डेटा एनालिस्ट इंटरव्यू सवाल

जो रिपोर्ट लीडरशिप टीम तक पहले ही जा चुकी है, उसमें आपको गलती मिलती है। आप क्या करते हैं?

इंटरव्यूअर असल में क्या परख रहा है, अपना जवाब कैसे स्ट्रक्चर करें, और एक बोला हुआ उदाहरण जिसे आप अपना सकते हैं।

छोटा जवाब

किसी और के पकड़ने से पहले उन्हें फौरन और सीधे बता दें। पहले असर नापें ताकि आप बता सकें कि क्या बदला और क्या कोई फैसला अलग होता, फिर सही नंबरों और वजह के साथ एक छोटा सुधार भेजें। इसे किसी footnote में मत दबाइए और अगली तय रिपोर्ट का इंतजार मत कीजिए। बाद में ऐसा कोई टेस्ट या जांच जोड़िए जो इसे पकड़ लेती।

इंटरव्यूअर यह क्यों पूछते हैं

यह किसी परिदृश्य में लिपटा हुआ मूल्यों और समझदारी का सवाल है। इंटरव्यूअर रक्षात्मक होने के बजाय तेजी, सीधापन और नापा हुआ असर चाहते हैं, साथ में ऐसा सुधार जो ज्यादा सावधान रहने के वादे के बजाय व्यवस्थागत हो। जो कैंडिडेट हिचकते हैं या सुझाते हैं कि इसे अगले चक्र में चुपचाप ठीक कर लें, वे बुरा जवाब दे रहे हैं।

अपना जवाब कैसे स्ट्रक्चर करें

  • कहें कि किसी और के पकड़ने से पहले आप खुद बता देते हैं।
  • गलती नापें और बताएं कि क्या इससे कोई फैसला बदलता है।
  • वजह समेत एक छोटा, सीधा सुधार भेजें।
  • हद से ज्यादा माफी मत मांगिए; सही नंबरों पर ध्यान रखिए।
  • वह जांच जोड़िए जो दोहराव रोके और उसका जिक्र कीजिए।

उदाहरण जवाब

बोला हुआ उदाहरण, पहले व्यक्ति में

मैं उन्हें तुरंत बताता हूं। उसी दिन किए गए सुधार की कीमत छोटी है, और लीडरशिप के खुद पकड़ लेने या उस पर फैसला ले लेने की कीमत बहुत बड़ी है, इसलिए इंतजार करना कभी सही सौदा नहीं है। कुछ भी भेजने से पहले मैं असली असर निकालता हूं, क्योंकि पहला सवाल यही होगा कि क्या इससे कुछ बदलता है। अगर सही नंबर से क्षेत्रीय revenue 0.4% हिलता है और निष्कर्ष टिका रहता है, तो मैं यह साफ कह देता हूं। अगर वह निष्कर्ष ही पलट देता है, तो वह पहली लाइन में जाता है। संदेश खुद छोटा होता है: यह सही आंकड़ा है, यह गलत था, यह इससे बदलता है और यह नहीं बदलता। मैं उसमें माफी की भरती नहीं करता, क्योंकि उससे बात नंबर के बजाय मेरे बारे में हो जाती है। फिर लंबे समय में जो मायने रखता है वह है सुधार। जब मैंने यह किसी revenue रिपोर्ट पर किया, तो वजह एक ऐसा filter था जो चुपचाप एक payment method बाहर कर रहा था, इसलिए मैंने payment के total के मुकाबले एक reconciliation टेस्ट जोड़ दिया जो हर रात चलता है।

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देखें यह कैसे काम करता है

फॉलो-अप सवाल जिनकी उम्मीद रखें

  • गलती से सिफारिश बदलती है या नहीं, यह आप कैसे तय करेंगे?
  • अगर गलती किसी और के काम में हो तो?
  • ऐसी गलती के बाद भरोसा आप कैसे दोबारा बनाते हैं?

डेटा एनालिस्ट के और सवाल

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