こんにちは!ドイツでぬくぬくデータサイエンティストを目指すデラログです。
本日は、ドイツ選考プロセスでデータ分析課題が2つ出て、頑張って提出したのでその内容について共有したいと思います!
今後データサイエンティスト・データアナリストとして転職したい方の参考になれば幸いです!
1つ目の企業は、医療IT系の会社で
BIツールを使って、KPIを監視するダッシュボードを作る業務での採用募集です。
そして出された課題は、
『半年間の歯医者の売り上げデータがcsv形式で渡されて、来年の売上を予測するレポート(Excel、スプレッドシートが望ましい)を作成すること』でした。
注意事項としては、予測精度が正確であることより、簡単に運用出来ること、実務で応用可能なことを重視するように、とありました。
Pythonでcsvデータの加工を行い、Excelの予測シート機能を使って下のグラフを作成しました。
最初は、重回帰分析とかLightGBMを使おうとしてましたが、元のデータが使える因子が日付しか無さそうだったのでまともな売上予測は無理そうだな、と思ってExcelの指数平滑化法を使っても求めました。
初めて使ったんですけど簡単でいい機能ですね!参考までに手順のご紹介。
①予測に使用したいデータを選択。(今回は、年月と月ごとの売上データ)
②Excelデータタブの「予測シート」をクリック
③予測終了日、グラフの種類を選択して作成!
とっても簡単に売上予測のグラフを作成することが出来ます!2016年からの新しい機能みたいです。気になる方は是非!
簡単なPythonとExcelのデータだけだとアピールが弱いな、と考えてパワーポイントで探索的データ分析結果と運用方法について補足スライドを作りました!
10時間ほど時間をかけて課題に取り組みました!
次の面接に進めるように祈ります!!
2つ目の課題は、SQLの課題でした!
課題を日本語訳すると以下の通りです。
UserとVisitの2つのテーブルがあります。 指定された質問に対する回答を得るためにSQLを書き留めてください。
1.同じパスワードを持つユーザーのすべてのIDを取得します。
2.「2000-01-31」以降に訪問していないユーザーの電子メールを取得します
3.「Gmail」メールを使用するユーザーの最初の訪問から2回目の訪問までの平均期間はどれくらいですか。
PostgreSQLは、は勉強して、資格とっていたものの、実務で使ったことがなかったので2日かけて急いで勉強しました(;’∀’)
自分が書いたコードは以下の通りです。テーブルデータは載せられないため、雰囲気でお願いしますm(__)m
回答①
SELECT "User"."id", "User"."password"
FROM
(SELECT "User"."password", COUNT() FROM public."User" GROUP BY "User"."password" HAVING COUNT()>1 ) AS "CNT"
INNER JOIN public."User"
ON "CNT"."password" = "User"."password";
回答②
SELECT "User"."email"
FROM public."User"
FULL OUTER JOIN public."Visit"
ON "User"."id" = "Visit"."user_id"
WHERE "Visit"."user_id" NOT IN
(SELECT "Visit"."user_id"
FROM public."Visit"
WHERE "Visit"."visit_date" >= to_date('2000/01/31', 'yyyy/MM/dd'));
回答③
SELECT AVG(term)
FROM
(SELECT
MIN( "Visit"."visit_date") as date_1,
( array_agg( "Visit"."visit_date" ORDER BY "Visit"."visit_date") )[2] as date_2,
( array_agg( "Visit"."visit_date" ORDER BY "Visit"."visit_date") )[2] - MIN( "Visit"."visit_date") AS term
FROM public."User"
FULL OUTER JOIN public."Visit"
ON "User"."id" = "Visit"."user_id"
WHERE "User"."email" LIKE '%@gmail.com'
GROUP BY "User"."id") P1;
シンプルな課題でしたが8時間かけてようやく解くことが出来ました。
めっちゃ苦戦しました。。。。(;´∀`)
以上が今回実施した課題でした!
転職活動するときには、こんな課題も出せれるんだ~、と参考になれば嬉しいです!
引き続きドイツ転職活動を頑張りますので、応援のほどよろしくお願いいたします!
本日も最後までお読みいただきありがとうございました!
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