国内大厂数据分析师面试流程是怎么样

本文揭示了国内大厂数据分析师面试的流程和常见问题,以用户分析为例,探讨了当支付用户数大幅下降时如何进行问题排查。通过多维度拆解,分析新老用户、渠道转化率以及老用户活跃度,提出假设并寻找原因。同时,介绍了K-means聚类和RFM分层方法在用户分类中的应用,为精细化运营提供策略。

国内大厂数据分析师面试流程是怎么样的?面试官会提问哪些?

大厂常见面试问题揭秘!你做好准备了吗?

某易数据分析的其中一道面试题?

我们先来看问题前提哈~用户分析是电商数据分析中重要的模块,在对用户特征深度理解和用户需求充分挖掘基础上,进行全生命周期的运营管理(拉新—>活跃—>留存—>价值提升—>忠诚)

请回答下面2个问题:

第一个:当你发现本月的支付用户数环比上月大幅下跌(超30%),你会如何去探查背后的原因?请描述你的思路和其中涉及的关键指标

第一步,我们先明确问题

这一步在之前的笔试中应该比较明确了,那在面试时还需要像面试官明确下面这些具体的详细信息:

明确数据来源和准确性:时间是本月,对比的基准是上月,地点是哪个城市的支付用户还是所有的支付用户?数据来源哪个部门,数据是否无误

对业务指标理解:支付用户数=用户数*转化率 。明确是和上月对比下跌超过30%,运用多维度拆解分析方法,把整体拆成部分,查看内部的差异。

现在的问题是为什么支付用户数下降?是用户数下降了还是转化率下降了?

那么第二步,我们就来分析下原因

使用多维度拆解分析方法对支付用户数这个指标进行拆解:支付用户数=用户数*转化率

 

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