Data Analysts einstellen: So geht’s im Jahr 2025

In der datengesteuerten Ära der heutigen Unternehmenslandschaft ist die Rolle eines qualifizierten Datenanalysten unverzichtbar. Ganz gleich, ob es darum geht, komplexe Datensätze zu entschlüsseln, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen oder die strategische Entscheidungsfindung voranzutreiben - das Fachwissen eines kompetenten Datenanalysten kann die Leistung und den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens erheblich steigern. Den am besten geeigneten Datenanalysten für Ihr Team zu finden und einzustellen, kann jedoch in einem Meer von Bewerbern Zeit und Mühe kosten.

Neben technischen Kenntnissen über statistische Methoden und Programmiersprachen sollten erfolgreiche Datenanalysten auch über ein tiefes Verständnis der spezifischen Branche oder des Bereichs verfügen, in dem sie tätig sind. Mehr dazu weiter unten.

Branchen und Anwendungen

Die Datenanalyse untersucht, bereinigt, transformiert und modelliert Daten, um nützliche Informationen zu extrahieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Es findet in praktisch jeder denkbaren Branche Anwendung. Vom eCommerce bis zum Gesundheitswesen, vom Finanzwesen bis zum Bildungswesen und darüber hinaus kann die Fähigkeit, Daten effektiv zu nutzen, Abläufe optimieren und Innovationen vorantreiben. Hier sind einige Beispiele dafür, wie die Datenanalyse in verschiedenen Branchen eingesetzt wird:

• eCommerce: Analyse des Kaufverhaltens und der Präferenzen von Kunden, um Marketingkampagnen zu personalisieren und Produktempfehlungen zu optimieren.
• Gesundheitswesen: Die Nutzung von Patientendaten verbessert die Behandlungsergebnisse, sagt Krankheitsausbrüche voraus und verbessert die Gesundheitsversorgung.
• Finanzen: Durchführung von Risikoanalysen, Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten und Optimierung von Anlagestrategien durch datengestützte Erkenntnisse.
• Marketing: Analyse der Kampagnenleistung, Clustering der Zielgruppen und Vorhersage der Kundenabwanderung zur Optimierung der Marketingmaßnahmen und Maximierung des ROI.

Die Investition in Datenanalysekapazitäten kann eine kluge Entscheidung für Unternehmen sein, die sich einen Wettbewerbsvorteil auf ihren Märkten verschaffen wollen.

Erforderliche technische Kenntnisse

Kenntnisse in der Programmierung: Ein Datenanalyst sollte über Kenntnisse in Python, R oder SQL für die Datenmanipulation, -analyse und -visualisierung verfügen.

• Statistische Analyse: Starke statistische Fähigkeiten sind unerlässlich, um Daten zu interpretieren, Hypothesen zu testen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Datenbereinigung: Die Fähigkeit, Daten zu bereinigen, umzuwandeln und für die Analyse vorzubereiten, ist entscheidend für die Qualität und Genauigkeit der Daten.
• Datenvisualisierung: Kenntnisse in Tools wie Tableau, Power BI oder Matplotlib zur Erstellung aufschlussreicher Visualisierungen, die Ergebnisse effektiv vermitteln, werden empfohlen.
• Maschinelles Lernen: Das Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens und von prädiktiven Modellierungs-, Klassifizierungs- und Clustering-Techniken ist unerlässlich.

Nice-to-have technische Fähigkeiten

• Big Data Technologien: Vertrautheit mit Big-Data-Frameworks wie Hadoop, Spark oder Kafka kann für die Verarbeitung großer Datenmengen von Vorteil sein.
• Deep Learning: Verständnis von Deep Learning Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch für Aufgaben wie Bilderkennung und natürliches Sprachverständnis.
• Data Mining: Beherrschung von Data-Mining-Techniken zur Erkennung von Mustern, Trends und Zusammenhängen in großen Datenbeständen.
• Cloud Computing: Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure, oder Google Cloud können die skalierbare Datenspeicherung und -analyse erleichtern.
• Data Storytelling: Die Fähigkeit, Erkenntnisse durch überzeugende Erzählungen und Visualisierungen effektiv zu kommunizieren, steigert die Wirkung der Datenanalyse.

Fragen und Antworten zum Interview

Fragen für Anfänger

1. Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

Beispielantwortung: Beim überwachten Lernen wird ein Modell auf markierten Daten trainiert, wobei der Algorithmus lernt, Vorhersagen auf der Grundlage von Eingabe-Ausgabe-Paaren zu treffen. Auf der anderen Seite befasst sich unüberwachtes Lernen mit unmarkierten Daten, bei denen der Algorithmus ohne Anleitung Muster und Strukturen in den Daten identifiziert.

2. Erläutern Sie die einzelnen Schritte der Datenanalyse.

Beispielantwortung: Der Prozess der Datenanalyse umfasst in der Regel die Definition des Problems, das Sammeln von Daten, die Bereinigung und Vorverarbeitung der Daten, die Untersuchung und Analyse der Daten, die Interpretation der Ergebnisse und die Mitteilung der Erkenntnisse an die Beteiligten.

3. Wie behandelt man fehlende Daten in einem Datensatz?

Beispielantwortung: Fehlende Daten können behandelt werden, indem die Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten entfernt werden, indem fehlende Werte durch statistische Maße wie Mittelwert, Median oder Modus ersetzt werden, oder indem fortgeschrittene Techniken wie prädiktive Modellierung verwendet werden, um fehlende Werte aufzufüllen.

4. Was ist der Zweck von Hypothesentests, und erklären Sie die Schritte, die bei Hypothesentests erforderlich sind?

Beispielantwortung: Hypothesentests werden verwendet, um auf der Grundlage von Stichprobendaten Rückschlüsse auf einen Populationsparameter zu ziehen. Die Schritte umfassen die Angabe der Null- und Alternativhypothese, die Auswahl eines Signifikanzniveaus, die Berechnung der Teststatistik, die Bestimmung des kritischen Wertes und die Entscheidung, die Nullhypothese abzulehnen oder nicht abzulehnen.

5. Können Sie das Konzept des Feature Engineering und seine Bedeutung für das maschinelle Lernen erklären?

Beispielantwortung: Beim Feature-Engineering geht es darum, neue Features zu erstellen oder bestehende umzuwandeln, um die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu verbessern. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da sich die Qualität der Merkmale direkt auf die Fähigkeit des Modells auswirkt, zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen.

6. Was ist Dimensionalitätsreduktion, und warum ist sie in der Datenanalyse wichtig?

Beispielantwortung: Dimensionalitätsreduktion ist die Verringerung der Anzahl von Merkmalen in einem Datensatz unter Beibehaltung seiner wesentlichen Informationen. Sie ist bei der Datenanalyse von entscheidender Bedeutung, da sie die Leistung des Modells verbessert und die Interpretierbarkeit erhöht. Außerdem ist der Datensatz mit einer geringeren Anzahl von Dimensionen leichter zu visualisieren und zu verstehen. Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) werden üblicherweise zur Dimensionalitätsreduktion verwendet.

7. Was ist der Zweck von A/B-Tests, und wie würden Sie einen A/B-Test konzipieren?

Beispielantwortung: Beim A/B-Testing werden zwei oder mehr Versionen einer Webseite, einer App oder einer Marketingkampagne miteinander verglichen, um festzustellen, welche Version besser abschneidet. Um einen A/B-Test zu konzipieren, muss man zunächst die Hypothese definieren, die zu testenden Variablen auswählen, die Stichprobenpopulation nach dem Zufallsprinzip zusammenstellen, die Benutzer den verschiedenen Gruppen zuordnen, die Daten sammeln und analysieren und auf der Grundlage der statistischen Signifikanz Schlussfolgerungen ziehen.

8. Erklären Sie den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität.

Beispielantwortung: Die Korrelation bezieht sich auf eine statistische Beziehung zwischen zwei Variablen, bei der eine Änderung einer Variablen mit einer Änderung einer anderen Variablen verbunden ist. Kausalität hingegen impliziert eine direkte Ursache-Wirkungs-Beziehung, bei der eine Variable das Ergebnis der anderen Variable beeinflusst.

9. Was ist Overfitting beim maschinellen Lernen, und wie kann man es verhindern?

Beispielantwortung: Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu gut lernt und dabei Rauschen und irrelevante Muster erfasst, was zu einer schlechten Leistung bei ungesehenen Daten führt. Man kann Techniken wie Kreuzvalidierung, Regularisierung und Merkmalsauswahl verwenden, um eine Überanpassung zu verhindern.

10. Wie würden Sie die Leistung eines Klassifikationsmodells bewerten?

Beispielantwortung: Die Leistung eines Klassifizierungsmodells kann anhand der Metriken Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung, F1-Score und ROC-AUC-Score bewertet werden. Diese Metriken geben Aufschluss über die Fähigkeit des Modells, Instanzen zu klassifizieren und mit unausgewogenen Datensätzen korrekt umzugehen.

Fortgeschrittene Fragen

1. Erläutern Sie das Konzept der unausgewogenen Datensätze bei Klassifizierungsproblemen. Mit welchen Strategien kann das Ungleichgewicht zwischen den Klassen angegangen werden, und wann würden Sie die einzelnen Strategien anwenden?

Beispielantwortung: Unausgewogene Datensätze entstehen, wenn eine Klasse die anderen deutlich überwiegt, was zu einer verzerrten Modellleistung führt. Zu den Strategien zur Behebung des Klassenungleichgewichts gehören Resampling-Techniken (z. B. Oversampling, Undersampling), algorithmische Ansätze (z. B. kostensensitives Lernen, Ensemble-Methoden) und die Erzeugung synthetischer Daten (z. B. SMOTE). Die Wahl der Strategie hängt von der Größe des Datensatzes, der Klassenverteilung und den gewünschten Kompromissen zwischen Präzision, Recall und der Gesamtleistung des Modells ab.

2. Was ist der Fluch der Dimensionalität, und wie wirkt er sich auf die Datenanalyse aus?

Beispielantwortung: Der Fluch der Dimensionalität bezieht sich auf das Phänomen, dass der Merkmalsraum mit zunehmender Anzahl der Dimensionen (Merkmale) immer spärlicher wird. Dies stellt die Algorithmen zur Datenanalyse vor Herausforderungen, da die Daten immer weiter verstreut sind, was zuverlässige Schätzungen erschwert und die Komplexität der Berechnungen erhöht.

3. Erklären Sie die Unterschiede zwischen L1- und L2-Regularisierung beim maschinellen Lernen.

Beispielantwortung: Die L1-Regularisierung, die auch als Lasso-Regularisierung bekannt ist, fügt einen Strafterm proportional zum absoluten Wert der Koeffizienten hinzu, was zu einer spärlichen Merkmalsauswahl führt. Die L2-Regularisierung oder Ridge-Regularisierung fügt einen Strafterm proportional zum Quadrat der Koeffizienten hinzu, was kleinere, aber von Null verschiedene Koeffizientenwerte begünstigt.

4. Was ist eine Kreuzvalidierung und warum ist sie für die Modellevaluierung wichtig?

Beispielantwortung: Die Kreuzvalidierung ist eine Technik, mit der die Leistung eines Vorhersagemodells bewertet wird, indem der Datensatz in mehrere Teilmengen aufgeteilt, das Modell auf einem Teil der Daten trainiert und auf den verbleibenden Daten ausgewertet wird. Dies hilft, eine Überanpassung zu erkennen, liefert eine genauere Schätzung der Leistung des Modells und gewährleistet die Verallgemeinerbarkeit des Modells auf ungesehene Daten.

5. Können Sie die Unterschiede zwischen Stapelverarbeitung und Echtzeitverarbeitung im Kontext der Big Data-Analyse erklären?

Beispielantwortung: Bei der Stapelverarbeitung werden Daten in großen, diskreten Stücken oder Stapeln in geplanten Intervallen verarbeitet, während bei der Echtzeitverarbeitung die Daten kontinuierlich und mit minimaler Latenzzeit verarbeitet werden, sobald sie eintreffen. Die Stapelverarbeitung eignet sich für Aufgaben wie Offline-Analysen und Data Warehousing. Im Gegensatz dazu ist die Echtzeitverarbeitung für Anwendungen, die sofortige Erkenntnisse oder Maßnahmen erfordern, wie z. B. Betrugserkennung und IoT-Datenverarbeitung, unerlässlich.

6. Erläutern Sie das Konzept des Ensemble-Lernens und geben Sie Beispiele für Ensemble-Methoden an.

Beispielantwortung: Beim Ensemble-Lernen werden die Vorhersagen mehrerer Basismodelle kombiniert, um die Vorhersageleistung und Robustheit zu verbessern. Zu den Ensemble-Methoden gehören Bagging (z. B. Random Forest), Boosting (z. B. AdaBoost, Gradient Boosting Machines) und Stacking, die jeweils unterschiedliche Techniken zur Zusammenfassung von Vorhersagen und zur Verringerung der Varianz verwenden.

7. Was ist Zeitreihenanalyse und wie unterscheidet sie sich von anderen Arten der Datenanalyse?

Beispielantwortung: Die Zeitreihenanalyse analysiert Daten, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden, um Muster, Trends und Saisonalität zu erkennen. Im Gegensatz zur Querschnittsdatenanalyse, die Daten zu einem einzigen Zeitpunkt untersucht, berücksichtigt die Zeitreihenanalyse zeitliche Abhängigkeiten. Sie kann verwendet werden, um zukünftige Werte auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.

8. Was ist der Zweck der Ausreißererkennung in der Datenanalyse, und wie würden Sie Ausreißer in einem Datensatz identifizieren?

Beispielantwort: Die Ausreißererkennung zielt darauf ab, Beobachtungen zu identifizieren, die signifikant vom Rest der Daten abweichen. Gängige Techniken zur Erkennung von Ausreißern sind statistische Methoden wie der Z-Score oder die IQR-Methode (Interquartilsbereich), Visualisierungstechniken wie Boxplots oder Streudiagramme und auf maschinellem Lernen basierende Ansätze wie Isolation Forest oder Einklassen-[SVM] (https://proxify.io/hire-svm-developers).

9. Erklären Sie den Bias-Varianz-Kompromiss beim maschinellen Lernen und wie er sich auf die Modellleistung auswirkt.

Beispielantwortung: Der Kompromiss zwischen Verzerrung und Varianz bezieht sich auf die Fähigkeit des Modells, die wahre zugrundeliegende Beziehung in den Daten zu erfassen (Verzerrung) und seine Empfindlichkeit gegenüber Variationen in den Trainingsdaten (Varianz). Eine Erhöhung der Modellkomplexität verringert die Verzerrung, erhöht aber die Varianz und umgekehrt. Das richtige Gleichgewicht zu finden ist entscheidend, um eine optimale Modellleistung und Generalisierung auf ungesehene Daten zu erreichen.

10. Beschreiben Sie den Prozess der Abstimmung von Hyperparametern in Modellen des maschinellen Lernens. Welche Techniken können für die Hyperparameter-Optimierung verwendet werden und wie funktionieren sie?

Beispielantwortung: Beim Hyperparameter-Tuning geht es darum, die optimalen Werte für Modellparameter auszuwählen, die beim Training nicht gelernt wurden. Zu den Techniken der Hyperparameter-Optimierung gehören die Gittersuche, die Zufallssuche, die Bayes'sche Optimierung und evolutionäre Algorithmen. Bei diesen Verfahren wird der Hyperparameterraum iterativ erforscht, wobei verschiedene Kombinationen von Hyperparametern bewertet werden, um die Konfiguration zu ermitteln, die die Modellleistung auf einer Validierungsmenge maximiert.

Zusammenfassung

Dieser umfassende Leitfaden richtet sich an Unternehmen, die erstklassige Talente für die Datenanalyse rekrutieren möchten. Der Leitfaden enthält die wichtigsten Schritte und Strategien, um den Einstellungsprozess effektiv zu gestalten. Von der Definition kritischer Fähigkeiten und Kompetenzen bis hin zur Formulierung gezielter Interviewfragen erhalten die Leser Einblicke in die Identifizierung von Bewerbern mit dem notwendigen Fachwissen, um datengestützte Entscheidungsprozesse in ihren Unternehmen voranzutreiben.

Wenn Sie die Ratschläge in diesem Leitfaden befolgen, können Unternehmen ihre Chancen erhöhen, qualifizierte Datenanalysten einzustellen, die in der heutigen datenzentrierten Welt wesentlich zu ihrem Erfolg beitragen werden.