数据分析面试问题

▼ 真题举例：比如某电商平台，每日监控当日的成交额情况，突然有一天某类目成交额暴增，请问作为数据分析师的你该如何分析？

▼ 答案示例：

• 问题确认：首先，需要确认该问题是否真实存在，即校验数据的准确性。例如：数据提取是否存在逻辑错误，上游表是否存在重复记录的问题？
• 确认有无外因，（pest分析：政策/经济（市场/竞品）/社会（热点话题/消费价值观）/时间（618/秋冬）
  • 环境影响：是否存在某爆款商品。比如近期新疆棉事件，导致李宁热度暴增，李宁因实时热点成为爆款商品，继而导致该店铺归属的运动类目成交额暴增。
  • 时间因素：是否存在季节性的波动，比如羽绒服行业在冬天属于热销款，夏天几乎属于0需求的供应状态。
  • 竞品因素：比如竞品拼多多上线大型补贴活动，势必对淘宝产生了巨大的冲击。
• 内因分析拆解，（商品维度：内部更新/销售渠道；用户拆解：地域/年龄/新老客）
  • 商品维度拆解：可设计相关指标（如：贡献度）定位异常行业、店铺等。
  • 用户拆解：可以拆解是否存在高客单用户，因某个个体拉高了特定类目的成交额。其次我们可以根据用户的属性，比如地域，年龄，新老客等维度进行拆分解析。

• 异常归因类问题建议有逻辑有结构的回答，体现基本严谨的分析思路。

• 常见做法即 排外拆内：排查有无外因影响后，通过业务涉及具体维度下钻分析来定位异常。