Перейти к содержимому
На этой странице

Обработка данных

Все темы Data Analyst

Как вы обрабатываете пропуски? Какие методы подстановки вы рекомендуете?

Существует несколько способов обработки пропущенных данных:

  • удаление строк с пропущенными данными;

  • подстановка среднего значения, медианы или моды;

  • присваивание уникального значения;

  • предсказание пропущенных значений;

  • использование алгоритма, допускающего пропуски – например, случайный лес.

Удаление строк с пропусками может уменьшить выборку и внести смещение, если пропуски связаны с анализируемыми величинами. Метод выбирают по механизму пропусков и цели анализа. Универсально лучшего решения нет; сравнивайте варианты на валидации и оценивайте чувствительность выводов.


Является ли подстановка средних значений вместо пропусков допустимым? Почему?

Подстановка средних значений – это метод замены пропусков в наборе данных средними значениями соответствующих признаков.

Как правило, подстановка средних значений – плохой метод, поскольку он не принимает во внимание корреляцию между признаками.

Например, у нас есть таблица с данными о возрасте и уровне физической формы, и для 80-летнего человека уровень физической формы пропущен. Если мы возьмем средний уровень физической формы для всех возрастов от 15 до 80 лет, очевидно, что наш 80-летний получит более высокий уровень, чем имеет на самом деле.

Кроме того, подстановка средних значений уменьшает дисперсию данных и повышает уровень ошибок. Это приводит к менее точной модели и более узким доверительным интервалам.


Какие проверки и методы входят в очистку данных?

Очистку начинают с профилирования и определения гранулярности. Проверяют типы и единицы, ключи и дубли, диапазоны, категории, пропуски, выбросы и согласованность связанных полей. Технический дубль отличают от повторного бизнес-события. Пропуски и выбросы не удаляют автоматически: выясняют механизм появления и влияние на вывод. Сохраняют raw-данные, фиксируют правила преобразований и сравнивают распределения до и после. Для спорных решений полезен анализ чувствительности к разным правилам очистки.

Собеседования: Аналитика данных

Смотри записи интервью, узнай, какие вопросы задают и как отвечают кандидаты.

Вопросы и ответы

Не нашли ответ? Напишите мне в чат. Я делаю Шпаргалку и сам отвечаю на сообщения. Расскажите, что не работает или чего вам не хватает. Может, смогу сразу взять это в работу.

Откуда взяты вопросы?

Из реальных собеседований. Основой подборки стал опыт Вадима Новосёлова: он проходил интервью и записывал вопросы. Подробнее о материалах.

Насколько эти вопросы актуальны?

Эти вопросы встречались нам на реальных собеседованиях в 2025 году. Мы регулярно проходим собеседования и пополняем подборку новыми вопросами. Основы профессии и ключевые технологии остаются востребованными годами, а детали конкретных инструментов и версий стоит сверять с текущей документацией.

На какой уровень рассчитана подборка?

Мы проходили собеседования на вакансии уровня Middle+, а иногда и на Senior-позиции. Вопросы из этих интервью вошли в подборку. Направления работы: Аналитик данных, BI-аналитик. Глубина обсуждения зависит от вакансии: будь готов объяснить основную идею, привести практический пример и разобрать ограничения и альтернативы решения.

Этот вопрос точно будет на моём собеседовании?

Гарантии нет: набор вопросов зависит от компании, задач команды, уровня вакансии и самого интервьюера. Эти вопросы уже встречались на реальных собеседованиях, но на твоём интервью ту же тему могут проверить другой формулировкой, практической задачей или обсуждением твоего опыта. Используй подборку, чтобы разобраться в теме: объясняй идею своими словами, приводи примеры и готовься обсудить ограничения и альтернативы решения. Так будет проще ответить и на знакомый вопрос, и на неожиданные уточнения.