธ์ เลือกคิวรีที่ตอบคำถามทางธุรกิจ การเชื่อมตาราง การจัดกลุ่ม และการกรอง
• สเปรดชีต: ผลรวมและการนับตามเงื่อนไข การค้นหาข้อมูล ตรรกะ IF และการสรุปรายการข้อมูล
• พื้นฐานสถิติ: ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน และการกระจาย เปอร์เซ็นต์และการเปลี่ยนแปลงเป็นเปอร์เซ็นต์ รวมถึงความสัมพันธ์กับเหตุและผล
• แผนภูมิและตาราง: อ่านค่า เปรียบเทียบกลุ่ม สังเกตแนวโน้ม และคำนวณจากตาราง
• บางครั้งอาจมี Python, R หรือเครื่องมือแดชบอร์ด หรืองานภาคปฏิบัติที่ให้คุณเขียนคิวรีเพื่อใช้งานกับฐานข้อมูลจริง

แบบทดสอบจำลองของเราครอบคลุมอะไรบ้าง แบบทดสอบจำลองฉบับเต็มมี 25 ข้อ ใช้เวลา 40 นาที แบ่งเป็นสี่ส่วน ได้แก่ SQL (6) สเปรดชีต (6) พื้นฐานสถิติ (6) และแผนภูมิและตาราง (7) คุณใช้เครื่องคิดเลขได้ และสามารถย้อนกลับไปทำเครื่องหมายคำถามไว้ได้ ทุกข้อเป็นข้อสอบปรนัย แบบทดสอบจำลองของเราไม่ได้รัน SQL ที่คุณเขียน และไม่ครอบคลุม Python, R, Tableau หรือ Power BI หากคำเชิญให้เข้าสอบของคุณระบุถึงเครื่องมือเหล่านี้ ให้ฝึกปฏิบัติกับเครื่องมือนั้นโดยตรง

iMocha, Adaface และ Alooba เป็นเครื่องหมายการค้าของเจ้าของแต่ละราย Intellect Council ไม่มีความเกี่ยวข้อง ไม่ได้รับการรับรอง หรือได้รับการสนับสนุนจากบริษัทเหล่านี้

ประเภทคำถามพร้อมตัวอย่างวิธีทำ

ตัวอย่างวิธีทำหนึ่งหรือสองข้อสำหรับแต่ละหัวข้อ พร้อมจุดที่หลายคนมักพลาด ตัวอย่างเหล่านี้ไม่ซ้ำกับตัวอย่างฟรี

1. SQL: WHERE หรือ HAVING. คุณต้องการหาภูมิภาคที่มีคำสั่งซื้ออย่างน้อยหนึ่งรายการซึ่งมียอดเกิน $500 ควรกรองด้วย WHERE หรือ HAVING? ใช้ WHERE เพราะเงื่อนไขนี้เกี่ยวกับแต่ละแถว: WHERE amount > 500 ส่วน HAVING ใช้กรองกลุ่มหลัง GROUP BY เช่น ภูมิภาคที่มี ยอดรวม เกิน $500 จุดที่มักพลาด: ทั้งสองแบบดูเหมือนจะใช้ได้ ลองถามตัวเองว่าเงื่อนไขนั้นเกี่ยวกับแถวเดียวหรือทั้งกลุ่ม

2. SQL: ลูกค้าที่หายไป. คุณเชื่อม customers กับ orders ด้วย inner JOIN แล้วนับจำนวนลูกค้า แต่จำนวนที่ได้ต่ำกว่าจำนวนลูกค้าในตาราง เพราะเหตุใด? inner JOIN จะเก็บไว้เฉพาะลูกค้าที่มีคำสั่งซื้ออย่างน้อยหนึ่งรายการ ส่วน LEFT JOIN จาก customers จะเก็บลูกค้าทุกคนไว้ โดยแสดง NULL สำหรับผู้ที่ไม่มีคำสั่งซื้อ จุดที่มักพลาด: เข้าใจว่าผลลัพธ์ที่สั้นลงหมายถึง "มีลูกค้าบางคนถูกลบออก"

3. สเปรดชีต: นับโดยใช้เงื่อนไขเปรียบเทียบ. คอลัมน์ B เก็บภูมิภาค และคอลัมน์ C เก็บมูลค่าคำสั่งซื้อ หากต้องการนับคำสั่งซื้อใน East ที่มีมูลค่า 100 ขึ้นไป ให้ใช้ =COUNTIFS(B:B,"East",C:C,">=100") เงื่อนไขเปรียบเทียบต้องอยู่ในเครื่องหมายอัญประกาศ หากค่าขีดจำกัดอยู่ในเซลล์ เช่น E1 ให้เชื่อมเงื่อนไขเข้ากับค่านั้น: ">="&E1 จุดที่มักพลาด: พิมพ์ ">=E1" ซึ่งจะค้นหาข้อความ "E1" และนับไม่ได้เลย

4. สถิติ: ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย. ร้าน A มีคำสั่งซื้อ 100 รายการ โดยมีค่าเฉลี่ย $20 ร้าน B มีคำสั่งซื้อ 10 รายการ โดยมีค่าเฉลี่ย $40 ค่าเฉลี่ยของคำสั่งซื้อจากทั้งสองร้านเป็นเท่าใด? ไม่ใช่ $30 ยอดขายรวมคือ 2,000 + 400 = $2,400 จากคำสั่งซื้อ 110 รายการ ดังนั้นค่าเฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ $21.82 จุดที่มักพลาด: หาค่าเฉลี่ยจากค่าเฉลี่ยสองค่า ทั้งที่แต่ละค่าครอบคลุมจำนวนรายการที่ต่างกันมาก ให้ย้อนกลับไปคำนวณยอดรวมและจำนวนรายการ

5. สถิติ: เปอร์เซ็นต์หรือจุดเปอร์เซ็นต์. อัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้าเพิ่มจาก 4% เป็น 5% ซึ่งเพิ่มขึ้น 1 จุดเปอร์เซ็นต์ และเท่ากับเพิ่มขึ้น 25% (1 / 4) จุดที่มักพลาด: ตอบว่า "1%" เมื่อโจทย์ถามการเปลี่ยนแปลงเป็นเปอร์เซ็นต์ ตรวจดูให้แน่ใจว่าโจทย์ถามค่าแบบใด

6. แผนภูมิ: แกนที่เริ่มไม่ใช่ศูนย์. แผนภูมิแท่งแสดงคะแนนความพึงพอใจของทีม A ที่ 92 และทีม B ที่ 96 แต่แท่งของทีม B ดูสูงเป็นสองเท่า ตรวจดูแกน: หากแกนเริ่มที่ 90 แท่งจะแสดงค่า 2 และ 6 เหนือจุดเริ่มนั้น ไม่ใช่ค่าจริงทั้งหมด ผลต่างจริงคือ 4 จุด หรือประมาณ 4% จุดที่มักพลาด: พิจารณาความสูงของแท่งแทนที่จะดูตัวเลข

7. ตาราง: อ่านหน่วยก่อน. หัวตารางระบุว่า "Revenue ($ thousands)" และโจทย์ถามรายได้ไตรมาส Q2 ซึ่งแสดงเป็น 95 คำตอบคือ $95,000 จุดที่มักพลาด: เลือกตัวเลือกที่ระบุ $95 ก่อนตอบคำถามจากตาราง ให้อ่านชื่อเรื่อง หัวคอลัมน์ และหมายเหตุทั้งหมด

วิธีเตรียมตัว

1. อ่านคำเชิญสอบก่อน ตรวจสอบว่านายจ้างใช้ผู้ให้บริการหรือรูปแบบการทดสอบใด ใช้เวลานานเท่าไร และให้เขียน SQL ที่รันได้ ใช้ Excel หรือ Google Sheets หรือเขียนโค้ดด้วย Python หรือ R รูปแบบการทดสอบแตกต่างกันมาก จึงไม่ควรคาดเดา
2. ฝึกจัดสรรเวลา การทดสอบของผู้ให้บริการมักใช้เวลาสั้น หากเป็นการทดสอบของ iMocha ที่มี 10 คำถามใน 20 นาที คุณจะมีเวลาประมาณ 2 นาทีต่อข้อ (iMocha) บางข้ออาจต้องคำนวณอย่างรวดเร็ว จึงควรฝึกจับเวลา
3. ทบทวนพื้นฐาน SQL SELECT, WHERE, GROUP BY ร่วมกับ SUM, COUNT และ AVG, HAVING, ORDER BY, INNER และ LEFT JOIN, DISTINCT รวมถึงการทำงานของ NULL ในการนับและการเปรียบเทียบ ลองไล่คิวรีขนาดเล็กด้วยตนเอง โดยใช้ตารางที่มีห้าหรือหกแถว
4. ทบทวนพื้นฐานสเปรดชีต SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS, ฟังก์ชันค้นหาค่าอย่าง XLOOKUP, IF และ IF ซ้อนกัน รวมถึงสรุปข้อมูลด้วย pivot หากต้องการฝึกสูตรเพิ่มเติม ลองทำ แบบทดสอบทักษะ Excel ของเรา
5. ทบทวนพื้นฐานสถิติ ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน และฐานนิยม กรณีที่ค่าผิดปกติทำให้มัธยฐานเหมาะกว่า พิสัย การเปลี่ยนแปลงเป็นเปอร์เซ็นต์ จุดเปอร์เซ็นต์ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก และเหตุใดความสัมพันธ์กันจึงไม่ได้พิสูจน์ว่าเป็นเหตุและผล
6. อ่านกราฟทุกกราฟอย่างช้า ๆ เริ่มจากชื่อ หน่วย จุดเริ่มต้นของแกน คำอธิบายสัญลักษณ์ แล้วจึงอ่านคำถาม ข้อผิดพลาดเกี่ยวกับกราฟส่วนใหญ่มักเกิดจากการข้ามขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่ง
7. เตรียมเครื่องคิดเลขและกระดาษทดให้พร้อม หากการทดสอบอนุญาต และฝึกคำนวณเปอร์เซ็นต์ด้วยอุปกรณ์ทั้งสองอย่าง
8. ทำแบบทดสอบจำลองฉบับเต็มแบบจับเวลา ฝึกด้วยความเร็วจริง เพื่อให้คุ้นเคยกับการทดสอบ 20 หรือ 30 นาทีในวันสอบ

โดยทั่วไปการให้คะแนนเป็นอย่างไร

การให้คะแนนขึ้นอยู่กับนายจ้างและผู้ให้บริการแบบทดสอบ ไม่มีมาตรวัดระดับชาติหรือเกณฑ์ผ่านที่ใช้ได้กับทุกแห่ง ผู้ให้บริการจะส่งรายงานให้นายจ้าง และนายจ้างเป็นผู้ตัดสินใจว่าตำแหน่งงานนั้นต้องการผลลัพธ์ระดับใด ตัวอย่างข้อมูลสาธารณะหนึ่งรายการ:

• Adaface ระบุว่ารายงานมีคำแนะนำโดยรวมว่าผ่านหรือไม่ผ่าน รวมถึงเกณฑ์เปรียบเทียบในอุตสาหกรรม และแนะนำให้นายจ้างกำหนดคะแนนขั้นต่ำของตนเอง (Adaface)

iMocha และ Alooba ไม่ได้อธิบายวิธีให้คะแนนไว้ในหน้าที่เราตรวจสอบ โดยทั่วไปคำถามแบบปรนัยจะให้คะแนนว่าถูกหรือผิด หากแบบทดสอบให้เขียนคิวรี ผลลัพธ์อาจถูกตรวจเทียบกับคำตอบที่คาดหวัง ดังนั้นคิวรีที่เกือบถูกก็อาจไม่ได้คะแนนเลย

คะแนนฝึกทำของเรา คือจำนวนข้อฝึกทำของเราที่คุณตอบถูก พร้อมแยกตามหมวด ได้แก่ SQL, สเปรดชีต, พื้นฐานสถิติ และแผนภูมิและตาราง ซึ่งช่วยให้เห็นว่าควรเน้นฝึกส่วนใด คะแนนนี้เป็นคะแนนจากการฝึกทำ ไม่ใช่คะแนนจากแบบทดสอบของผู้ให้บริการหรือนายจ้างรายใด และไม่ได้ใช้คาดการณ์ว่าคุณจะสอบผ่านหรือไม่

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการทดสอบงานนักวิเคราะห์ข้อมูล

• ลืมเรื่อง NULL COUNT(column) จะไม่นับค่า NULL ส่วน AVG จะไม่นำค่าเหล่านั้นมาคำนวณ และ WHERE email = NULL จะไม่ตรงกับข้อมูลใดเลย ให้ใช้ IS NULL
• จัดกลุ่มด้วยสิ่งที่ไม่ถูกต้อง การจัดกลุ่มตามชื่อจะรวมคนสองคนที่ชื่อเหมือนกันไว้ด้วยกัน ให้จัดกลุ่มตาม id แล้วแสดงชื่อไว้ข้างกัน
• join ด้วยคีย์ที่ไม่ถูกต้อง การ join orders.id กับ customers.id ดูเหมือนถูกต้องและมีแถวผลลัพธ์ แต่เป็นแถวที่ไม่ถูกต้อง ให้จับคู่ด้วย foreign key เช่น customer_id
• หารด้วยค่าที่ไม่ถูกต้องเมื่อคำนวณเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลง ให้หารด้วยค่าเริ่มต้นเสมอ
• เข้าใจว่า "มากกว่า" หมายถึง "อย่างน้อย" ใน SQL และในสูตร > กับ >= ให้คำตอบต่างกันตรงขอบเขต ตรวจสอบกรณีขอบเขตด้วย
• สับสนระหว่างค่าเฉลี่ยเลขคณิตกับค่ามัธยฐาน ค่าสุดโต่งเพียงค่าเดียวทำให้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตเปลี่ยนไปมาก แต่แทบไม่กระทบค่ามัธยฐาน
• สรุปว่า "เป็นสาเหตุ" จากความสัมพันธ์ร่วม การที่สิ่งสองอย่างเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกันเป็นรูปแบบที่ควรอธิบาย ไม่ใช่หลักฐานยืนยัน
• อ่านหัวตารางอย่างรีบร้อน หน่วย ช่วงเวลา และเชิงอรรถอาจเปลี่ยนคำตอบได้

แบบฝึกหัดนี้แตกต่างจากแบบทดสอบจริงอย่างไร

สิ่งที่เราเตรียมให้ฝึกได้เหมือนกัน หัวข้อหลักสี่ด้านที่ผู้ให้บริการกล่าวถึง ข้อสอบปรนัยในรูปแบบใกล้เคียงกัน เครื่องคิดเลข และแรงกดดันด้านเวลาเหมือนจริง ทุกข้อมีคำอธิบาย

สิ่งที่เราไม่สามารถจำลองได้ เราไม่ได้ใช้ฐานข้อมูลจริง จึงไม่สามารถตรวจสอบ SQL ที่คุณพิมพ์ได้ เราไม่ครอบคลุม Python, R หรือเครื่องมือแดชบอร์ด และผู้ให้บริการแต่ละรายใช้คลังคำถามและระดับความยากของตนเอง ซึ่งเราไม่สามารถดูได้

วิธีฝึกเพิ่มเติมในส่วนที่ขาด ใช้คำถามของเราเพื่อค้นหาจุดที่ยังไม่มั่นใจและเรียนรู้หลักการ จากนั้นลองเขียนคิวรีสองสามรายการในเครื่องมือฐานข้อมูลฟรี โดยใช้ตารางข้อมูลขนาดเล็กที่คุณสร้างเอง และสร้างสูตรสเปรดชีตขึ้นใหม่ในชีตจริง หากคำเชิญให้เข้าสอบระบุถึงงานเขียนโค้ดหรืองานแดชบอร์ด ให้ฝึกใช้เครื่องมือนั้นโดยตรง