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数据分析常见笔试面试业务题汇总--第1页
常见业务题
【1】如果我们发现,某店铺的X品类在今年3月的销量,比去年3月的销量下
降了50%,如果你是负责此次分析的数据分析师,你会如何分析?请写出你的分
析思路/过程/想法。
答1:
(1)检验数据是否正确。
(2)指标拆分。将指标与同期进行对比,定位问题。
销量=日均销量*30=订单数*(1-订单取消率-退货率)*30;
退货率=退货数/订单总数,进一步分析退货原因:质量问题/恶意退货/客服服务
问题;
订单取消率=订单取消数/订单总数,进一步分析订单取消原因,竞品性价比高/服
务好/店面设计好/店铺评分高
订单数=咨询数*(1-咨询流失率)+加入购物车*(1-购物车流失率)+直接下单咨
询流失定位原因回复不及时/不准确
用户群体,老用户销量新用户销量不同渠道转化率
(3)同时关注关键指标GMV是否下降明显
【2】如果需要你在1个月内,实现xxx产品10万人的拉新指标,你要如何做?
可以谈谈你的思路。
答1:
(1)首先是存量的利用,了解到我们的产品有超过50万的注册用户,而且产品的某某
功能又存在很强的社交性,我认为利用老用户传播将会是一个突破口,从转化率上这方
面我预计能够拉新4万人
(2)在增量上,我们可以对各个付费渠道进行数据整理分析,并重点投放roi较高的
渠道预计完成3万的新增指标
(3)其实这只是一个初步的拉新方案,而且拉新之后,我们后续要紧接着做好留存和
转化的工作。
【3】某APP7月份DAU比同年5月份上涨了10%,作为数据分析师,你会从哪
些方面分析DAU增长的原因?请列举至少两种以上拆分思路。
答1:
首先看用户类别,判断新增的活跃用户是新用户还是老用户。若为新用户,则DAU
上涨的原因是总用户数增加。若为老用户,说明APP的用户粘性有所增加。接下来对于
新用户和老用户的分析都可以从以下三种思路出发。
(1)按短期和长期因素拆分。长期因素表现在用户量的长期趋势,如一年来app的日
活指标都是呈上升态,可估算5月到7月按既往趋势的DAU增长量(换算为量而非百分
比),比如使用移动平均等预测手法计算;在剔除了趋势增长量的基础上,考虑短期因
素,考虑在7月和5月间有无重大社会事件、商业事件,社会事件可以是某种舆论造成
App的关注度提升,商业事件可考虑商业合作和商业活动(618),可以以各月的舆论热
度作为对比的指标。
(2)按内外部变化拆分。日活的变化第一是产品本身某个改动点获得认可,可以通过
ABtest、用户研究等方式来检验;外部变化是市场环境,可以从市场趋势和市场竞争(交
互作用)两方面来分析,市场趋势开始提倡或推动本类产品的增长(用户增长潜力),而
数据分析常见笔试面试业务题汇总--第1页
数据分析常见笔试面试业务题汇总--第2页
从分割市场的角度解释市场竞争,一个固定容量的市场,一些产品倒下或增加,必将导
致用户量的集中和分散,因此可考虑分析近几个月的行业舆情和竞争对手运营情况。
(3)按时空来拆分。可以将日活细拆为地区、城市的粒度,然后进行相应的对比,分析
具体的日活增长点是某一个城市、还是某些城市还是所有城市,如果是某个或某几个城
市,如可以分析这些城市的渗透率的变化,是否和其他日活变化不大的城市的渗透率相
差较大,则可以归结于业务推广的功劳。若所有城市日活都在上升,则可以考虑该增长
与野夫分析无关,考虑其他因素
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