01 / тестовое задание

Самокат:
тестовое задание для аналитика данных

Реальное тестовое с собеседования на Junior Data Analyst: исходный текст задания, как решать и частые ошибки.

02 / оригинальный текст

Текст тестового задания

Исходный текст задания без редактуры — так, как его прислали кандидату.

Данные к заданиюОткрыть данные →

Задание #1

Нужно на основе приложенных выгрузок сделать отчет в Power BI и отправить файл .pbix (если файл не влезает в почту - положи его на гугл диск и пошарить ссылкой). Обратно слать выгрузки не нужно.

Требования к отчету - представь, что это все данные, которые вообще есть и ты делаешь первый в компании отчет.

Твоя задача выжать из этих выгрузок максимум пользы. Какие показатели посчитать, какие визуализации выбрать и как организовать отчет - твой выбор.

Выгрузки можно найти тут:

warehouses

products

orders

order_lines

В выгрузках рандомные данные, но стоит воспринимать их как фактические. Всю обработку нужно делать внутри Power BI - исходные файлы оставь как есть.

Бонус: Если найдешь что-то интересное (аномалии, тренды, зависимости, etc.) - оформи свои мысли в ворде, сопроводив скринами визуализаций из Power BI и отправь файл .docx

Если хочется сделать в формате презентации или описать внутри Power BI - тоже гуд.

Задание #2

Выгрузить список user_id тех пользователей, кто купил за период 1-15 августа 2 любых корма для животных, кроме «Корм Kitekat для кошек, с кроликом в соусе, 85 г».

Отправить файл .xls

Задание #3

Напиши SQL запрос к воображаемой БД, которая имеет структуру как у тебя получилось в 1 задании в Power BI.

Т.е. те же 4 таблицы, те же ключи и те же поля.

Запрос должен вернуть топ 5 самых часто встречающихся товаров в первых заказах пользователей в СПб за период 15-30 августа.

03 / что проверяют

Что проверяет это задание

01

Дашборды

Визуализация метрик и понятная подача результатов.

02

Excel

Формулы, сводные таблицы и аккуратная работа с таблицами.

03

Python

Обработка данных и расчёты: pandas, скрипты, автоматизация.

04

SQL

Выборки, агрегаты, джойны и оконные функции для анализа данных.

04 / как решать

Как подойти к решению

  1. 1

    Разберите условие: что именно просят посчитать и в каких разрезах.

  2. 2

    Сверьтесь с данными: какие таблицы есть, период и нужные фильтры.

  3. 3

    Решайте по шагам и фиксируйте промежуточные результаты и допущения.

  4. 4

    Доведите до финальных чисел и коротких выводов или рекомендаций.

05 / частые ошибки

Частые ошибки

  • Неверный период, разрез или единицы измерения.
  • Не учтены фильтры и сегменты из условия.
  • Решение без промежуточных шагов — только финальная цифра.
  • Нет выводов и рекомендаций по результату.
06 / хороший ответ

Каким должен быть сильный ответ

Хороший ответ — это не просто финальные числа или код. Работодатель должен увидеть, как вы думаете, как проверяете ограничения задачи и как оформляете результат.

  • короткое описание логики решения;
  • промежуточные таблицы, запросы и фильтры;
  • финальные значения по каждому пункту задания;
  • понятные выводы и рекомендации.
07 / похожие задания

Похожие задания

08 / разборы в telegram

Хочешь больше таких разборов?

В Telegram-канале разбираю тестовые с собеседований, метрики и типичные ошибки кандидатов.

Подписаться в Telegram →
09 / следующий шаг

Разбираешь тестовые, но не уверен в решении?

На интенсиве разбираем реальные кейсы, A/B-секции, метрики, SQL, Python и типовые ошибки кандидатов.