I colloqui per data analyst di solito combinano tre elementi: una verifica tecnica (SQL, Excel, a volte Python), un caso di business in cui ragioni su un problema con i dati e domande comportamentali sui progetti che hai svolto. Chi ti intervista vuole vedere che sai ottenere i numeri giusti, spiegarne il significato e aiutare qualcuno a prendere una decisione. Qui sotto trovi 30 domande da colloquio per data analyst con risposte di esempio e query SQL commentate.
Cosa cercano i selezionatori
| Area | Cosa vogliono vedere |
|---|---|
| SQL e strumenti | Query corrette e leggibili; familiarità con join e aggregazioni |
| Qualità dei dati | Controlli sui problemi prima di fidarti di un numero |
| Senso del business | Colleghi l'analisi a una decisione |
| Comunicazione | Spieghi i risultati in modo semplice, a persone non tecniche |
| Curiosità | Ti chiedi il «perché» e approfondisci i dati |
Domande SQL
Questi esempi usano due tabelle:
- orders(order_id, customer_id, order_date, amount)
- customers(customer_id, name, signup_date)
1. Trova i due clienti con il maggior fatturato totale
SELECT customer_id, SUM(amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY customer_id
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 2;
2. Trova i clienti che non hanno mai effettuato un ordine
SELECT c.customer_id, c.name
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.order_id IS NULL;
Spiega perché funziona un LEFT JOIN con IS NULL: mantiene tutti i clienti e lascia vuote le colonne degli ordini dove non c'è corrispondenza.
3. Trova il secondo ordine più grande di ciascun cliente
SELECT customer_id, order_id, amount
FROM (
SELECT customer_id, order_id, amount,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY amount DESC) AS rn
FROM orders
) ranked
WHERE rn = 2;
Cita la differenza tra ROW_NUMBER, RANK e DENSE_RANK in presenza di pari merito.
4. Calcola il fatturato mensile
SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month, SUM(amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 1;
DATE_TRUNC è la sintassi di PostgreSQL; in SQLite useresti strftime('%Y-%m', order_date), e gli altri database hanno funzioni proprie. Dì quale dialetto stai usando.
5. Qual è la differenza tra WHERE e HAVING?
WHERE filtra le righe prima del raggruppamento; HAVING filtra i gruppi dopo l'aggregazione.
6. Quali sono i tipi di join?
Inner, left, right e full outer; spiega quando useresti ciascuno e cosa succede alle righe senza corrispondenza.
7. Come trovi i record duplicati?
Raggruppa per le colonne che dovrebbero essere univoche e filtra con HAVING COUNT(*) > 1.
8. Cos'è una window function e quando la useresti?
Un calcolo su righe correlate senza comprimerle, come totali progressivi, classifiche o il confronto di ogni riga con la precedente.
Excel e fogli di calcolo
9. Qual è la differenza tra VLOOKUP e XLOOKUP (o INDEX/MATCH)?
XLOOKUP e INDEX/MATCH possono cercare anche a sinistra, gestiscono i valori mancanti in modo più flessibile e non si rompono quando le colonne cambiano posizione.
10. Come usi le tabelle pivot?
Per riassumere rapidamente i dati per categorie, per esempio il fatturato per regione e mese.
11. Come pulisci un foglio di calcolo disordinato?
Rimuovi i duplicati, standardizza i formati (date, maiuscole e minuscole nei testi), gestisci le celle vuote e verifica i valori anomali.
Statistica
12. Qual è la differenza tra media e mediana, e quando useresti ciascuna?
La mediana è migliore quando i dati sono asimmetrici, come il reddito o il valore degli ordini.
13. Cos'è un p-value?
La probabilità di osservare un risultato almeno così estremo come quello ottenuto se in realtà non ci fosse alcun effetto. Un p-value piccolo suggerisce che il risultato difficilmente è dovuto al solo caso, ma non ti dice quanto sia grande o importante l'effetto.
14. Qual è la differenza tra correlazione e causalità?
Due variabili che si muovono insieme non significano che una causi l'altra; può spiegarlo un terzo fattore o il caso. Gli esperimenti aiutano a stabilire la causalità.
15. Come progetteresti un test A/B?
Definisci la metrica e l'ipotesi, decidi la dimensione del campione, randomizza gli utenti, fai girare il test per un periodo fisso e verifica la significatività e l'impatto pratico.
16. Cos'è un valore anomalo e cosa ne fai?
Indaga prima di eliminarlo: potrebbe essere un errore oppure un caso reale e importante.
Pulizia e qualità dei dati
17. Come gestisci i dati mancanti?
Scopri perché mancano, poi decidi: eliminarli, riempirli con un valore ragionevole o segnalarli. Spiega l'effetto sui risultati.
18. Come verifichi se un dataset è affidabile?
Confronta il numero di righe con la fonte, verifica che i totali tornino, controlla gli intervalli di date e i duplicati, e fai dei controlli a campione.
19. Parlami di una volta in cui hai trovato un errore nei dati
Una breve storia STAR con ciò che hai fatto per correggerlo alla fonte.
Visualizzazione e dashboard
20. Come scegli il grafico giusto?
Linee per gli andamenti nel tempo, barre per confrontare categorie, dispersione per le relazioni; evita le torte con molte fette.
21. Come progetteresti una dashboard per i dirigenti?
Poche metriche chiave in alto, andamenti, etichette chiare e filtri solo dove servono.
22. Quali strumenti di BI hai usato?
Nominali e indica una dashboard che hai costruito. Vedi le nostre domande da colloquio su Power BI.
Domande di caso di business
23. Le registrazioni sono calate del 20% la settimana scorsa. Come indagheresti?
«Prima di tutto verificherei che il calo sia reale, controllando il tracciamento e il caricamento dei dati. Poi confronterei i dati per piattaforma, paese, fonte di traffico e passaggio di registrazione per capire dove è avvenuto. Se riguarda un solo canale o un solo passaggio, controllerei cosa è cambiato lì, per esempio una campagna terminata o un rilascio del sito. Condividerei ciò che ho trovato e ciò che ancora non sappiamo».
24. Come misureresti il successo di una nuova funzionalità?
Definisci l'obiettivo, scegli una metrica principale e delle metriche di controllo, e confronta con un gruppo di controllo o con un periodo prima e dopo.
25. Quali metriche monitoreresti per un negozio online?
Traffico, tasso di conversione, valore medio dell'ordine, tasso di riacquisto e costo di acquisizione del cliente.
26. Come spiegheresti un risultato complesso a un manager non tecnico?
Parti dalla conclusione e dal suo impatto, usa un solo grafico semplice e tieni breve la parte sul metodo.
Domande comportamentali
27. Parlami di un'analisi che ha cambiato una decisione
La domanda, i dati, ciò che hai trovato e cosa è cambiato.
28. Descrivi una volta in cui hai dovuto lavorare con dati incompleti
Quali ipotesi hai fatto e come le hai comunicate.
29. Come stabilisci le priorità tra le richieste di più stakeholder?
Impatto sul business e urgenza, concordate con gli stakeholder o con il tuo responsabile.
30. Parlami di una volta in cui la tua analisi era sbagliata
Assumiti la responsabilità, correggi e spiega cosa controlli ora.
Per strutturare queste storie, vedi la nostra guida al metodo STAR.
Prepara un progetto di portfolio solido
| Parte | Cosa includere |
|---|---|
| Domanda | Una domanda di business chiara |
| Dati | Fonte, dimensione e come li hai puliti |
| Metodo | Passaggi in SQL, foglio di calcolo o Python |
| Risultato | Uno o due risultati chiari con un grafico |
| Decisione | Cosa dovrebbe fare qualcuno sulla base di esso |
Come prepararti
- Esercitati su SQL ogni giorno per due settimane: join, aggregazioni e window function.
- Ripassa la statistica di base: medie, distribuzioni, test A/B, p-value.
- Prepara un progetto di portfolio e tre storie STAR.
- Esercitati ad alta voce su un caso del tipo «perché questa metrica è cambiata».
- Studia il prodotto dell'azienda e le metriche che probabilmente le interessano.
Per ruoli affini, consulta le domande da colloquio per business analyst e le domande da colloquio su Python. Se vuoi strumenti che ti aiutino a prepararti, la nostra panoramica sugli strumenti AI per i colloqui da data analyst confronta le opzioni.
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