12 Pertanyaan Interview Data Analyst & Cara Menjawabnya

Profesi data analyst banyak dibutuhkan perusahaan dan memiliki jenjang karir yang cukup menggiurkan. Namun tingkat persaingannya juga cukup tinggi.

Jika Sobat MinDi telah berhasil memasuki tahap interview data analyst, pastikan untuk mempersiapkan diri dengan baik. Sebab ini adalah kesempatan lebih dekat menjadi seorang data analyst yang sukses.

Untuk mempersiapkan diri menghadapi sesi wawancara, yuk simak beberapa contoh pertanyaan interview data analyst dan cara menjawabnya berikut ini.

Berikan contoh tentang bagaimana kamu melakukan data cleaning pada proyek sebelumnya, seperti menggunakan software tertentu untuk menghilangkan data duplikat atau mengoreksi nilai-nilai yang tidak logis.

 "Data cleaning adalah proses sistematis untuk memeriksa dan memperbaiki data yang rusak, tidak lengkap, atau tidak akurat dalam sebuah dataset. 

Selama proyek terakhir saya di perusahaan ritel, saya menggunakan Python dan library Pandas untuk membersihkan dataset penjualan. Saya mengidentifikasi dan memperbaiki entri yang duplikat dan mengisi nilai yang hilang berdasarkan median kategori produk terkait. 

Proses ini penting karena data yang bersih memastikan analisis yang akurat, yang membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan meningkatkan efisiensi operasional."

Jika memungkinkan, tunjukkan pemahaman tentang library Python yang relevan seperti pandas, numpy, atau scikit-learn.

Contoh Jawaban:

"Saya telah menggunakan SQL selama lebih dari lima tahun untuk manipulasi data dan analisis dalam berbagai proyek. Misalnya, dalam proyek terakhir saya, saya menggunakan SQL untuk ekstraksi data harian dari database pelanggan yang besar. 

Sedangkan untuk Python, saya menggunakannya secara rutin selama tiga tahun terakhir, terutama untuk analisis prediktif. Saya akrab dengan library seperti Pandas untuk pengolahan data dan Scikit-learn untuk pembuatan model prediktif."

Berikan contoh dari pengalaman tentang penyampaian hasil analisis kepada stakeholder non-teknis. 

Jelaskan cara menyederhanakan informasi kompleks dan menggunakan visualisasi data seperti grafik atau dashboard untuk membuat informasi lebih mudah dipahami.

Contoh Jawaban:

"Ketika menyampaikan hasil analisis kepada stakeholder non-teknis, saya fokus pada visualisasi yang intuitif dan penjelasan yang jelas. 

Misalnya, untuk menjelaskan hasil analisis penjualan, saya membuat dashboard interaktif menggunakan Tableau, yang menampilkan tren penjualan dan faktor-faktor yang mempengaruhi. 

Saya memastikan untuk menyertakan visual seperti grafik batang dan garis untuk menunjukkan perbandingan dan tren sepanjang waktu, yang membuatnya mudah dipahami tanpa perlu pengetahuan teknis mendalam."

Jelaskan definisi data modeling dan pentingnya dalam membangun basis data yang efisien dan analisis prediktif. 

Ceritakan tentang model data spesifik yang pernah dibangun, termasuk jenis model, tujuan dari model tersebut, dan bagaimana model itu membantu menyelesaikan masalah bisnis.

Contoh Jawaban: 

"Data modeling adalah proses di mana kita membuat model data untuk menganalisis dan memprediksi perilaku data. Selama proyek dengan perusahaan asuransi, saya mengembangkan model regresi untuk memprediksi klaim. 

Model ini membantu perusahaan mengidentifikasi faktor risiko utama dan menyesuaikan premi dengan lebih akurat, yang secara langsung berdampak pada margin keuntungan."

Baca Juga: 10 Rekomendasi Laptop Terbaik untuk Data Analyst 2024

Jelaskan pula tips memastikan bahwa solusi yang dipilih tetap menjaga integritas analisis.

Contoh Jawaban:

"Menghadapi dataset yang tidak lengkap, saya pertama kali mencoba mengidentifikasi pola dari data yang hilang. Jika data tersebut hilang secara acak, saya mungkin menggunakan teknik imputasi rata-rata atau median. 

Namun, untuk proyek tertentu di mana data sensitif waktu, seperti prediksi permintaan, saya menggunakan metode interpolasi waktu atau imputasi berbasis model untuk mempertahankan konsistensi temporal. 

Selalu penting untuk validasi tambahan untuk memastikan bahwa metode imputasi tidak mengubah distribusi data secara signifikan."

Jelaskan langkah-langkah yang diambil untuk memvalidasi dan memverifikasi data sebelum melakukan analisis. 

Integritas data merupakan hal yang wajib dijaga dan menjadi tanggung jawab utama seorang data analyst perusahaan.

Contoh jawaban:

"Saya rutin melakukan pemeriksaan kualitas data melalui proses seperti validasi input, pemeriksaan duplikasi, dan pengujian anomali. 

Dalam proyek terakhir, saya juga mengimplementasikan audit reguler untuk memastikan bahwa data yang kami gunakan tetap akurat dan terpercaya sepanjang waktu."

Sampaikan tentang proyek spesifik kamu saat menganalisis data, ceritakan pengalaman kerja secara urut berdasarkan waktu dimulai dari yang terbaru. 

Pengalaman kerja seseorang menunjukkan profesionalisme kandidat sebagai seorang data analyst.

Contoh Jawaban:

 "Dalam peran saya sebelumnya, saya menggunakan model ARIMA dalam Python untuk menganalisis data penjualan bulanan dan memprediksi tren penjualan masa depan. Hal ini memungkinkan kami untuk mengoptimalkan tingkat stok dan rencana pemasaran."

Contoh Jawaban:

"Di pekerjaan sebelumnya, saya sering berhadapan dengan permintaan analisis mendadak yang memerlukan prioritas tinggi. 

Saya mengelola hal ini dengan cara merencanakan ulang jadwal tugas rutin saya dan berkomunikasi secara efektif dengan tim tentang perubahan tersebut, sehingga memastikan bahwa semua proyek tetap berjalan dengan lancar."

Problem solving merupakan skill yang wajib dimiliki oleh seorang data analyst, sebab dalam proses analisis data akan terdapat banyak masalah yang harus diselesaikan dengan tepat.

Contoh Jawaban:

"Ketika sebuah analisis saya dipertanyakan, saya mendiskusikan metodologi dan data yang digunakan secara rinci bersama tim. 

Saya membuka ruang diskusi untuk menerima kritik dan saran yang mungkin membuat analisis lebih akurat. Pendekatan ini sering menghasilkan hasil yang lebih baik dan meningkatkan kerjasama tim."

Ceritakan tentang inisiatif pembelajaran dan pengembangan profesional. Sobat MinDi bisa menjelaskan mengenai bootcamp atau pelatihan khusus yang meningkatkan skill dan potensi sebagai seorang data analyst.

Contoh Jawaban:

"Saya terus mengikuti kursus online terbaru tentang data science dan machine learning untuk memperbarui pengetahuan saya. 

Baru-baru ini, saya menyelesaikan kursus tentang big data analytics yang memperkenalkan saya pada teknologi baru dalam pengolahan dan analisis data skala besar."

Dengan menjawab pertanyaan interview data analyst dengan baik, Sobat MinDi dapat menunjukkan keahlian, pengalaman, dan profesionalisme kamu sebagai calon data analyst yang berkualitas.

Baca Juga: Kenali Perbedaan Business Intelligence & Data Analyst

Tertarik belajar lebih lanjut tentang analisis data perusahaan? Tertarik switch career di bidang data analyst perusahaan?

Sebagai langkah awal, yuk ikuti bootcamp data science dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dengan pembelajaran inovatif dan terbaik.

Bootcamp dibimbing.id didampingi oleh mentor berpengalaman dan profesional di bidangnya. Kami siap mengantarkan Sobat MinDi menjadi data analyst sukses.

Gimana? tertarik mendaftar bootcamp? Yuk segera daftarkan diri kamu di sini! Jangan khawatir ngaggur setelah lulus bootcamp, karena dibimbing.id menyediakan job connect ke ratusan perusahaan ternama buat kamu!