预计阅读时间:6min
解决痛点:本文为大家总结了,面试中常会问到的10道业务侧数据分析思路题,对于准备跳槽的你相信会有很大帮助。
00
序言
上篇文章中,小火龙和大家分享了「10道数据分析面试题-上篇」,可以戳蓝字部分进行回顾。本篇将接着上篇内容,推给大家后5道知识点。
01
数据思维问题
题目6:产品近期新老用户流失率均较高,你觉得可能是什么原因?数据侧又可以做哪些事情?
考核点:对于用户增长的理解程度。
新用户和老用户,无论是在产品理解上,还是用户行为数据量级上,均存在差异。因此流失的原因也需要拆开来分析。
【新用户】
可能流失原因
数据分析思路
针对新用户的分析,可以参考文章「用户增长-新用户篇」。
【老用户】
可能流失原因
数据分析思路
针对老用户的分析,可以参考文章「用户增长-流失预警篇」。
题目7:产品近期某个页面的跳出率比较高,你会如何查询原因?
考核点:对于产品功能分析的掌握程度。
页面跳出=该页面是用户当前session内的最后一个页面,跳出的原因主要分为两种,「用户主动跳出」和「用户被动跳出」。
用户主动跳出:该页面使用户产生反感,从而使得用户跳出APP,例如:推广页面。可以通过页面是否有跳出点击行为进行判断,优先定位是主动还是被动,导致的跳出率增加。
用户被动跳出:该页面某些点位点击,吊起其他APP或者跳转到其他页面,这种情况会影响用户的持续消费。可以优先通过用户链路,调研该页面用户最后几次行为是什么,从用户明细粒度总结一些规律,并通过上卷到聚合数据进行验证。针对链路的分析方式,可以参考文章「链路分析竟能带来如此大的业务价值?」。
题目8:业务希望你分析一下产品的现状,并对未来发展给出一些建议,你会如何做?
考核点:对于探索性分析思路的掌握程度。
探索性分析=进攻型分析,是指在没有先验想法的前提下,通过数据加以探索及发现。做这种分析的时候,思路是非常重要的,可以考虑通过「人+货+场」结合的方式进行逐步拆解发现。具体方式可以参考「如何做好探索性分析?这5步需要掌握!」。
题目9:业务给你提了一个需求,你一般如何处理?结合一个案例加以说明!
考核点:日常需求处理的思路及思考程度。
这里如果你的回答是:“业务需要什么,就给对方输出什么”,那你的回答,恰巧命中了面试官最不想听到的答案。
这里,面试官希望听到你对一个需求的「思考+主导」能力。因此,在处理需求时,可以参考这个流程(流程不唯一,万变不离其宗):
步骤一:了解需求背景,明确业务方真实目的(有时业务方也是为了完成老板需求,自己也不清楚要这个数据是为了什么,你这样做可以帮助他梳理清晰)。
步骤二:将业务需求数据化,由上至下梳理需要的数据及其口径。预判每个数据能够对结论产生的可能影响。注意:一定要明确口径,并与业务方达成共识,以防返工。
步骤三:处理需求,根据产出的数据判断是否可以满足业务目标,如不可以,需要继续思考,调整数据方向。
步骤四:输出需求文档,其中涵盖「数据产出+业务结论+业务建议」,从被动接需求,转变成主动推动需求。
题目10:在你的工作中,会用到哪些分析方法论,去处理业务问题?
考核点:对于分析方法论应用的熟练程度。
这道题相对比较开放,可以选择一个你应用较多的分析场景。例如:归因分析、预测分析、相关分析、因果分析、漏斗分析、链路分析、用户分析等。
在之前文章中,小火龙分享过一些方面的方法论,供大家参考应用:
以上就是本期的内容分享。码字不易,如果觉得对你有一点点帮助,欢迎「关注」「点赞」「分享」哦,我会持续为大家输出优质的「原创内容」~~