37. 假設給一個數(shù)據(jù)集，我會選擇的分析步驟是什么樣的俊扳？（快手）
參考答案：
數(shù)據(jù)清洗（刪除重復項焰宣、填充缺失值和刪除異常值等）--思考需要分析的問題篓吁，得到分析思路--指標整合--可視化
==先對數(shù)據(jù)進行清洗臊诊，然后根據(jù)目標分析思路坡慌，制定指標芽世，再進行可視化挚赊。（4.22
38. 就快手而言，要如何分析在沒有營銷手段拉動的情況下济瓢，什么樣的作者/作品類型/作品內(nèi)容自然增長是具有快速增長增量的（快手）
參考答案：
首先荠割，制訂指標體系（七天內(nèi)漲粉量、播轉(zhuǎn)粉率旺矾、點贊率等）識別出快速增長的作者/作品蔑鹦。將這些作者的明細分為消費和供給兩方面進行分析。消費包括這些作者的稿件的點贊情況宠漩、點贊率情況等指標举反；供給包括投稿頻次，稿件屬于哪一類型等扒吁。通過這些數(shù)據(jù)來看是否具有一定的共性規(guī)律性火鼻。
==定制指標體系（4.24
39. 所以你擅長的內(nèi)容實際上是在現(xiàn)成數(shù)據(jù)集上做挖掘分析對嗎？（快手）
參考答案：
不是雕崩，我熟練掌握python對數(shù)據(jù)集清洗魁索，以及sql從數(shù)據(jù)庫中取出數(shù)據(jù)。對于其他網(wǎng)絡數(shù)據(jù)盼铁，我也會使用python爬蟲從網(wǎng)站上爬取數(shù)據(jù)粗蔚。
40. 實習中如何分析用戶流失路徑（字節(jié)跳動）
參考答案：
做埋點。用戶的流失率的分析需要統(tǒng)計次日留存饶火，三日留存鹏控，七日留存和一月留存致扯，我們的流程是：
1、畫出用戶地圖当辐，每一步埋點抖僵，最后通過對數(shù)據(jù)的分析判斷每一個步驟上的流失率，
2缘揪、優(yōu)化具體的操作步驟耍群，看題主描述的引導頁應該是注冊——選擇喜歡音樂類型——選擇喜愛歌手——APP首頁，至于進入后的其他環(huán)節(jié)不太清楚找筝，要對產(chǎn)品核心功埋點蹈垢，分析每一個核心功能每一個步驟，分析用戶在哪一步流失袖裕，這些數(shù)據(jù)的收集和分析有助于優(yōu)化該功能曹抬，提高用戶留存。
41. 工作中做過什么專題分析（字節(jié)跳動）
參考答案：
介紹專題分析的背景（為什么要做這個專題）-->分析思路（從什么方面進行分析陆赋，分析了哪些指標）-->分析結(jié)論（發(fā)現(xiàn)了什么現(xiàn)象沐祷，找出了什么原因）-->策略落地（針對這些現(xiàn)象實施什么策略，與哪些部門進行溝通）-->落地效果
42. 我們假設攒岛，飛書現(xiàn)在視頻會議功能用戶量驟減赖临，你會怎么分析（字節(jié)跳動）
參考答案：
首先，驗證數(shù)據(jù)的準確性灾锯，不是由于底層數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)口徑出現(xiàn)問題而出現(xiàn)的驟降兢榨。
隨后，將用戶進行分層顺饮，可以從地區(qū)吵聪、時段、行業(yè)等維度進行劃分兼雄，看哪部分的用戶顯著下降吟逝。
最后從內(nèi)部和外部進行原因分析，內(nèi)部從產(chǎn)品赦肋、運營块攒、技術(shù)層面找原因，外部從競品找原因佃乘。
==應該還有一個漏斗吧囱井，看看哪一個步驟出現(xiàn)問題（4.24
43. 那要是你作為一個內(nèi)部人員的話,怎么分析這些數(shù)據(jù)呢（字節(jié)跳動）
參考答案：
首先，我會先從產(chǎn)品現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)問題趣避，針對問題進行分析庞呕。
隨后，我會對問題進行拆解，再構(gòu)建數(shù)據(jù)指標體系住练。
最后我會對用戶進行分層地啰，對各個層級的用戶統(tǒng)計數(shù)據(jù)指標體系，看各層級用戶是否有明顯區(qū)別讲逛，能夠解釋問題髓绽。
44. 說一個你在實習中做異動指標分析的例子（滴滴）
參考答案：
在某視頻直播平臺實習時，我做過優(yōu)質(zhì)傳輸率異常值分析妆绞。這里的優(yōu)質(zhì)傳輸率指的是a和b在視頻通話過程中的丟包情況，優(yōu)質(zhì)傳輸率一般在95%以上枫攀，但是當時突然下降到了85%括饶。對此，我們將數(shù)據(jù)按照省份来涨、傳輸機房图焰、運營商等維度進行拆解，看各個維度的優(yōu)質(zhì)傳輸率情況蹦掐。我們發(fā)現(xiàn)有兩個省份的優(yōu)質(zhì)傳輸率很低技羔，并且后來發(fā)現(xiàn)是機房原因，我們把該省份的傳輸端口手動接入附近省份卧抗，次日優(yōu)質(zhì)傳輸率恢復藤滥。
45. 如果最近DUA有較大抖動，你怎么去找核心原因社裆？可以添加什么因素在這個分析模型中拙绊？（字節(jié)跳動）
參考答案：
首先確定是否是底層表或統(tǒng)計口徑的問題造成的較大抖動。隨后對用戶進行分層泳秀，分層的維度可以有新老用戶标沪、各年齡段用戶等，找到是哪部分用戶的DAU下滑明顯嗜傅。隨后從產(chǎn)品內(nèi)部和外部進行分析金句，內(nèi)部可以從產(chǎn)品、運營和技術(shù)上找原因吕嘀，外部可以從政治經(jīng)濟和競品分析找原因违寞。
46. 你剛才提到了版本你會用什么方法分析。（新版本上線分析）（字節(jié)跳動）
參考答案：
我主要從以下幾個方面寫的分析報告：
1.基于什么樣的背景（在什么樣背景下版本更新了）币他。
2.為了達成怎樣的目的（版本更新針對什么問題坞靶，針對哪些人群）。
3.做了怎樣的功能（新功能/改動功能有哪些）蝴悉。
4.監(jiān)控了哪些指標項彰阴。
5.各指標得到的結(jié)論。
6.總結(jié)這次版本更新的表現(xiàn)拍冠。
17.淘寶某日銷售額下降尿这，分析原因（阿里）
參考答案
銷量=下單數(shù) *（1-訂單取消率-退貨率）簇抵，
這個公式就可以把銷量用“下單數(shù)、訂單取消率射众、退貨率”等三個維度去量化碟摆，下單數(shù)=咨詢數(shù) *（1-咨詢流失率）+瀏覽量 *（1-瀏覽流失率）；
訂單取消率=支付取消數(shù)/下單數(shù)叨橱；
退貨率=訂單退貨數(shù)/已支付訂單數(shù)典蜕；所以又會引出“咨詢流失率、瀏覽流失率罗洗、支付取消數(shù)愉舔、訂單退貨數(shù)”等多個衡量指標。
經(jīng)過這樣一層一層公式化的量化伙菜，找到那些“最小不可分割的指標”轩缤，進而最可能發(fā)現(xiàn)本質(zhì)的問題所在了。
18.如果近期貝殼二手房成交量下跌贩绕，怎么分析（貝殼找房）
參考答案
首先火的，按照省市、價格區(qū)間等維度劃分淑倾，找到是哪個維度下的二手房成交量下跌馏鹤。找到原因后，分內(nèi)外部進行歸因踊淳，內(nèi)部包括產(chǎn)品側(cè)假瞬、運營側(cè)和技術(shù)測。外部包括宏觀經(jīng)濟政策和競品分析迂尝。
答案解析
定位原因+內(nèi)外部分析
19.用滴滴的行為情況脱茉，問你用哪些數(shù)據(jù)做分析，方案的優(yōu)缺點垄开，可行性琴许，效益這類問題（滴滴出行）
參考答案
哪些數(shù)據(jù)做分析：指標體系搭建。采用“人貨場”場景化搭建指標體系溉躲“裉铮“人”數(shù)據(jù)指標主要看發(fā)單用戶數(shù)、完單用戶數(shù)锻梳、客單價箭券、周期內(nèi)完單訂單數(shù)、取消訂單數(shù)疑枯、評價訂單數(shù)等朴恳「攘。“貨”數(shù)據(jù)指標主要看成交了多少轴捎，交易額多少，花了多少国章，到具體數(shù)據(jù)指標主要會看GMV、成交率豆村、取消率指標等等液兽。“場”數(shù)據(jù)指標主要看哪個渠道用戶點擊量大曝光率大掌动，帶來了多少新用戶四啰，完成多少交易訂單，客單價是多少粗恢。
方案的優(yōu)缺點可行性等可以采用AB實驗才量化拟逮。
具體步驟：
1.?收集指標，建立評估指標體系适滓。
2.?設置實驗組和對照組，分配流量恋追。
3.?假設檢驗凭迹，評估實驗結(jié)果是否顯著。
4.給出決策方案苦囱。
答案解析
指標體系問題+ab實驗步驟
20.總體轉(zhuǎn)化率下降嗅绸，但是其余各渠道轉(zhuǎn)化率正常，應該怎么進行分析撕彤？（猿輔導）
參考答案
這是辛普森悖論問題鱼鸠，多組數(shù)據(jù)分別討論時都會滿足某種性質(zhì)，可是一旦合并考慮羹铅，卻可能導致相反的結(jié)論蚀狰。要更客觀分析產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率情況，就需要設立更多角度去綜合評判职员。也就是對用戶進行更細致的劃分麻蹋。
答案解析
解釋什么是辛普森悖論問題+解決方法
