Dưới đây là các câu hỏi và câu trả lời bằng tiếng Việt cho Phần 2: Câu hỏi nâng cao dành cho Business Analyst có kinh nghiệm. (Xem phần 1 ở đây) Tôi sẽ cung cấp câu trả lời ngắn gọn, súc tích, phù hợp với ngữ cảnh phỏng vấn và dựa trên nội dung từ tài liệu của Diwakar Kumar Singh. Nếu bạn cần câu trả lời chi tiết hơn cho bất kỳ câu hỏi nào, hãy cho tôi biết!
1. Tuyên ngôn Agile (Agile Manifesto) là gì?
Câu trả lời: Tuyên ngôn Agile là hướng dẫn về các nguyên tắc phát triển phần mềm theo phương pháp Agile, nhấn mạnh giải pháp lặp lại, hợp tác với khách hàng, và thích ứng với thay đổi hơn là tuân thủ kế hoạch cứng nhắc.
2. Những phẩm chất thiết yếu của một Business Analyst trong Agile là gì?
Câu trả lời: Một BA trong Agile cần: Hợp tác tốt với chủ sản phẩm và đội phát triển để thu thập yêu cầu, làm việc lặp lại, giữ yêu cầu nhẹ nhàng, hiểu thuật ngữ Agile, và tập trung vào giao hàng đúng hạn.
3. Khi nào bạn nên sử dụng mô hình Waterfall thay vì Scrum?
Câu trả lời: Nên dùng Waterfall khi yêu cầu đơn giản, cụ thể và không thay đổi, trong khi Scrum phù hợp với dự án phức tạp cần linh hoạt và phản hồi thường xuyên.
4. Bốn giai đoạn chính của phát triển kinh doanh là gì?
Câu trả lời: Bốn giai đoạn chính là: Hình thành (Forming), Bão tố (Storming), Chuẩn hóa (Norming), Thực hiện (Performing).
5. Bạn biết gì về Kanban?
Câu trả lời: Kanban là công cụ giúp đội Agile quản lý công việc trực quan, hoạt động như hệ thống lập lịch trong sản xuất đúng hạn. Bảng Kanban hiển thị trạng thái phát triển hiện tại.
6. Kể tên một số chỉ số Agile quan trọng nhất?
Câu trả lời: Một số chỉ số quan trọng: Tốc độ (Velocity), Ma trận Burndown Sprint, Ưu tiên công việc, Phân bổ loại công việc, Biểu đồ luồng tích lũy, Nhận thức loại bỏ lỗi, Giá trị kinh doanh giao hàng, Độ phủ thời gian, Thời gian giải quyết lỗi.
7. Có sự khác biệt nào giữa phát triển gia tăng (incremental) và phát triển lặp (iterative) không?
Câu trả lời: Phát triển lặp liên tục lặp lại chu kỳ sprint cho đến khi hoàn thiện sản phẩm, còn phát triển gia tăng xây dựng từng phần theo giai đoạn cho đến khi hoàn thành.
8. Sự khác biệt giữa lập trình cực đoan (extreme programming) và Scrum là gì?
Câu trả lời: Cả hai đều dùng sprint, nhưng Scrum kéo dài 2-4 tuần và ít linh hoạt, trong khi Extreme Programming (XP) có sprint 1-2 tuần và linh hoạt hơn với thay đổi.
9. Phân biệt giữa giảm thiểu rủi ro (risk mitigation) và tránh rủi ro (risk avoidance).
Câu trả lời: Giảm thiểu rủi ro là hành động khi rủi ro xảy ra, giảm xác suất; Tránh rủi ro là loại bỏ nguyên nhân để ngăn rủi ro, giảm tác động xuống 0
10. CATWOE giúp gì trong phân tích kinh doanh và ra quyết định?
Câu trả lời: CATWOE (Khách hàng, Tác nhân, Chuyển đổi, Thế giới quan, Chủ sở hữu, Ràng buộc môi trường) giúp phân tích tác động của quyết định lên khách hàng, quy trình, và môi trường, hỗ trợ ra quyết định trước.
11. Phương pháp luận RUP là gì?
Câu trả lời: RUP (Rational Unified Process) là phương pháp phát triển ứng dụng hướng đối tượng, sử dụng nhiều công cụ để quản lý dự án và sản xuất phần mềm chất lượng cao.
12. Phương pháp luận RAD là gì?
Câu trả lời: RAD (Rapid Application Development) là mô hình gia tăng, phát triển các giai đoạn song song như các dự án riêng lẻ, giao hàng theo thời gian cố định và tích hợp thành mẫu hoàn chỉnh.
13. Liệt kê các thành phần của Kế hoạch Công việc Yêu cầu (Requirements Work Plan).
Câu trả lời: Các thành phần: Mô tả dự án, Vấn đề chính, Sản phẩm bàn giao, Mục tiêu, Chiến lược, Nguồn lực, Ngân sách và thời gian.
14. Liệt kê các kỹ thuật thu thập yêu cầu trong Phân tích Kinh doanh.
Câu trả lời: Động não, Phân tích tài liệu, Nhóm tập trung, Phân tích giao diện, Phỏng vấn, Quan sát, Tạo mẫu, Hội thảo yêu cầu, Kỹ thuật ngược, Khảo sát.
15. Bạn có thể giải thích Phân tích Hệ thống (System Analysis) trong kinh doanh tốt đến mức nào?
Câu trả lời: Phân tích Hệ thống là quá trình diễn giải nhu cầu kinh doanh và các quy tắc quản lý áp dụng cho hệ thống kỹ thuật, chú ý đến các hạn chế để đáp ứng mục tiêu kinh doanh.
16. Với tư cách là một Business Analyst, quan điểm của bạn về việc di chuyển nhân viên giữa các tổ chức là gì?
Câu trả lời: Tôi nghĩ việc di chuyển nhân viên giữa các bộ phận có thể giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh nếu được quản lý tốt, tận dụng kiến thức kỹ thuật của họ để tối ưu hóa kết quả.
17. Bạn có nghĩ rằng một Business Analyst nên tham gia vào việc kiểm thử và tích hợp các giải pháp mới không?
Câu trả lời: Có, vì BA hiểu rõ thách thức của dự án, giúp kiểm thử hiệu quả hơn và hướng dẫn tổ chức cải thiện giải pháp trong quá trình kiểm tra.
18. Theo bạn, những nhu cầu cơ bản của một Business Analyst để hoàn thành nhiệm vụ của mình là gì?
Câu trả lời: Cần: Kịch bản trường hợp, Mô hình dữ liệu logic, Biểu đồ luồng dữ liệu, Báo cáo, Hướng dẫn công việc.
19. Sự khác biệt giữa các vấn đề sau triển khai (post-implementation) và trước triển khai (pre-implementation) của một dự án là gì? Vai trò của một BA trong việc quản lý cả hai là gì?
Câu trả lời: Vấn đề trước triển khai xảy ra trước khi thực hiện, còn sau triển khai xảy ra sau đó. BA hạn chế cả hai bằng cách dự đoán, giảm thiểu rủi ro và giải quyết nhanh chóng.
20. Ma trận Pugh là gì?
Câu trả lời: Ma trận Pugh là kỹ thuật Six Sigma để quyết định giải pháp tối ưu, so sánh ưu và nhược điểm với hệ thống tham chiếu.
21. Những lợi ích của việc sử dụng R cho phân tích kinh doanh là gì?
Câu trả lời: R cung cấp công cụ thống kê đa dạng, dễ tạo biểu đồ chất lượng cao, mở rộng tốt, và miễn phí, hỗ trợ nghiên cứu và phân tích dữ liệu hiệu quả.
22. Giải thích môi trường R.
Câu trả lời: R là bộ phần mềm tích hợp để xử lý dữ liệu, tính toán, và hiển thị đồ họa, bao gồm lưu trữ dữ liệu, công cụ phân tích, và ngôn ngữ lập trình đơn giản.
23. “Data Cleansing” có nghĩa là gì? Những cách tốt nhất để thực hành điều này là gì?
Câu trả lời: Data Cleansing là làm sạch dữ liệu. Cách tốt nhất: Phân loại dữ liệu, Chia nhỏ tập dữ liệu, Phân tích thống kê, Tạo hàm tiện ích, Theo dõi thao tác làm sạch.
24. Sự khác biệt giữa lập hồ sơ dữ liệu (data profiling) và khai thác dữ liệu (data mining) là gì?
Câu trả lời: Lập hồ sơ dữ liệu phân tích thuộc tính riêng lẻ (loại, tần suất), còn khai thác dữ liệu tìm kiếm mẫu, cụm dữ liệu bất thường.
25. Phương pháp chèn KNN (KNN imputation) là gì?
Câu trả lời: KNN imputation dùng giá trị từ các thuộc tính gần nhất để điền dữ liệu thiếu, dựa trên hàm khoảng cách để đo độ tương đồng.
26. Một nhà phân tích dữ liệu nên làm gì với dữ liệu bị thiếu hoặc nghi ngờ?
Câu trả lời: Dùng phương pháp xóa, chèn đơn, hoặc mô hình để phát hiện dữ liệu thiếu, lập báo cáo xác nhận, thay dữ liệu không hợp lệ bằng mã hợp lệ.
27. Định nghĩa Điểm ngoại lai (Outlier).
Câu trả lời: Điểm ngoại lai là giá trị khác biệt xa so với mẫu dữ liệu, được phát hiện bằng phương pháp Box Plot hoặc Độ lệch chuẩn.
28. “Clustering” là gì? Kể tên các thuộc tính của thuật toán phân cụm.
Câu trả lời: Clustering là phương pháp phân loại dữ liệu thành cụm. Thuộc tính: Phân cấp (Hierarchical), Cứng và Mềm (Hard and Soft), Lặp (Iterative), Phân tách (Disjunctive).
29. Định nghĩa “Lọc cộng tác” (Collaborative Filtering).
Câu trả lời: Lọc cộng tác là thuật toán tạo hệ thống gợi ý dựa trên hành vi người dùng, như lịch sử mua sắm, với các thành phần: Người dùng, Đối tượng, Sở thích.
30. Kể tên các phương pháp thống kê rất hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu?
Câu trả lời: Phương pháp Bayes, Quá trình Markov, Thuật toán Simplex, Chèn dữ liệu, Quá trình không gian và cụm, Thống kê thứ hạng, Tối ưu hóa toán học.
31. Va chạm bảng băm (hash table collision) là gì? Làm thế nào để ngăn chặn nó?
Câu trả lời: Va chạm xảy ra khi hai khóa khác nhau băm thành cùng giá trị. Ngăn chặn bằng: Chuỗi riêng (Separate Chaining) hoặc Địa chỉ mở (Open Addressing).
32. Làm thế nào để bạn giải quyết các vấn đề từ nhiều nguồn?
Câu trả lời: Xác định bản ghi tương tự, kết hợp thành một bản ghi duy nhất, và tích hợp lược đồ bằng cách tái cấu trúc.
33. Kể tên các bước của một dự án Phân tích Dữ liệu.
Câu trả lời: Hiểu yêu cầu kinh doanh, Xác định nguồn dữ liệu, Khám phá và làm sạch dữ liệu, Xác nhận dữ liệu, Triển khai và theo dõi, Dự đoán kết quả và lặp lại.
34. Những đặc điểm của một mô hình dữ liệu tốt là gì?
Câu trả lời: Hiệu suất dự đoán được, Thích ứng với thay đổi, Có thể mở rộng theo dữ liệu, Mang lại kết quả có lợi cho khách hàng.
35. Giải thích “Phân phối Chuẩn” (Normal Distribution).
Câu trả lời: Phân phối Chuẩn là hàm xác suất hình chuông, đối xứng quanh trung bình, mô tả cách các giá trị biến phân bố theo độ lệch chuẩn.
