# dbt - 基礎 (Data Analytics) > dbtプロジェクト、models、sources、refs、tests、ドキュメント、materializations、seeds - 20 面接問題 - Mid-Level - [面接問題: Data Analytics](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions.md) ## 1. dbt（data build tool）とは何ですか？ **回答** dbtは、アナリストやデータエンジニアがSQLまたはPythonでデータウェアハウス内で直接変換を記述できるデータ変換ツールです。従来のETLが読み込み前に変換するのに対し、データを先にウェアハウスに読み込んでからその場で変換するELT（Extract、Load、Transform）アプローチに従います。dbtはモデル間の依存関係、テスト、ドキュメントを自動的に管理します。 ## 2. dbtプロジェクトの基本構造は何ですか？ **回答** dbtプロジェクトは主要なフォルダーを中心に編成されます：models/には変換を定義するSQLファイル、seeds/にはテーブルとして読み込まれるCSVファイル、tests/にはカスタムテスト、macros/には再利用可能なJinja関数、snapshots/には状態キャプチャが含まれます。ルートのdbt_project.ymlファイルはプロジェクト（名前、バージョン、デフォルトのmaterializations）を設定し、profiles.ymlはウェアハウス接続を定義します。 ## 3. dbtのmodelとは何ですか？ **回答** dbtのmodelは、データ変換を定義するSELECT文を含むSQLファイルです。各modelはmodels/フォルダー内の.sqlファイルに対応し、実行時にデータウェアハウスにテーブルまたはビューを生成します。modelはref()関数を介して他のmodelを参照でき、dbtが正しい順序で実行する依存関係グラフ（DAG）を作成します。 ## さらに17問利用可能 - dbtのref()関数の目的は何ですか？ - dbtのsourceとは何で、どのように宣言しますか？ 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Analytics面接トピック - [Google Sheets - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 高度な数式](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-advanced.md): 20問, Junior - [SQL - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-basics.md): 25問, Junior - [SQL - 集計とグルーピング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-aggregations.md): 20問, Junior - [SQL - 結合](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-joins.md): 20問, Junior - [BigQuery - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-fundamentals.md): 20問, Junior - [Data Cleaning - データクレンジング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-cleaning.md): 20問, Junior - [KPIとビジネスメトリクス](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/kpis-metrics.md): 20問, Junior - [記述統計](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/descriptive-statistics.md): 20問, Junior - [ZapierとNo-Codeオートメーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/zapier-automation.md): 20問, Junior - [データビジュアライゼーションの原則](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-viz-principles.md): 20問, Junior - [Python & Pandas - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-pandas-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 自動化ダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-dashboards.md): 20問, Mid-Level - [SQL - サブクエリとCTE](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-subqueries-ctes.md): 20問, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-window-functions.md): 20問, Mid-Level - [BigQuery - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-advanced.md): 20問, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-modeling.md): 20問, Mid-Level - [ファネルとコンバージョン分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/funnel-analysis.md): 20問, Mid-Level - [コホートとリテンション分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/cohort-retention.md): 20問, Mid-Level - [Google Tag Managerとトラッキング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/gtm-tracking.md): 20問, Mid-Level - [APIとWebhook](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/apis-webhooks.md): 20問, Mid-Level - [ABテストと応用統計学](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/ab-testing.md): 20問, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/looker-studio.md): 20問, Mid-Level - [Power BI - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [SQL - 高度な分析クエリ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-advanced-analytics.md): 20問, Senior - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-advanced.md): 20問, Senior - [Power BI - DAXと高度なダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-dax.md): 20問, Senior - [Python Analytics - 高度な分析とML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-analytics-advanced.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-fundamentals