9 Pertanyaan Interview untuk Data Analyst dan Trik Menjawabnya
Isi Artikel
Kesempatan berkarier sebagai data analyst kini semakin terbuka lebar. Maka dari itu, kamu harus mempersiapkan diri dengan berbagai pertanyaan interview jika ingin melamar posisi data analyst.
Memahami dengan baik job description, penguasaan teknis, serta strategi dapat membuat jalan kamu lebih mulus untuk mendapatkan posisi ini.
Untuk itu, Glints sudah merangkum daftar pertanyaan yang ditanyakan oleh rekruter saat mewawancarai seorang kandidat data analyst.
Peran Data Analyst
© Freepik.com
Sebelum menjawab berbagai pertanyaan interview, tak ada salahnya untuk memahami dulu peran seorang data analyst.
Melansir Northeastern University, seorang data analyst bertanggung jawab untuk mengolah data yang dimiliki perusahaan.
Hasil analisis itu akan digunakan untuk meningkatkan performa bisnis dan mengevaluasi kinerja perusahaan.
Lewat analisis data ini pula strategi perusahaan akan ditentukan.
Daftar Pertanyaan Interview untuk Data Analyst
Baik seorang fresh graduate ataupun yang sudah bekerja bertahun-tahun, memiliki “kisi-kisi” bisa membantu kamu mempersiapkan diri lebih matang.
Beberapa daftar pertanyaan interview yang bisa jadi bekalmu.
1. Mengapa kamu tertarik menjadi seorang data analyst?
© Freepik.com
Menurut Career Match, pertanyaan mengenai motivasi kamu menjadi seorang data analyst adalah salah satu pertanyaan paling umum saat wawancara.
Dari pertanyaan ini, perusahaan biasanya ingin menggali proses berpikir kamu dalam memilih profesi ini sebagai pilihan karier.
Untuk menjawabnya, jelaskan alasan utamamu plus kaitkan dengan skill-skill yang kamu kuasai, tentu saja yang sejalan dengan profesi ini, ya.
Misalnya, kamu bisa menyebut bahwa kamu sangat menyukai proses analisis yang melibatkan data dan angka.
Mengolahnya menjadi suatu output yang berguna bagi perusahaan bisa membawa kepuasan tersendiri buatmu.
2. Kira-kira, apa saja tanggung jawab seorang data analyst?
© Freepik.com
Pertanyaan interview ini mungkin lebih sering disampaikan kepada mereka yang baru mulai merintis karier data analyst.
Tujuannya, untuk mengetahui seberapa jauh kamu pemahaman dan penguasaan kamu tentang bidang yang akan ditekuni.
Secara umum, tugas seorang data analyst adalah menghimpun, menganalisis, dan menyediakan data.
Kemudian, hasilnya akan digunakan untuk menentukan indikator kinerja hingga strategi pengembangan bisnis perusahaan.
3. Bagaimana proses analisis data dilakukan?
© Freepik.com
Untuk menjawab pertanyaan ini, Edureka menyebutkan sejumlah proses analisis data yang harus dilakukan:
- dimulai dari mengumpulkan data
- membersihkan data-data awal
- menerjemahkan data
- mengubah dan menyusun ulang data
Tujuannya untuk mengumpulkan segala informasi yang berguna untuk keuntungan perusahaan.
4. Apa itu data cleansing dan bagaimana cara terbaik melakukannya?
© Freepik.com
Persoalan data cleansing (atau data cleaning) juga merupakan salah satu pertanyaan interview data analyst yang sering ditanyakan.
Data cleaning adalah sebuah proses mengidentifikasi dan mengeliminasi data yang error. Tujuannya, tentu saja meningkatkan kualitas data yang kita miliki.
Untuk melakukannya, kamu perlu mengelompokkan data yang kamu miliki terlebih dulu. Pisahkan berdasarkan korelasi dan kemiripan.
Jika ada kategori data yang cukup besar, pecahlah menjadi beberapa kelompok yang lebih kecil. Dengan begitu, waktu pengerjaan pun bisa menjadi lebih cepat.
Untuk isu pembersihan data, kamu bisa mulai mengelompokkannya berdasarkan estimasi frekuensi dan fokuskan pada problem yang paling sering muncul.
Langkah terakhir, rangkum semuanya ke dalam statistik, seperti standar deviasi, rata-rata (mean), dan number of missing values.
Pastikan juga kamu selalu mendokumentasikan seluruh tanggal data cleaning. Tujuannya, jika sewaktu-waktu dibutuhkan, kamu dapat dengan mudah mengaksesnya kembali.
5. Apa perbedaan data mining dan data profiling?
© Freepik.com
Data mining adalah proses untuk menganalisis data dengan tujuan menemukan hubungan yang belum diketahui sebelumnya.
Fokusnya adalah mencari hal yang tidak biasa, keterhubungan, dan mengelompokkan analisis.
Sementara itu, data profiling bertujuan menganalisis masing-masing data. Fokus utamanya adalah menyediakan informasi dari data tersebut, seperti tipe data dan frekuensi kemunculan.
6. Tools apa yang biasanya kamu gunakan untuk menganalisis data?
© Freepik.com
Tujuan interviewer mengajukan pertanyaan ini pada sesi interview data analyst adalah mengetahui seberapa jauh hard skill yang kamu miliki.
Terdapat beberapa tools data analysis yang umum digunakan, yaitu:
- Tableau
- RapidMiner
- Xplenty
- Microsoft Power BI
- Sisense
- Talend
- OpenRefine
- KNIME
- Google Search Operators
- Solver
- NodeXL
- io
- Wolfram Alpha’s
- Google Fusion tables
Pastikan kamu hanya menyebutkan yang benar-benar kamu kuasai, ya. Mengatakan yang sejujurnya dapat membantu perusahaan untuk menetapkan ekspektasi yang tepat pada kandidat.
7. Masalah apa yang biasanya kamu jumpai saat menganalisis data?
© Datacenternews.com
Pertanyaan interview ini biasanya bertujuan untuk mencari tahu bagaimana kamu memecahkan sebuah masalah sebagai seorang data analyst.
Beberapa masalah yang biasanya dapat dijumpai saat menganalisis data, antara lain:
- duplikasi data dan kesalahan eja
- data cleaning yang memakan waktu lama akibat mengekstraksi sumber data yang kurang baik
- representasi data yang bervariasi karena ekstraksi dari berbagai sumber
- data tidak lengkap
- mengidentifikasi data yang overlap dapat memakan waktu
Pada pertanyaan ini kamu juga bisa menceritakan beberapa project yang pernah kamu jalani dan kesulitan yang dihadapi.
Selain melihat caramu menyelesaikan masalah, ini juga membantu interviewer mendapatkan gambaran mengenai project yang pernah kamu kerjakan.
8. Apa yang harus dilakukan jika ada data yang hilang atau mencurigakan?
© Pexels.com
Jawaban yang bisa kamu sampaikan jika menemukan missing data adalah:
- Menyiapkan laporan yang berisi seluruh data yang dicurigai. Laporan ini harus berisi validation criteria yang menyatakan bahwa data hilang beserta tanggal dan waktu kejadian.
- Memeriksa data yang mencurigakan untuk menentukan langkah perbaikan.
- Data yang tidak sah tersebut perlu diganti dengan sebuah validation code.
- Gunakan strategi terbaik untuk menganalisis missing data, seperti deletion method atau single imputation methods.
9. Apa itu KNN imputation methods?
© Freepik.com
Pertanyaan ini juga cukup umum ditanyakan dalam interview untuk data analyst.
KKN imputation methods adalah sebuah metode untuk menghitung data atau nilai yang hilang, dengan menggunakan nilai data lain, yang angkanya paling mendekati.
Nah, jadi kamu bisa jelaskan tentang metode ini dengan tambahan pengalamanmu saat menggunakannya.
Beberapa pertanyaan yang diajukan mungkin bisa bersifat praktikal. Itu sebabnya, penting bagi kamu untuk membekali diri dengan hard skill yang dibutuhkan oleh seorang analis data.
Jika saat ini kamu masih menunggu panggilan interview, jangan cemas. Perbanyak peluangmu mendapatkan panggilan interview, lewat lowongan data analyst yang tersedia di Glints.
Buat akunmu sekarang juga, yuk untuk temukan lowongannya!
