【数据分析实战经验】0323近期思考

近期思考这个系列，是把我在工作时、上下班的地铁上，所思所想所惑之处写出来。

About interview

面试腾讯有感：作为数据分析师，理性和逻辑一定在感性之上。
1. 细分垂直行业的理解，要够。—可以查询艾瑞咨询、伽马数据等等平台
伽马数据
Q: 举个例子：谈谈你对短视频行业的了解。
A: 从用户定位、产品量级、优势/缺点、下一步发展 入手

2. Q:如何搭建APP的指标体系
A:一般通用项， 流量、内容、社交、营收 这四个方面入手
如果遇到电商类，采用 人、货、场 的几个方面入手

电商类：

游戏类（以养成、射击举例）：

3、回答的套路化，注意框架性回答：
比如 STAR 法则
S：当时我们遇到了情人节营收下降20万元以及第三天冲榜金额下降的问题。
T：分析出问题所在,帮助营收尽快恢复
A：第一：我采用核实数据上游，排除第三天冲榜金额异常
第二：根据下降20万的现象，根据公式法，拆解付费人数*APPPU。定位人均付费问题
第三：提出两条假设，一。。。。二。。。。
第四：根据玩家行为，进行分群，计算收益和，定位营销方式问题。
R:最终，调整回原有营销策略，营收回复
4、对自己回答的指标体系要有所依据
Q:常见的异动指标
A:我会分成外部+内部两方面来看
外部：PEST法则，但主要还是关注 政策（清明节）、经济、竞品、）等等
内部：4p理论，产品（本身迭代或重大改动）、价格（哪个品类，成本、利润）、销售渠道（哪个地区，哪种渠道（比如华为前些日子下架腾讯产品），前中后）、推广（广告、人员推销、营业推广与公共关系等手段）
5、对自己的一些建议
-1- 多沉淀，跳出细节看大方面，分析具体的活动效果多了，需要往大看，把自己当作产品owner去监控产品维度的指标。当然监控周期不一定是一天天，而是发现一段时间的问题，去进行专题分析
-2- 掌握一些大数据处理的实战经验，了解Hadoop、flink、kafka、等等流批处理框架
-3- 多做一些专题型探索，涉及金融的较好，可以试着多额外做些挖掘案例，技多不压身
-4- 由于产品的原因，对用户分层，精细化营销，个性化推荐，这块多加了解。

保持渴求，不要沉寂