採用向けデータ・分析評価テスト

職務内容に合わせて選びましょう。「探索的データ分析」では、統計やグラフを使ったデータの読み取りと要約を評価します。「データ加工」はデータの準備を扱い、「データストーリーテリング」はグラフ、ビジュアル、分析結果、意思決定に焦点を当てます。Power BIやTableauによるダッシュボード作成、またはRでの分析など、そのツールを職務で使う場合に限り、ツールのテストを追加しましょう。

22種類のテストはすべて中級レベルで、初級版や上級版はありません。データ入力やデータアシスタントの職種には、「データの取り扱い」が最も適しています。データを正確で一貫した状態に保つ方法、基本的な分析、グラフの読み取りを扱います。

職務の異なる責任範囲をカバーするテストを選びましょう。たとえば、データを探索して結果を発表するアナリストには、「探索的データ分析」と「データストーリーテリング」を組み合わせることができます。パイプライン業務には、関連するETLまたはSparkのテストと「データ加工」を組み合わせ、データモデリングが職務に含まれる場合は「データモデリングの概念」も追加しましょう。

「データに基づく意思決定」では特定のソフトウェアの知識は必要なく、「データストーリーテリング」でも特定のソフトウェアは指定されていません。「探索的データ分析」にはコードが登場せず、「データの取り扱い」でもツールや製品の知識は不要です。こうしたテストは使用ツールが職務によって異なる場合に適しています。一方、プラットフォームのテストは特定の製品を使う職務に適しています。

Pandasを除く各テストの所要時間は10分です。Pandasは12分です。すべて選択式で、3つ組み合わせた場合の所要時間は約30～32分です。Pandasや「Rによるデータ分析」を含む5つのテストでは、スマートフォンではなくパソコンが必要です。

公平性への配慮はテストによって異なりますが、多くは中立的なデータと平易な表現を使い、不要な地域・文化の知識を求めません。グラフには説明やラベルがあり、色だけで答えが決まらないようにしています。複数のテストでは全受検者がメモ用紙を使え、統計のテストでは画面上の電卓を利用できます。