「求职」10道数据分析面试题，涵盖80%常考知识点『业务篇-下』

预计阅读时间：6min

解决痛点：本文为大家总结了，面试中常会问到的10道业务侧数据分析思路题，对于准备跳槽的你相信会有很大帮助。

00

序言

上篇文章中，小火龙和大家分享了「10道数据分析面试题-上篇」，可以戳蓝字部分进行回顾。本篇将接着上篇内容，推给大家后5道知识点。

01

数据思维问题

题目6：产品近期新老用户流失率均较高，你觉得可能是什么原因？数据侧又可以做哪些事情？

考核点：对于用户增长的理解程度。

新用户和老用户，无论是在产品理解上，还是用户行为数据量级上，均存在差异。因此流失的原因也需要拆开来分析。

【新用户】

可能流失原因

• 功能原因：首次注册链路较长；功能设计较为复杂。
• 内容原因：产品核心内容不够聚焦，用户无法在短时间内发现产品价值；产品核心功能与宣传不符，使用户产生疑惑。

数据分析思路

• 针对注册链路的分析：通过注册漏斗找到流失较高的环节，调整设计框架，结合AB实验进行评估。注意：这里往往需要伴随维度的拆解，不同风格对于不同用户感知存在差异。
• 针对核心功能的分析：核心功能是否触达到用户，可以通过渗透率等方式进行评估；核心功能是否满足用户预期，可以通过留存等方式进行判断。

针对新用户的分析，可以参考文章「用户增长-新用户篇」。

【老用户】

可能流失原因

• 内部原因：审美疲劳，用户处于正常衰退期；功能/界面改版，用户无法习惯。
• 外部原因：同类竞品的影响；替代类竞品的影响。

数据分析思路

• 流失原因分析：通过随机森林特征贡献度等方式，挖掘影响用户流失较大的特征。例如：连续两周消费减少时，用户有流失风险。
• 流失用户预警：通过模型方式，挖掘用户是否可能会流失，并结合策略进行拉回。

针对老用户的分析，可以参考文章「用户增长-流失预警篇」。

题目7：产品近期某个页面的跳出率比较高，你会如何查询原因？

考核点：对于产品功能分析的掌握程度。

页面跳出=该页面是用户当前session内的最后一个页面，跳出的原因主要分为两种，「用户主动跳出」和「用户被动跳出」。

用户主动跳出：该页面使用户产生反感，从而使得用户跳出APP，例如：推广页面。可以通过页面是否有跳出点击行为进行判断，优先定位是主动还是被动，导致的跳出率增加。

用户被动跳出：该页面某些点位点击，吊起其他APP或者跳转到其他页面，这种情况会影响用户的持续消费。可以优先通过用户链路，调研该页面用户最后几次行为是什么，从用户明细粒度总结一些规律，并通过上卷到聚合数据进行验证。针对链路的分析方式，可以参考文章「链路分析竟能带来如此大的业务价值？」。

题目8：业务希望你分析一下产品的现状，并对未来发展给出一些建议，你会如何做？

考核点：对于探索性分析思路的掌握程度。

探索性分析=进攻型分析，是指在没有先验想法的前提下，通过数据加以探索及发现。做这种分析的时候，思路是非常重要的，可以考虑通过「人+货+场」结合的方式进行逐步拆解发现。具体方式可以参考「如何做好探索性分析？这5步需要掌握！」。

题目9：业务给你提了一个需求，你一般如何处理？结合一个案例加以说明！

考核点：日常需求处理的思路及思考程度。

这里如果你的回答是：“业务需要什么，就给对方输出什么”，那你的回答，恰巧命中了面试官最不想听到的答案。

这里，面试官希望听到你对一个需求的「思考+主导」能力。因此，在处理需求时，可以参考这个流程（流程不唯一，万变不离其宗）：

步骤一：了解需求背景，明确业务方真实目的（有时业务方也是为了完成老板需求，自己也不清楚要这个数据是为了什么，你这样做可以帮助他梳理清晰）。

步骤二：将业务需求数据化，由上至下梳理需要的数据及其口径。预判每个数据能够对结论产生的可能影响。注意：一定要明确口径，并与业务方达成共识，以防返工。

步骤三：处理需求，根据产出的数据判断是否可以满足业务目标，如不可以，需要继续思考，调整数据方向。

步骤四：输出需求文档，其中涵盖「数据产出+业务结论+业务建议」，从被动接需求，转变成主动推动需求。

题目10：在你的工作中，会用到哪些分析方法论，去处理业务问题？

考核点：对于分析方法论应用的熟练程度。

这道题相对比较开放，可以选择一个你应用较多的分析场景。例如：归因分析、预测分析、相关分析、因果分析、漏斗分析、链路分析、用户分析等。

在之前文章中，小火龙分享过一些方面的方法论，供大家参考应用：

• 归因分析：「如何30min内排查出指标异动的原因？」、「3种快速定位异常维度的方法」、「如何量化对大盘的贡献程度？」
• 预测分析：「时间序列预测神器-Prophet『理论篇』」、「时间序列预测神器-Prophet『实现篇』」
• 相关分析：「相关性分析在工作中的实战应用」
• 因果分析：「带你掌握AB实验最佳流程」、「因果推断问题还可以这样解决」
• 链路分析：「链路分析竟能带来如此大的业务价值？」
• 用户分析：「我对用户增长的理解『获客篇』」、「我对用户增长的理解『新用户篇』」、「我对用户增长的理解『流失预警篇』」

以上就是本期的内容分享。码字不易，如果觉得对你有一点点帮助，欢迎「关注」「点赞」「分享」哦，我会持续为大家输出优质的「原创内容」~~