Question 1

Workflow tự động trong Zapier được gọi là gì?

Accepted Answer

Trong Zapier, một workflow tự động được gọi là Zap. Mỗi Zap bao gồm một trigger (sự kiện kích hoạt) và một hoặc nhiều action (tác vụ được thực hiện tự động). Zap cho phép kết nối các ứng dụng khác nhau với nhau mà không cần viết code, khiến nó trở thành công cụ trung tâm của tự động hóa no-code.

Question 2

Loại biểu đồ nào phù hợp nhất để so sánh các giá trị giữa các danh mục khác nhau?

Accepted Answer

Bar chart là biểu đồ hiệu quả nhất để so sánh các giá trị giữa các danh mục riêng biệt. Mắt người rất giỏi trong việc so sánh các độ dài được căn chỉnh trên cùng một trục, giúp việc đọc trở nên trực quan. Các bar có thể theo chiều dọc hoặc chiều ngang tùy thuộc vào số lượng danh mục và độ dài nhãn.

Question 3

Cấu trúc dữ liệu chính của Pandas để lưu trữ dữ liệu dạng bảng là gì?

Accepted Answer

DataFrame là cấu trúc dữ liệu cốt lõi của Pandas. Nó đại diện cho một bảng hai chiều với các hàng và cột, tương tự như spreadsheet hoặc bảng SQL. Mỗi cột là một Series, và mỗi hàng có một index. DataFrame cho phép thao tác hiệu quả với dữ liệu có cấu trúc thông qua nhiều phương thức tích hợp sẵn.

Question 4

Tham chiếu ô nào chỉ định ô nằm ở cột B, hàng 5?

Accepted Answer

Trong Google Sheets, tham chiếu ô luôn sử dụng chữ cái cột theo sau là số hàng. Cột B với hàng 5 do đó cho ra B5. Ký hiệu này cho phép xác định chính xác từng ô trong bảng tính.

Question 5

Loại biểu đồ nào phù hợp nhất để hiển thị sự thay đổi doanh thu hàng tháng trong một năm trên dashboard Google Sheets?

Accepted Answer

Biểu đồ đường (line chart) là lựa chọn tối ưu để trực quan hóa sự thay đổi theo chuỗi thời gian liên tục. Nó làm nổi bật các xu hướng, đỉnh và đáy trong một khoảng thời gian nhất định. Biểu đồ thanh phù hợp hơn cho so sánh phân loại, biểu đồ tròn cho tỷ lệ của tổng thể và biểu đồ phân tán cho tương quan giữa hai biến.

Question 6

Truy vấn con trong SQL là gì?

Accepted Answer

Truy vấn con là một truy vấn lồng bên trong một truy vấn SQL khác. Nó có thể xuất hiện trong các mệnh đề SELECT, FROM, WHERE hoặc HAVING. Truy vấn con được thực thi trước và kết quả của nó được truy vấn bên ngoài sử dụng. Cơ chế này cho phép phân tách các vấn đề phức tạp thành các bước logic kế tiếp.

Question 7

Window function trong SQL là gì?

Accepted Answer

Window function thực hiện phép tính trên một tập hợp các hàng liên quan đến hàng hiện tại mà không gộp kết quả thành một hàng đầu ra duy nhất. Khác với GROUP BY làm giảm số hàng, window function giữ lại tất cả các hàng trong kết quả đồng thời thêm một cột được tính toán. Mệnh đề OVER() xác định cửa sổ mà trên đó phép tính được thực hiện.

Question 8

Trong phân tích cohort, vai trò chính của ngày tương tác đầu tiên (first touch date) là gì?

Accepted Answer

Ngày tương tác đầu tiên cho phép nhóm người dùng thành các cohort dựa trên thời điểm họ tương tác lần đầu với sản phẩm. Phân đoạn theo thời gian này rất cần thiết để so sánh hành vi của các nhóm người dùng được thu hút ở các giai đoạn khác nhau và xác định xu hướng hoặc thay đổi hiệu suất theo thời gian.

Question 9

Sự khác biệt giữa macro và model trong dbt là gì?

Accepted Answer

Macro là một khối mã Jinja có thể tái sử dụng tạo ra SQL động, trong khi model là một file SQL tạo ra bảng hoặc view trong data warehouse. Macro giúp phân tách mã lặp lại và tạo các hàm tùy chỉnh, trong khi model định nghĩa cấu trúc của dữ liệu đã chuyển đổi.

Question 10

Sự khác biệt cơ bản giữa measure và calculated column trong DAX là gì?

Accepted Answer

Measure được tính toán động với mỗi tương tác người dùng (filter, slicer) trong ngữ cảnh hiển thị hiện tại, trong khi calculated column được đánh giá một lần khi tải dữ liệu và lưu trong bộ nhớ của bảng. Measures tối ưu cho việc tổng hợp và KPI thay đổi theo ngữ cảnh, calculated columns dành cho các thuộc tính cố định cần sắp xếp hoặc nhóm.

Câu hỏi phỏng vấn Data Analytics

Sẵn sàng cho phỏng vấn Data Analytics?

Khám phá tất cả chủ đề Data Analytics

Google Sheets - Kiến thức cơ bản

Google Sheets - Công thức nâng cao

SQL - Cơ bản

SQL - Tổng hợp và nhóm

SQL - Joins

BigQuery - Kiến thức cơ bản

Data Cleaning - Làm sạch dữ liệu

KPI và chỉ số kinh doanh

Thống kê mô tả

Zapier và tự động hóa No-Code

Nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu

Python & Pandas - Cơ bản

Google Sheets - Dashboard tự động

SQL - Truy vấn con và CTE

SQL - Window Functions

BigQuery - Tính năng nâng cao

Data Modeling

Phân tích Funnel và Chuyển đổi

Phân tích Cohort và Retention

Google Tag Manager và Tracking

API và Webhook

dbt - Kiến thức cơ bản

AB Testing và Thống kê Ứng dụng

Looker Studio (Google Data Studio)

Power BI - Kiến Thức Cơ Bản

SQL - Truy Vấn Phân Tích Nâng Cao

dbt - Tính năng nâng cao

Power BI - DAX và Dashboard Nâng Cao

Python Analytics - Phân tích nâng cao và ML

Nắm vững Data Analytics cho lần phỏng vấn tiếp theo