сеньорчикОткрыть в Telegram
← все вопросывопросы для собеседований · BI и визуализация

Вопросы по BI и визуализации на собеседовании

BI-секция проверяет не знание кнопок, а умение задать вопрос заказчику. Дашборд без ответа на вопрос «какое решение по нему принимают» это набор красивых плиток.

59 вопросов в банке·5 подтем·ниже разбор 9

Из чего состоит тема

Так тема разложена в тренажёре: движок ведёт прогресс по каждой подтеме отдельно и возвращает те, где вы ошибаетесь.

Разборы подтем

Конспект по каждой: что это, как отвечать вслух, на чём валятся, плюс вопросы для самопроверки.

Примеры вопросов с разбором

  1. #bi_tools1 / 9
    В BI данные можно брать «живым» подключением (live/DirectQuery) или выгрузкой (extract/import). В чём размен?
    A)Между live и extract разницы по сути нет — оба одинаково читают данные из источника при каждом клике
    B)Live быстрее extract
    C)Extract показывает данные в реальном времени, а live — снимок
    D)Live шлёт запрос в источник (свежо, но грузит БД); extract — снимок в BI (быстро, но устаревает)
    показать ответ и разбор
    +D)Live шлёт запрос в источник (свежо, но грузит БД); extract — снимок в BI (быстро, но устаревает)

    // разбор: Live/DirectQuery выполняет запрос к источнику при каждом фильтре: пользователь видит актуальные данные, но каждый клик грузит БД, и скорость упирается в неё. Extract/import держит снятый снимок в собственном движке BI (колоночном, сжатом): дашборд быстрый и не трогает продакшн-БД, зато данные свежи лишь на момент последнего обновления. Выбор — между свежестью и скоростью/нагрузкой на источник.

  2. #dashboard_interaction2 / 9
    Зачем на дашборде фильтры и срезы (slicers)?
    A)Дать пользователю самому сузить данные (период/регион/сегмент) без нового отчёта
    B)Только для украшения интерфейса
    C)Фильтры на дашборде специально замедляют его загрузку, чтобы пользователь не открывал лишние срезы
    D)Фильтры на дашбордах не применяются
    показать ответ и разбор
    +A)Дать пользователю самому сузить данные (период/регион/сегмент) без нового отчёта

    // разбор: Фильтры/срезы делают дашборд интерактивным: пользователь сам выбирает период, регион, канал или сегмент и видит пересчитанные показатели — это и есть self-service. Один дашборд закрывает множество частных вопросов без запроса нового отчёта. Хорошие фильтры заметны, имеют разумные значения по умолчанию и не оставляют пользователя перед пустым или всеохватным экраном.

  3. #dashboards3 / 9
    Чем оперативный дашборд отличается от разового отчёта?
    A)Дашборд — живой регулярный мониторинг; отчёт — разовый срез под вопрос
    B)Разовый отчёт интерактивный, а дашборд — это статичная картинка
    C)Дашборд и отчёт — полные синонимы, разницы между ними нет
    D)Отчёт обновляется в реальном времени, а дашборд — примерно раз в год
    показать ответ и разбор
    +A)Дашборд — живой регулярный мониторинг; отчёт — разовый срез под вопрос

    // разбор: Дашборд — постоянно обновляемая панель для регулярного слежения за состоянием (метрики, алерты). Отчёт — разовый разбор конкретного вопроса с выводом. Отсюда разный дизайн: дашборд отбирает немного ключевых показателей и держит их актуальными, отчёт углубляется в один сюжет.

  4. #data_storytelling4 / 9
    Что такое data storytelling?
    A)Автоматическая генерация множества случайных графиков без интерпретации
    B)Сбор максимального числа графиков в один большой отчётный файл
    C)Замена всех чисел в презентации на художественные метафоры
    D)Подача данных связным нарративом с выводом и рекомендацией
    показать ответ и разбор
    +D)Подача данных связным нарративом с выводом и рекомендацией

    // разбор: Data storytelling — это подача данных как истории: контекст → находка → её причина → что делать. Цель не «показать все цифры», а довести аудиторию до решения. У хорошей истории один главный тезис, а графики его подкрепляют, а не соревнуются за внимание.

  5. #viz_choice5 / 9
    Какой график уместнее всего для динамики метрики во времени?
    A)Линейный график (line chart) по оси времени
    B)Круговая диаграмма (pie chart) с долями категорий
    C)Тепловая карта корреляций между признаками
    D)Диаграмма рассеяния двух не связанных со временем величин
    показать ответ и разбор
    +A)Линейный график (line chart) по оси времени

    // разбор: Линейный график кодирует порядок и непрерывность времени по оси X, поэтому тренд, сезонность и переломы читаются сразу. Pie показывает доли на один момент, scatter — связь двух величин, heatmap — матрицу значений; ни один не передаёт динамику так же прямо, как line.

  6. #bi_tools6 / 9
    Что такое семантический слой (модель данных) в BI и зачем он?
    A)Папка с экспортированными картинками дашбордов
    B)Настройка цветовой темы отчёта
    C)Модель над источниками (меры/измерения) — единые определения метрик для всех дашбордов
    D)Это настройка прав доступа: какие пользователи какие дашборды и листы могут открывать в системе
    показать ответ и разбор
    +C)Модель над источниками (меры/измерения) — единые определения метрик для всех дашбордов

    // разбор: Семантический слой — это переиспользуемая модель поверх сырых данных: связи таблиц, вычисляемые меры и измерения с их бизнес-определениями. Он даёт единый источник истины: «активный пользователь» или «выручка» считаются по одной формуле во всех дашбордах, а не переопределяются в каждом. Без него разные отчёты дают расходящиеся цифры по одной метрике — классическая боль self-service BI.

  7. #dashboard_interaction7 / 9
    Что такое drill-down на дашборде?
    A)Это выгрузка всего дашборда в PDF-файл для последующей рассылки по электронной почте участникам
    B)Переход от агрегата к детализации по клику: страна → города → магазины
    C)Автоматическое обновление данных по расписанию
    D)Скрытие графика при наведении курсора
    показать ответ и разбор
    +B)Переход от агрегата к детализации по клику: страна → города → магазины

    // разбор: Drill-down — движение по иерархии от общего к частному внутри одного элемента: кликнув по стране в сводке, пользователь раскрывает города, затем магазины. Это позволяет самому дойти до причины, не заказывая новый отчёт на каждый уровень. Обратное движение (drill-up) сворачивает обратно. Приём экономит место (не показывать всё сразу) и ведёт исследование по слоям.

  8. #dashboards8 / 9
    Почему «добавить на дашборд ещё 20 метрик» обычно ухудшает его?
    A)Чем больше метрик на дашборде, тем лучше — перегруженным он встречается редко
    B)Растёт шум: важные сигналы тонут, неясно, на что смотреть
    C)BI-инструмент технически не умеет показать больше пяти метрик сразу
    D)Лишние метрики повышают стоимость лицензии на BI-систему
    показать ответ и разбор
    +B)Растёт шум: важные сигналы тонут, неясно, на что смотреть

    // разбор: Дашборд — инструмент направления внимания, а не склад данных. Каждая лишняя метрика снижает отношение сигнал/шум: глаз не знает, за чем следить, и упускает реальное отклонение. Полезный принцип — «один дашборд отвечает на одно решение»: всё, что к нему не относится, выносят в отдельные представления.

  9. #data_storytelling9 / 9
    Почему двойная ось Y (dual axis) часто вводит читателя в заблуждение?
    A)Масштабы осей произвольны — можно нарисовать любую мнимую связь
    B)Двойная вертикальная ось технически недоступна в современных BI-инструментах
    C)Две линии на одном графике означают причинную связь
    D)Дополнительная ось заметно замедляет обновление дашборда
    показать ответ и разбор
    +A)Масштабы осей произвольны — можно нарисовать любую мнимую связь

    // разбор: У двух осей независимые масштабы, и подбором их пределов почти любые две кривые можно «совместить», создав иллюзию синхронности и даже причинности. Часто честнее два отдельных графика с общей осью времени или нормировка обеих метрик к индексу от базовой точки.

это 9 из 59

Ещё 50 вопросов по теме — в тренажёре, с движком повторения

Прочитать разбор и ответить самому — разные навыки. В Сеньорчике вопросы идут сессиями, а движок возвращает подтемы, где вы ошибаетесь, пока они не начнут отскакивать. Бесплатно, лимит по энергии.

Открыть тренажёрДругие темы

Частые вопросы

куда дальше