数据分析常见的业务面试题

本文探讨了数据分析中常见的业务指标,包括用户数据、行为数据和产品数据的关键指标,并介绍了如何建立指标体系。此外,文章还详细阐述了如5W2H、逻辑树、对比分析等重要的分析方法,以及如何利用数据分析来解决问题和进行电商活动复盘。

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目录

一、工作中常用的指标有哪些 

        1、用户数据指标

                        ①日新增用户数

                        ②活跃率

                        ③留存率

        2、行为数据指标

                        ①PV和UV

                        ②转发率

                        ③转化率

                        ④K因子

        3、产品数据指标

                        ①总量

                        ②人均

                        ③付费

                        ④产品

二、如何建立指标体系

        1、什么是指标体系

        2、指标体系作用

                ①监控业务情况

                ②通过拆解指标寻找当前业务问题

                ③评估业务可改进的地方,找出下一步工作的方向

        3、如何建立指标体系

                ①明确部门KPI,找到一级指标(最核心指标)

                ②了解业务运行情况,找到二级指标

                ③梳理业务流程,找到三级指标

                ④通过报表监控指标,不断更新指标体系

三、常用的分析方法有哪些

        1、5W2H分析方法

        2、逻辑树分析方法

        3、行业分析方法

        4、多维度拆解分析方法(重点)

                ①理解

                ②作用

                ③如何使用

        5、对比分析方法(重点)

                 ①理解

                  ②如何使用

        6、假设检验分析方法(重点)

                        ①理解

                        ②如何使用

        7、相关分析方法(重点)

                        ①理解

                        ②如何使用

        8、群组分析方法

                        ①理解

                        ②作用

        9、RFM分析方法(重点)

                        ①理解

                        ②作用

        10、AARRR模型分析方法(重点)

                        ①理解

                        ②作用

        11、漏斗分析方法

                        ①理解

                        ②作用

四、如何用数据分析解决问题

        1、步骤

                        ①明确问题

                        ②分析原因

                        ③提出建议 

五、电商活动复盘 

        1、步骤

                        ①总体运营

                        ②价格区间

                        ③折扣区间

六、如何进行市场分析

        1、理解

        2、常用方法

         3、如何进行市场分析

七、小结


一、工作中常用的指标有哪些 

        1、用户数据指标

                        ①日新增用户数

                                可以通过新增用户数判断出渠道推广的效果

                        ②活跃率

                                是活跃用户在总用户中的占比;可分为日活跃率、周活跃率、月活跃率       

                        ③留存率

                                留存率可以评估产品功能对用户的粘性

                                根据时间,留存率分为次日留存、三日留存、7日留存等

        2、行为数据指标

                        ①PV和UV

                                PV:一定时间内某个页面的浏览次数,用户每打开一个网页就算一个PV

                                UV:一定时间内访问某个页面的人数,一个用户访问多次算一次

                        ②转发率

                                转发率=转发某功能的用户数/看到该功能的用户数

                        ③转化率

                                转化率=购买产品的人数/所有到达店铺的人数

                        ④K因子

                                用来衡量推荐的效果,即一个发起推荐的用户可以带来多少新用户

                                K因子=平均每个用户向多少人发出邀请*接收到邀请的人转化为新用户的转化率

        3、产品数据指标

                        ①总量

                                成交总额(GMV)=销售总额-取消订单金额-拒收订单金额-退货订单金额

                                成交数量:下单的产品数量

                                访问时长:使用APP或网站的时长

                        ②人均

                                人均付费=总收入/总用户数(客单价)

                                付费用户人均付费=总收入/付费人数

                                人均访问时长=总时长/总用户数

                        ③付费

                                付费率=付费总人数/总用户数

                                复购率:一定时间内,消费两次以上的用户数/付费人数,用于反映用户的付费频率

                        ④产品

                                从产品的角度去衡量哪些产品好,哪些产品不好。通过找出好的产品来进行重点推销,不好的产品去分析原因

                                热销产品数、好评产品数、差评产品数

二、如何建立指标体系

        1、什么是指标体系

                指标体系是从不同维度梳理业务,把指标有系统地组织起来;指标体系=指标+体系

        2、指标体系作用

                ①监控业务情况

                ②通过拆解指标寻找当前业务问题

                ③评估业务可改进的地方,找出下一步工作的方向

        3、如何建立指标体系

                ①明确部门KPI,找到一级指标(最核心指标)

                ②了解业务运行情况,找到二级指标

                ③梳理业务流程,找到三级指标

                ④通过报表监控指标,不断更新指标体系

三、常用的分析方法有哪些

        1、5W2H分析方法

                适合解决简单的商业问题,但是也不容忽视

                5W:what(是什么)、where(何地)、why(为什么)、who(是谁)、when(何时)、how(怎么做)、how much(多少钱)

        2、逻辑树分析方法

### 数据分析业务领域常见面试问题及答案 #### SQL 数据处理能力 - **如何优化一个慢查询?** - 查询性能可以通过多种方式提升。首先,确保使用了合适的索引,这能显著减少数据库扫描的时间。其次,避免在 `SELECT` 中使用通配符 (`*`) ,仅选择必要的字段可以降低传输的数据量。另外,合理利用子查询连接(JOIN)也能提高效率[^1]。 ```sql -- 使用索引加速查询 EXPLAIN SELECT id, name FROM users WHERE age > 30; ``` - **怎样解决重复记录的问题?** - 可以通过创建唯一约束来防止新纪录的插入造成重复。对于已存在的重复项,则可通过分组聚合的方式找出并删除多余的条目。也可以采用窗口函数配合CTE(公用表表达式),实现更复杂的去重逻辑。 ```sql WITH CTE AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column_name ORDER BY another_column) as row_num FROM table_name ) DELETE FROM table_name WHERE id IN (SELECT id FROM CTE WHERE row_num > 1); ``` #### 统计学基础 - **解释一下方差与标准差的区别是什么?** - 方差衡量的是数值与其平均值之间的离散程度平方后的期望值,而标准差则是对方差开根号得到的结果,它表示了一般意义上偏离均值的程度大小。相比而言,标准差更容易被直观理解因为其单位同原始数据相同[^2]。 #### 数据清洗技能 - **遇到缺失值你会怎么处理?** - 缺失值处理策略取决于具体场景以及缺失比例等因素。如果少量随机分布可考虑直接移除含有缺失值得行;当存在模式化缺失时则需深入调查原因再决定填补方法比如用均值/众数填充或是预测补全等手段[^3]。 #### 聚类分析的应用 - **请描述一次实际工作中运用到聚类的情况。** - 在客户细分项目里曾应用K-means算法对用户行为特征进行了无监督学习下的群体划分。通过对交易频率、金额等多个维度综合考量最终形成了几个具有代表性的消费群像,为企业精准营销提供了有力支持。 #### 时间序列分析实践 - **介绍一下ARIMA模型的工作原理吧。** - ARIMA即自回归积分滑动平均模型,由三部分组成:p阶自回归过程(Part AutoRegressive), d次差分(Differencing)达到平稳状态,q阶移动平均(Moving Average).该模型适用于线性趋势且周期性强的历史序列预测任务中表现出色.
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