Einstellungstest zur explorativen Datenanalyse
Sehen Sie, wie Kandidatinnen und Kandidaten einen neuen Datensatz interpretieren und seine Rohdatenspalten für die Modellierung aufbereiten.
- 10 Minuten
- 15 Fragen
- Mittelstufe
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der Einstellungstest zur explorativen Datenanalyse ist ein 10-minütiger Test für Einstellungen auf mittlerem Niveau mit 15 Multiple-Choice-Fragen. Die Kandidatinnen und Kandidaten lesen kleine Tabellen und Diagramme, beurteilen, welche Schlussfolgerungen die Zahlen stützen, und entscheiden, wie Rohdatenspalten bereinigt, transformiert oder kombiniert werden sollten. Der Test richtet sich an Datenanalystinnen und Datenanalysten, Data Scientists, Data Engineers und andere Fachkräfte, die Datensätze untersuchen.
Was gemessen wird
Daten mithilfe von Statistiken und Diagrammen lesen und zusammenfassen sowie Merkmale aus Rohdatenspalten aufbereiten.
Statistische Übersichten
Die Kandidatinnen und Kandidaten lesen Übersichtstabellen und nutzen statistische Kennzahlen, um Daten zu beschreiben und zu beurteilen, welche Schlussfolgerungen die Zahlen stützen.
Diagramme lesen und auswählen
Die Kandidatinnen und Kandidaten interpretieren Diagramme und wählen ein Diagramm aus, das die Daten anschaulich darstellt.
Merkmale aus Rohdaten aufbereiten
Die Kandidatinnen und Kandidaten entscheiden, wie Rohdatenspalten vor der Modellierung bereinigt, transformiert oder zu Merkmalen kombiniert werden.
Frageformate
Multiple Choice
Die Kandidatin oder der Kandidat: Liest eine kurze Situation, Tabelle oder Aussage und wählt die richtige oder alle richtigen Antworten aus.
Sie sehen: Ob die kandidierende Person den Stoff gut genug kennt, um ihn anzuwenden, statt ihn nur wiederzuerkennen.
15 Fragen in 10 Minuten, die nacheinander angezeigt werden.
Passende Rollen für diesen Test
Datenanalystinnen und Datenanalysten, Data Scientists, Data Engineers, Business- und Produktanalystinnen und -analysten sowie andere Fachkräfte, die Datensätze nach Mustern durchsuchen und für die Modellierung vorbereiten.
Was dieser Test zeigen kann
Aus den vorliegenden Daten Schlüsse ziehen
Jede Frage enthält eine kleine Tabelle oder ein Diagramm. So können Sie beurteilen, wie die Kandidatinnen und Kandidaten konkrete Daten interpretieren, statt sich auf Definitionen zu verlassen.
Welche Schlussfolgerungen die Zahlen stützen und welche nicht
Die Kandidatinnen und Kandidaten beurteilen, welche Schlussfolgerungen eine Übersichtstabelle oder ein Diagramm stützt. So zeigt sich, ob sie ein Muster beim ersten Blick auf neue Daten überinterpretieren würden.
Verwenden Sie leicht zugängliche Szenarien
Alltägliche Datensätze, klare Formulierungen, einfache Rechenaufgaben und Diagramme, die nicht allein auf Farben setzen, lenken den Fokus auf das datenbezogene Schlussfolgern.
Was Sie für jede kandidierende Person erhalten
- Während des gesamten Tests im Test-Tab geblieben
- Keine eingefügten Antworten
- In gleichmäßigem Tempo beantwortet
Ergebnisse, Profile und Integritätssignale dienen Ihnen als Anhaltspunkte, die Sie zusammen mit einem Vorstellungsgespräch prüfen können. Sie führen niemals automatisch zu einer Entscheidung.
Kontrollen und Prüfsignale
Jede Kandidatin und jeder Kandidat erhält eine andere Auswahl an Fragen aus großen Fragenpools. Die Reihenfolge der Fragen und die Antwortoptionen werden gemischt. Im Browser wird jeweils eine Frage angezeigt. Die Lösungsschlüssel bleiben auf den Servern von HireValid. Die Zeitmessung läuft auf dem Server. Wird die Seite neu geladen, erscheint dieselbe Frage mit der noch verbleibenden Zeit. Ein Zurückgehen ist nicht möglich. Fragetexte können weder kopiert noch markiert werden. Ein blockierter Kopierversuch wird in der Zeitleiste festgehalten. HireValid erfasst Signale wie die Zeit außerhalb des Test-Tabs, eingefügte Antworten und Antworten, die schneller gegeben werden, als eine Frage gelesen werden kann. Ein Integrity Score und eine Zeitleiste mit Belegen fassen die Signale zur Prüfung durch den Arbeitgeber zusammen. Der Score entscheidet nie allein. Mit Einwilligung der Kandidatin oder des Kandidaten können Arbeitgeber zu zufälligen Zeitpunkten Webcam-Fotos aufnehmen lassen.
So beugen wir KI-gestützter Täuschung vor · Integritätssignale
Nutzen Sie den Score als Anhaltspunkt
Prüfen Sie den Score zusammen mit einer Arbeitsprobe, in der die Kandidatinnen und Kandidaten ein Diagramm erklären oder Rohdatenspalten aufbereiten sollen. Erkunden Sie anschließend ihre Überlegungen in einem strukturierten Interview. Als ergänzende Informationen für die Personalauswahl kommen der Data-Science-Test oder Data Extraction, Transformation, and Loading (ETL) infrage. Der Score ist eine Grundlage für die Prüfung durch eine Person und keine alleinige Entscheidungsgrundlage.
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Was würden Sie in einem neuen Datensatz zu Website-Sitzungen zuerst prüfen?
Achten Sie auf eine klare erste Analyse von Übersichtsangaben und Diagrammen sowie auf die Unterscheidung zwischen dem, was die Zahlen zeigen, und dem, was sie nicht belegen können.
Wie würden Sie entscheiden, ob zwei Rohdatenspalten vor der Modellierung transformiert oder kombiniert werden sollten?
Achten Sie auf eine begründete Entscheidung zur Datenaufbereitung, die sich auf die Spalten und den vorgesehenen Verwendungszweck bezieht, statt auf eine auswendig gelernte Definition.
Wie würden Sie ein Diagramm auswählen, um ein Muster in Lagerbestandsdaten zu erklären?
Achten Sie auf eine Auswahl, die zu den Daten passt, und auf eine Erklärung, was das Diagramm vermittelt und was nicht.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Datensätze stammen aus alltäglichen Bereichen wie Lieferungen, Arztbesuchen, Website-Sitzungen, Energieverbrauch und Lagerbeständen. Sie verwenden metrische Einheiten und keine Währungssymbole. Es sind weder Sport- oder Feiertagswissen noch lokale Kenntnisse erforderlich, und die verwendeten Namen stammen aus unterschiedlichen kulturellen Hintergründen. Diagramme verwenden Farbe nie als einziges Unterscheidungsmerkmal: Reihen sind durch Beschriftungen, Markierungen oder Linienstile zu erkennen. Die Rechenaufgaben sind einfach genug für Notizpapier. Es wird kein Code gezeigt, und die klare Sprache sorgt dafür, dass der Test das datenbezogene Schlussfolgern statt der Lesegeschwindigkeit misst.
Sie können jedem Kandidaten als angemessene Anpassung mehr Zeit geben. Die Ergebnisse dienen der Prüfung durch eine Person, niemals einer automatischen Entscheidung.
Vorläufig: Es liegen noch keine Normen vor. Angaben zur Reliabilität werden veröffentlicht, sobald 200 Kandidatinnen und Kandidaten den Test abgeschlossen haben.
Testdetails
Ein kurzer Test mit Zeitbegrenzung, der den ersten Blick einer Analystin oder eines Analysten auf einen neuen Datensatz abbildet. Die Kandidatinnen und Kandidaten lesen Übersichtstabellen und Diagramme, beurteilen, welche Schlussfolgerungen die Zahlen stützen und welche nicht, und entscheiden, wie Rohdatenspalten vor der Modellierung bereinigt, transformiert oder kombiniert werden sollten. Zu jeder Frage gehört eine kleine Tabelle oder ein Diagramm. So geht es darum, die vorliegenden Daten zu lesen, statt Definitionen auswendig wiederzugeben.
- Die Fragen sind auf Englisch.
- Zulässige Hilfsmittel: Notizpapier.
- Jede Frage wird der Reihe nach einmal beantwortet. Ein Zurückgehen ist nicht möglich.
- 4 Übungsfragen, 4 Minuten, vor dem zeitlich begrenzten Test.
Häufig gestellte Fragen
Für wen eignet sich der Einstellungstest zur explorativen Datenanalyse?+
Der Test eignet sich für die Einstellung auf mittlerem Niveau für Positionen als Datenanalystin oder Datenanalyst, Data Scientist, Data Engineer, Business Analystin oder Analyst sowie Produktanalystin oder -analyst. Er passt auch zu anderen Tätigkeiten, bei denen Datensätze auf Muster untersucht und für die Modellierung vorbereitet werden.
Wie berücksichtigt der Einstellungstest zur explorativen Datenanalyse Fairness?+
Die Szenarien stammen aus alltäglichen Bereichen wie Lieferungen, Arztbesuchen und Website-Sitzungen. Sie verwenden metrische Einheiten und Namen aus unterschiedlichen kulturellen Hintergründen. Diagramme unterscheiden Reihen durch Beschriftungen, Markierungen oder Linienstile, nicht allein durch Farben.
Dürfen Kandidatinnen und Kandidaten beim Einstellungstest zur explorativen Datenanalyse Notizpapier verwenden?+
Ja. Notizpapier ist erlaubt, und die Rechenaufgaben sind einfach genug, um sie damit zu bewältigen. Vor dem Test mit 15 Fragen können Sie außerdem einen Übungssatz mit vier Fragen in vier Minuten ausprobieren.
Enthält der Einstellungstest zur explorativen Datenanalyse Code?+
Nein. Es wird kein Code gezeigt, daher verschafft kein bestimmtes Tool und keine Programmiersprache den Kandidatinnen und Kandidaten einen Vorteil. Die Fragen konzentrieren sich auf das Lesen von Übersichten und Diagrammen sowie darauf, wie Rohdatenspalten bereinigt, transformiert oder kombiniert werden sollten.
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