फैसला मत सुनाइए, मिलान कीजिए। दोनों परिभाषाएं लिखवा लीजिए, फिर उन्हें एक ही संकरे हिस्से पर मिलाइए, एक दिन और एक क्षेत्र, और फर्क को खास पंक्तियों तक ट्रेस कीजिए। लगभग हमेशा वजह परिभाषा का फासला होती है: gross बनाम net, refund शामिल है या नहीं, timezone की सीमाएं, test order, या currency conversion का समय। हल यह है कि एक परिभाषा पर सहमति बने, उसे प्रकाशित किया जाए, और दोनों dashboard एक ही साझा model से बनें।
इंटरव्यूअर यह क्यों पूछते हैं
इंटरव्यूअर देखना चाहते हैं कि आप टकराते नंबरों को सही गलत की होड़ के बजाय परिभाषा की समस्या मानते हैं, और कि आप उसकी राजनीति को बिना पक्ष लिए और बिना किसी को बेवकूफ दिखाए संभालते हैं। मिलान का ठोस तरीका भी मायने रखता है: सबसे छोटे उस हिस्से तक सिमटना जहां नंबर अब भी अलग हों और फिर पंक्ति के स्तर तक जाना, यही असल में वजह जल्दी ढूंढता है।
अपना जवाब कैसे स्ट्रक्चर करें
- इसे सही गलत की नहीं, परिभाषाओं की समस्या बनाकर रखें।
- दोनों परिभाषाएं और दोनों query साफ साफ इकट्ठा करें।
- सबसे छोटे उस हिस्से तक सिमटें जहां नंबर अब भी अलग हैं।
- पंक्ति के स्तर तक जाएं और ठोस वजह का नाम लें।
- एक प्रमाणित स्रोत और लिखी हुई परिभाषा से दोबारा होने से रोकें।
उदाहरण जवाब
मैं कौन सही है वाले ढांचे से बचूंगा, क्योंकि आमतौर पर जिस सवाल का उन्होंने जवाब दिया उसके लिए दोनों सही होते हैं। मैं दोनों query और दोनों परिभाषाएं लिखवा लेता हूं, फिर तब तक सिमटता हूं जब तक फर्क इतना छोटा न हो जाए कि उसे देखा जा सके: एक दिन, एक क्षेत्र, और फिर वे असली पंक्तियां जो एक सेट में हैं और दूसरे में नहीं। इसमें आमतौर पर आधा घंटा लगता है और बहस के बजाय एक ठोस जवाब निकलता है। वजहें दोहराती हैं: एक में refund शामिल हैं और दूसरे में नहीं, एक UTC इस्तेमाल करता है और दूसरा स्थानीय समय जिससे order का एक हिस्सा अलग दिन पर चला जाता है, एक test account छांटता है, या currency transaction की दर पर बदली जाती है बनाम महीने के अंत की दर पर। पिछली बार मैंने जो मिलान किया वह करीब 3% वाली timezone की सीमा थी और जैसे ही हम पंक्तियों पर उंगली रख सके, दोनों पक्ष तुरंत शांत हो गए। फिर टिकाऊ हल है एक ही प्रमाणित model जिससे दोनों dashboard पढ़ें, और नंबर के बगल में लिखी हुई परिभाषा, ताकि अगली तिमाही वही बहस दोबारा न हो।
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देखें यह कैसे काम करता हैफॉलो-अप सवाल जिनकी उम्मीद रखें
- दो टीमों को एक परिभाषा पर आप कैसे राजी करेंगे?
- किसी metric की परिभाषा वाले दस्तावेज में क्या होना चाहिए?
- जब प्रमाणित नंबर ही कम चमकदार वाला हो, तो आप उसे कैसे संभालते हैं?
डेटा एनालिस्ट के और सवाल
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