Data Analyst: вопросы и ответы на собеседовании

WHERE фильтрует строки до группировки, а HAVING — группы после GROUP BY. Условие по агрегату, например COUNT, помещают в HAVING.

Группируют записи по признакам, которые должны быть уникальными, и используют HAVING COUNT(*) > 1. Затем отдельно решают, какую запись считать корректной.

GROUP BY сворачивает строки в группы, а оконная функция сохраняет строки и считает значение по связанному окну. Это удобно для ранжирования, running total и сравнения с соседними строками.

Контролируют полноту, уникальность, диапазоны, свежесть и согласованность ключей. Проверки запускают автоматически и делают видимыми до публикации отчёта.

Это диапазон, построенный методом, который при повторении эксперимента покрывает истинное значение с заданной частотой. Он показывает неопределённость оценки, а не вероятность конкретного параметра.

При нулевой гипотезе p-value показывает, насколько необычен наблюдаемый результат. Его нельзя трактовать как вероятность того, что гипотеза верна, и всегда нужно учитывать размер эффекта.

Пользователей объединяют по общему событию или дате, например первой покупке, и сравнивают поведение групп во времени. Это отделяет эффект возраста когорты от календарных трендов.

Метрика должна отражать ценность для пользователя и быть чувствительной к изменению продукта. Её дополняют guardrail-метриками, чтобы рост одной цифры не скрывал ухудшение опыта.

Сначала выясняют причину пропусков и механизм их появления. Затем выбирают удаление, заполнение или отдельную категорию только после проверки влияния на распределения и выводы.

Начинают с вывода и размера эффекта, затем показывают метод, ограничения и срезы. Рекомендация должна связывать цифры с решением, которое команда может принять.