काम और तकनीकी जानकारी से जुड़े सवाल
SQL में WHERE और HAVING में क्या फ़र्क़ है?
इंटरव्यूअर क्या परखता है: क्या आप समझते हैं कि SQL के clauses किस क्रम में चलते हैं, क्योंकि उसी से तय होता है कि filter कहां लगेगा और रिपोर्ट के totals सही आएंगे या नहीं।
WHERE अलग-अलग rows को grouping से पहले छांटता है, जबकि HAVING group बनने के बाद aggregated नतीजे पर filter लगाता है। Query के चलने का क्रम है FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, SELECT और फिर ORDER BY। इसलिए WHERE में SUM या COUNT जैसा aggregate नहीं लगा सकते। उदाहरण के लिए, सिर्फ़ delivered orders चाहिए तो वह शर्त WHERE में जाएगी, और जिन ग्राहकों की कुल ख़रीद एक तय रक़म से ज़्यादा है, वह शर्त HAVING में। जो filter WHERE में लग सकता है, उसे वहीं लगाना बेहतर है, इससे query तेज़ चलती है।
SQL के अलग-अलग joins समझाइए। Match न मिलने पर LEFT JOIN क्या लौटाता है?
इंटरव्यूअर क्या परखता है: क्या आप tables को इस तरह जोड़ सकते हैं कि चुपचाप rows छूटें या दोहराई न जाएं, क्योंकि एनालिस्ट की रिपोर्ट में गलत आंकड़ों की सबसे आम वजह यही है।
INNER JOIN सिर्फ़ वे rows देता है जिनका दोनों tables में match है। LEFT JOIN बाईं table की सारी rows रखता है, और जहां दाईं table में match नहीं मिलता, वहां उसके columns में NULL आता है। FULL OUTER JOIN दोनों तरफ़ की सारी rows रखता है। Join से पहले और बाद में मैं row count ज़रूर मिलाता हूं। अगर दाईं table में एक key की कई rows हों, तो join के बाद rows बढ़ जाती हैं और revenue दो बार गिना जाता है। ऐसे में पहले aggregate करके फिर join करता हूं।
हर category में revenue के हिसाब से top तीन products आप कैसे निकालेंगे?
इंटरव्यूअर क्या परखता है: क्या आप window functions जानते हैं और ROW_NUMBER, RANK और DENSE_RANK का फ़र्क़ समझते हैं, जो लगभग हर एनालिस्ट SQL round में पूछा जाता है।
पहले product के स्तर पर कुल revenue निकालूंगा, GROUP BY category और product से। फिर उस नतीजे पर window function लगाऊंगा: category के हिसाब से partition और revenue घटते क्रम में order करके rank दूंगा। बाहर की query में rank तीन या उससे कम वाली rows रखूंगा। Function चुनना इस पर निर्भर है कि बराबर revenue वाले products का क्या करना है। ROW_NUMBER हर row को अलग नंबर देता है, RANK बराबरी पर एक नंबर देकर अगला छोड़ देता है, और DENSE_RANK कोई नंबर नहीं छोड़ता। बराबरी पर क्या दिखाना है, यह business से पूछकर तय करूंगा।
Dataset में missing values और outliers को आप कैसे संभालते हैं?
इंटरव्यूअर क्या परखता है: क्या आप data बदलने से पहले यह जांचते हैं कि वह क्यों गायब है या असामान्य क्यों है, या बिना सोचे rows हटा देते हैं या औसत भर देते हैं।
पहले यह देखता हूं कि कितना data गायब है और क्यों। अगर किसी एक दिन या एक source से data नहीं आया, तो यह pipeline की गड़बड़ी है और उसे ठीक करवाना चाहिए, भरना नहीं। अगर गायब होना किसी वजह से है, जैसे नए ग्राहकों की उम्र दर्ज न होना, तो उसे अलग श्रेणी रखता हूं। Outlier में भी पहले जांचता हूं कि वह गलत entry है या असली bulk order। गलती हो तो सुधारता हूं, असली हो तो रखता हूं और ज़रूरत हो तो median जैसे आंकड़े इस्तेमाल करता हूं। हर फ़ैसला रिपोर्ट में लिखता हूं।
कल रोज़ के orders बीस प्रतिशत गिर गए। आप इसकी जांच कैसे करेंगे?
इंटरव्यूअर क्या परखता है: किसी metric के बदलने पर आपका व्यवस्थित तरीका: नतीजे पर पहुंचने से पहले data की गड़बड़ी, segment, funnel और बाहरी कारणों को एक-एक करके जांचना।
सबसे पहले पक्का करूंगा कि गिरावट असली है: data पूरा load हुआ या नहीं, tracking में कोई बदलाव तो नहीं हुआ, और क्या पिछले हफ़्ते के उसी दिन से तुलना ठीक है। फिर गिरावट को बांटकर देखूंगा: शहर, platform यानी app या web, नए या पुराने ग्राहक, और category। अगर गिरावट सिर्फ़ Android app पर है तो कोई नया release या bug शक के घेरे में होगा। फिर funnel देखूंगा कि लोग कहां रुक रहे हैं, जैसे payment पर। साथ में त्योहार, मौसम या प्रतिस्पर्धी की sale जैसे बाहरी कारण भी जांचूंगा।
कोई रिपोर्ट शेयर करने से पहले आप कैसे पक्का करते हैं कि आंकड़े सही हैं?
इंटरव्यूअर क्या परखता है: आपकी quality control की आदतें, क्योंकि leadership के साथ शेयर हुआ एक गलत आंकड़ा एनालिस्ट के आगे के सारे काम पर भरोसा कम कर देता है।
मेरे पास एक छोटी checklist है। पहले कुल आंकड़े को किसी भरोसेमंद source से मिलाता हूं, जैसे finance का revenue या पिछले महीने की रिपोर्ट। Joins के बाद row count और duplicates जांचता हूं। तारीख़ की सीमा और timezone देखता हूं, क्योंकि रात बारह बजे के आसपास के orders अक्सर गलत दिन में चले जाते हैं। फिर कुछ random records को शुरू से आख़िर तक हाथ से मिलाता हूं। अगर कोई आंकड़ा बहुत अच्छा या बहुत बुरा लगे तो उसे दोबारा जांचता हूं। बड़ी रिपोर्ट किसी सहकर्मी से भी एक बार देखवाता हूं।
अनुभव और व्यवहार से जुड़े सवाल
कोई ऐसा मौका बताइए जब आपका analysis किसी stakeholder की सोच के उलट निकला।
इंटरव्यूअर क्या परखता है: क्या आप सबूत के साथ अपनी बात पर टिके रहते हैं, बुरी ख़बर समझदारी से बताते हैं और रिश्ता बनाए रखते हैं, बजाय नतीजे को लोगों की पसंद के हिसाब से मोड़ने के।
Marketing head को भरोसा था कि discount coupon से नए ग्राहक आ रहे हैं। मेरे analysis में दिखा कि coupon इस्तेमाल करने वाले ज़्यादातर लोग पुराने ग्राहक थे, जो बिना coupon के भी ख़रीदते। मैंने यह बात मीटिंग में अचानक नहीं रखी, पहले उन्हें अकेले में data दिखाया और पूछा कि कहीं मुझसे कुछ छूट तो नहीं रहा। उन्होंने एक ज़रूरी segment बताया जिसे जोड़ने के बाद भी नतीजा वही रहा। फिर हमने coupon को सिर्फ़ नए ग्राहकों तक सीमित करने का छोटा टेस्ट मिलकर प्रस्तावित किया।
कोई ऐसा मौका बताइए जब आपको शेयर हो चुकी रिपोर्ट में गलती मिली।
इंटरव्यूअर क्या परखता है: गलती सुधारने में आपकी ईमानदारी और तेज़ी, और क्या आपने प्रक्रिया ऐसी बदली कि गलती दोबारा न हो, बजाय यह उम्मीद करने के कि किसी को पता नहीं चलेगा।
Internship में मैंने एक weekly sales रिपोर्ट भेजी थी, और अगले दिन पता चला कि cancelled orders भी revenue में जुड़ गए थे, जिससे आंकड़ा कुछ ज़्यादा दिख रहा था। मैंने तुरंत अपने मैनेजर को बताया, सही आंकड़ा निकाला और सभी लोगों को एक छोटा ईमेल भेजा कि क्या गलत था और सही संख्या क्या है। फिर query में order status का filter जोड़ा और रिपोर्ट में एक जांच वाली line डाली जो finance के आंकड़े से अंतर ज़्यादा होने पर चेतावनी देती है। उसके बाद वह गलती दोबारा नहीं हुई।
किसी मुश्किल analysis को non-technical मैनेजर को समझाने का कोई अनुभव बताइए।
इंटरव्यूअर क्या परखता है: क्या आप बात को बिगाड़े बिना आसान बना सकते हैं, तरीके के बजाय पहले जवाब और ज़रूरी कदम बताकर।
मैंने ग्राहकों के छोड़कर जाने यानी churn पर एक cohort analysis किया था, जिसमें कई charts और आंकड़े थे। Operations मैनेजर के पास सिर्फ़ दस मिनट थे। मैंने शुरुआत नतीजे से की: जो ग्राहक पहले ऑर्डर में देर से delivery पाते हैं, उनके दोबारा ख़रीदने की संभावना काफ़ी कम है। फिर सिर्फ़ एक चार्ट दिखाया और सुझाव दिया कि पहले ऑर्डर की delivery को प्राथमिकता दी जाए। Cohort का तरीका तभी समझाया जब उन्होंने पूछा। उन्होंने उसी हफ़्ते पहले ऑर्डर के लिए अलग tag शुरू करवाया।
HR round के सवाल
इस डेटा एनालिस्ट भूमिका के लिए आपकी सैलरी की उम्मीद क्या है?
इंटरव्यूअर क्या परखता है: क्या entry-level भूमिका के लिए आपकी उम्मीद सोची-समझी और व्यावहारिक है, और क्या आप बिना अड़े उस पर बात कर सकते हैं।
यह मेरी पहली full-time नौकरी होगी। मैंने इस शहर में entry-level एनालिस्ट भूमिकाओं का आम दायरा देखा है, और मेरी उम्मीद उसी के बीच में है। मेरे पास SQL, Excel और Power BI का practical अनुभव है, और internship में मैंने एक रिपोर्ट को automate किया था, इसलिए मुझे लगता है कि मैं जल्दी काम में लग सकता हूं। मेरे लिए सीखने का माहौल और अच्छा mentor भी उतना ही ज़रूरी है। अगर आप इस भूमिका का band बताएं, तो मैं उसके हिसाब से लचीला रहूंगा।
आप हमारी industry में एनालिस्ट के रूप में काम क्यों करना चाहते हैं?
इंटरव्यूअर क्या परखता है: क्या आप उस business को समझते हैं जिसका data आप देखेंगे, क्योंकि कुछ महीनों बाद एनालिस्ट की उपयोगिता domain की समझ से ही तय होती है।
आपकी कंपनी online grocery delivery में है, और इस business में हर छोटा फ़ैसला, जैसे delivery का समय, stock या discount, सीधे आंकड़ों में दिखता है। मैंने कॉलेज प्रोजेक्ट में एक public retail dataset पर basket analysis किया था और मुझे यह जानना दिलचस्प लगा कि लोग कौन सी चीज़ें साथ ख़रीदते हैं। इंटरव्यू से पहले मैंने आपका app इस्तेमाल किया और देखा कि आप हर ऑर्डर पर अगली ख़रीद के सुझाव देते हैं। ऐसे सुझावों को data से बेहतर बनाने का काम मैं करना चाहता हूं।
यह भूमिका अमेरिका और ब्रिटेन की टीमों के साथ है। क्या आप बदले हुए काम के घंटों में काम कर पाएंगे?
इंटरव्यूअर क्या परखता है: क्या आप schedule के लिए ईमानदारी से हां कह सकते हैं, और क्या आपने विदेशी टीमों के साथ overlap घंटों के व्यावहारिक पहलुओं पर सोचा है।
जी हां, मैं इसके लिए तैयार हूं। मैं समझता हूं कि ब्रिटेन की टीम के साथ दोपहर बाद और अमेरिका की टीम के साथ देर शाम तक के कुछ घंटे साथ काम करना होगा। मैं घर के पास रहता हूं, इसलिए आने-जाने की दिक्कत नहीं है, और अगर देर रात तक काम हो तो cab की सुविधा के बारे में जानना चाहूंगा। मेरा अनुरोध बस इतना है कि shift तय रहे और बार-बार न बदले, ताकि मैं अपनी नींद और दिनचर्या ठीक रख सकूं और काम की गुणवत्ता बनी रहे।
पूरे सवाल अंग्रेज़ी में
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इंटरव्यू की तैयारी के लिए टिप्स
- JOIN, GROUP BY, HAVING, subquery, CTE और ROW_NUMBER जैसे window functions पर रोज़ कुछ सवाल हाथ से लिखकर हल करें, क्योंकि SQL round में अक्सर बिना autocomplete के query लिखनी होती है।
- किसी metric के गिरने वाले case के लिए अपना एक तय ढांचा बना लें: data की जांच, segment, funnel और बाहरी कारण, और उसे बोलकर अभ्यास करें।
- अपने portfolio का एक प्रोजेक्ट ऐसा रखें जो सवाल से शुरू होकर सुझाव पर ख़त्म हो, सिर्फ़ charts वाला dashboard नहीं।
- जिस कंपनी में इंटरव्यू है, उसके business model के तीन-चार मुख्य metrics पहले से सोच लें, जैसे orders, repeat rate या average order value।
जवाब बोलकर, घड़ी देखकर अभ्यास करें; हर जवाब एक-डेढ़ मिनट में पूरा हो। इसके लिए हमारा Interview Practice टूल (अंग्रेज़ी में) टाइमर के साथ इस्तेमाल कर सकते हैं।