数据分析面试:业务题

0. 相关概念

  • UV:Unique Visitor 独立访问
  • PV:Page View 页面访问量
  • 漏斗分析:Funnel Analysis
  • CR:Conversion Rate 转化率
  • CRV:Click Value Rate 点击率
  • GMV:Gross Merchandise Volume 商品交易总额
  • DAU :Daily Active User 日活用户
  • MAU Monthly Active User 月活用户
  • ARPU:Average Revenue Per User 用户用户收入
  • 留存率
  • 复购率
  • 埋点
  • 同比:环比增长速度 = (本期数 - 上期数)/ 上期数 * 100%,会受季节影响
  • 环比:环比增长速度 = (本期数 - 同期数)/ 同期数 * 100%,可以排除季节影响
  • 相关性:变量之间相互相关,没有先后顺序(比如:y=0.5x)
  • 因果性:两个事件的发生有严格的先后顺序(变化可能延迟)

1. 你怎么理解数据分析的?数据分析的主要流程是什么?

数据分析是基于对业务的理解,发现业务中的问题或潜在的增长点形成分析思路,并利用数据分析工具进行分析,给出结论和解决方案,并协调各方推动方案落地,解决问题,回到业务中去的完整闭环。

数据分析的主要流程

  • 观察现状
  • 发现问题
  • 寻找原因
  • 预测未来
  • 生成决策
  • 推动落地
  • 复盘

2. 指标的异常波动变化(例如日活下跌),你会如何分析?

分为以下几个部分:

  • ① 核查数据是否可靠;确定指标计算口径是否一致;确定是否是市场的整体趋势
  • 描述并分析变化是否合理
  • ③ 多维度拆解分析,相关分析等等方法进行分析,寻找造成变化的相关因素
  • ④ 进行回归分析/预测,还会持续多久?最坏到什么程度?
  • 风险/损失评估,下跌对产品的核心KPI有什么影响
  • 制定策略,挽回损失/避免下次发生

2.1 电商GMV下降该如何分析?

在这里插入图片描述

2.2 某APP DAU 增长的原因

在这里插入图片描述

3. 什么是A/B Test?其核心逻辑是什么?

A/B Test是基于小样本的后验方法,通过设置对照组和实验组,对变量进行试验,通过假设检验对不同的结果进行检验,以检验变量是否对结果造成显著影响,从而选取最合理的方法。

其核心逻辑是通过随机合理分流,设置对照组和实验组,通过控制变量法,在保证两组用户除待验证变量不同外,其他变量分布均一致。

使用A/B Test评估算法效果

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

使用A/B Test 做效果评估

在这里插入图片描述

4. 如何理解漏斗分析?有哪些需要注意的点?

核心逻辑:分解和评估,将业务流程分解为关键环节形成漏斗,通过相邻环节的转化率定位问题环节。

常见漏斗有电商漏斗:首页-详情页-购物车-支付;还有用户生命周期AARRR;用户行为周期AIDMA
在这里插入图片描述
注意点:漏斗的各个环节一定是连续的,对应连续的业务流程
一般以上一环节为基准,计算相邻两个环节的转化率,1-转化率即为流失率,但并不意味着最低的环节就是问题环节。

5. 你认为数据分析的价值如何体现

(价值不在与数据,而在于业务,以及背后的原因一家优化方向)

数据分析不是数据统计,不能仅仅停留在输出一份报告,给出一些数字,要给出结论,讲清楚数据背后的业务含义,数字的大小正负说明业务是好是坏,有多好多坏。

除明确数字背后的业务含义外,还要给出背后的原因,好的方面是否可以复用拓展,坏的方面原因是什么,应对方案是什么?要把方案推动落地到业务中执行,并且跟进执行的效果和复盘,螺旋上升,不断迭代优化。

6. 什么是描述性统计?

描述性统计,是指运行图形以及概括性数据来描述数据特征。描述性统计主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及一些基本的统计图形。

  • 频数分析:在数据预处理部分可以检验异常值
  • 数据集中趋势分析:反应数据的一般水平,常用的有平均值、中位数和众数等
  • 数据的离散程度分析:反应数据之间的差异程度,主要有方差和标准差
  • 数据的分布:在统计分析中,通常要假设样本所属总体的分布属于正态分布,需要用到偏度和峰度两个指标来检查样本数据是否符合正态分布。
  • 绘制统计图:用图形的方式来表达数据,比用文字表达更清晰、更简明。

7. 什么是分类?有哪些分类算法?

分类:学习已有分类样本的特征,对新特征进行划分,是一种有监督的机器学习算法。
场景分类算法:

常见分类算:

  • 逻辑回归
  • SVM
  • 贝叶斯
  • 决策树
  • KNN
  • XGBoost

8. 什么是聚类?有哪些聚类算法?

聚类:对数据的特征进行抽象,通过算法将特征相似的对象划归为一类,是一种无监督机器学习算法。

关键:

  • 如何确定分类对的数量
  • 特征如何选择

常用聚类算法:

  • K-menas
  • DBSCAN

应用场景:

  • 互联网金融用户等级分类
  • 垃圾邮箱分类

9. 什么是回归?有哪些回归算法和应用场景?

回归分析:使用线性回归方程对两个或多个变量之间的关系进行建模的一种分析方法。

本质:找到一条最合适的“平均线”或者”超平面“,使得这条线或者这个面两边的点分布均匀。

应用场景:

  • 运营推广中,是不是花的钱越多,买的流量越多,品类越丰富,用户活跃度越高,那么,多到什么程度、大道到什么程度、丰富到什么程度、用户的活跃度最高,留存最高
  • 智慧城市的交通,预测交通通塞程度:自变量:时间段、商业指数,住宅指数、城区指数、道路指数;因变量:两个连续信号灯之间道路的通行时间
    (联想到费米问题)

常见回归算法:

  • 线性回归
  • lasso回归(拉索回归)
  • ridge回归(岭回归)

10. 如何评估一场活动的效果

具体可以展开来讲,可以从以下几个方面来讲:

1、活动关键指标达成分析
2、活动关键流程漏斗分析
3、活动的渠道、用户分析
4、活动策略、节奏分析

在这里插入图片描述

参考:数据分析星球(小红书)

<think>首先,用户的问是:“我想寻找业务数据分析相关的面试目请问业务数据分析面试数据分析面试常见问”。这翻译成英文是:“Iwanttofindinterviewquestionsrelatedtobusinessdataanalysis.Pleaseprovideabusinessdataanalysisinterviewquestionbank,commonquestionsfordataanalystinterviews.”根据系统级指令:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问,尽量保证回答真实可靠。参考站内引用:-[^1]:关于数据工程师面试流程。-[^2]:关于数据挖掘数据分析的重叠。-[^3]:关于活动效果分析的框架。-[^4]:关于SQL面试的例子。用户的需求是业务数据分析相关的面试目。引用[^3]直接提到活动效果分析的框架,这与业务数据分析相关。引用[^2]提到数据挖掘数据分析的重叠。引用[^4]提供SQL的例子,但SQL是技术技能的一部分,业务数据分析可能涉及更多业务理解。所以,我应该构建一个清晰的回答,包括:1.介绍业务数据分析面试的常见主。2.提供一些常见的面试和示例。3.生成相关问作为结尾。结构:-先简要介绍业务数据分析面试。-然后列出常见问类别和示例问。-最后生成相关问。确保使用中文。生成相关问:在回答末尾,添加§§相关问§§部分,列出几个相关问。引用标识:如果引用站内内容,在段落末尾添加[^n]。例如,引用[^3]的框架。常见业务数据分析面试:-业务理解:如解释业务指标、分析业务。-技术技能:SQL、Excel、Python/R、数据可视化。-案例研究:如用户问中的活动效果分析。-行为问:团队合作、解决问能力。-统计和模型:基础统计知识、A/B测试。基于引用[^3],活动效果分析的框架可以作为一个例子。示例问:1.如何分析一场营销活动的效果?2.解释ROI在业务中的重要性。3.SQL问:计算用户留存率。4.行为问:描述一个你解决数据问的经历。在回答中,自然地融入引用。例如,在讨论活动分析时,引用[^3]。最终回答结构:-开头:解释业务数据分析面试。-主体:列出常见问类别,每个类别下给出示例问。-结尾:生成相关问。</think>### 业务数据分析面试常见问指南 业务数据分析面试主要考察候选人对业务场景的理解、数据处理能力、分析框架的应用以及结果解读技巧。面试通常涉及业务知识、技术技能(如SQL或Python)、案例分析和行为问。以下是基于行业实践和常见面试库整理的常见问类别及示例问。这些内容参考了经典面试框架和实际案例,帮助你系统准备[^3][^4]。 #### 1. **业务理解与指标分析(考察业务洞察力)** - 示例问: - 如何定义和计算关键业务指标(如GMV、ROI、用户留存率)?请以电商平台为例说明。 - 分析一场营销活动的效果时,你会关注哪些核心指标?如何判断活动是否成功[^3]? - 解释$ \text{ROI} = \frac{\text{净收益}}{\text{成本}} \times 100\% $在业务决策中的作用。 #### 2. **数据处理与技术技能(考察工具应用)** - 示例问: - SQL:给定用户表`user_behavior`(字段:user_id, event_date, purchase_amount),如何计算每日用户平均购买金额?请写出SQL代码[^4]。 ```sql SELECT event_date, AVG(purchase_amount) AS avg_purchase FROM user_behavior GROUP BY event_date; ``` - Python:用Pandas处理销售数据,如何识别异常值并清洗?示例代码: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('sales_data.csv') df_clean = df[(df['sales'] > 0) & (df['sales'] < df['sales'].quantile(0.99))] # 移除负值和极端值 ``` - Excel:如何用数据透视表分析渠道转化率? #### 3. **案例分析与框架应用(考察问解决能力)** - 示例问: - 销售额突然下降20%,你如何逐步分析原因?参考漏斗分析框架:从数据收集、问定位(如渠道、用户行为)到改进建议[^3]。 - 设计一个A/B测试来评估新功能对用户留存的影响。包括假设、指标选择和统计方法(如使用$ p\text{-值} < 0.05 $判断显著性)。 - 用户问中提到“活动策略分析”:如果裂变活动效果不佳,你会如何优化利益点设计? #### 4. **行为与场景问(考察软技能)** - 示例问: - 描述一个你通过数据分析驱动业务决策的成功案例。重点说明分析过程和业务影响。 - 如何处理数据质量差(如缺失值多)的场景?结合你过往经验分享最佳实践[^2]。 - 团队中如何与业务方沟通复杂分析结果?确保非技术人员能理解。 #### 面试准备建议 - **真实可靠来源**:参考知名库如《2020数据工程师面试库》[^1]或LeetCode业务分析专,但业务数据分析更强调业务场景而非纯技术[^2]。 - **关键能力**:面试官常关注“清理数据、结果呈现和模型评估”能力[^2],确保回答结构化(如问定义→数据探索→结论→建议)。 - **练习资源**:使用Kaggle数据集模拟案例,或参考站内SQL面试[^4]提升技术技能。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值