数据分析面经-问答②

数据下降型（向上找，向下钻）——业务诊断

DAU某一天下降，如何找原因？（至少有6到7种思路）

向上找流程：注册的时候下滑？转化的进程出问题，登录出现问题？登录后跳转的页面出bug？

向下找指标：如何定义DAU？是哪个的DAU下滑？新老用户的留存率怎么变？是哪些用户活跃下降了，和地区、时间有关吗？用户投诉和反馈有变化吗？

指标选取型——指标体系

如何给一个小程序设立关键指标？

明确目的：是为了增长、促活还是召回？假如是为了增加，关键指标就是每日新增用户数；如果是为了召回，就是老玩家回归率

指标拆解型——MECE法则：相互独立，完全穷尽

小程序某个功能的优缺点（用户角度{价值}+{时间}）？

优点：流程短、用户投入成本低

缺点：页面布局不合理、操作逻辑混乱

AB测试流程（知乎自搜）

工作中最不能接受的事（服从性测试：牢大在摸你的底线，打算cpu你了，先怂拿offer，拿到了就当爷）

面试的回答只能是自己明明能做好的事，因为疏忽没做好（表现自己的努力）

反问环节（表忠心，别问薪资，拿到了offer再说）

如果我想过二面，有什么改进的地方？

我还需要准备什么？

怎么优化自己？

介绍经历（最好是做一个完整的分析报告，建议自己从头动手做一遍）

某音的优化点？

商业模式梳理：物流交互和B2B电商关系

内容方向：优化算法，不只是短视频，需要结合长视频，抛弃短平快恶俗的刻板印象

新老用户哪一类更容易出现推荐内容审美疲劳？（陷阱题）

高级回答：为什么用户是新老的区分？不应该是推荐算法的问题吗，哪一类推荐的更好审美疲劳就越少啊

中级回答：这两类的推荐有何区别，如何召回用户

普通回答：老用户看得多，推荐内容定型了，审美疲劳；新用户看的不够多，无法准确推荐，推的都是重复内容，审美疲劳

个人的优缺点评价

【人没有缺点，只有特点】看公司需要什么，我的特点会比较符合这一点