Day4: 业务分析(Part 2)

前言:25年秋招开始准备了吗?作为一个2022届的数据分析岗位的秋招上岸党很正式的告诉你,想上岸大厂,第一份大厂实习在这个时候必须准备了!22年的此时,我在寒风凛冽的北京拿着120块的实习工资,过年没舍得回家,才拿下我的大厂敲门砖。

转眼已经2025年,重拾这个专栏主要是为了分享点互联网打工的心得,数据分析求职的经验,以及我在秋招过程中如何准备面试,沉淀下来的一些知识点和走过的雷区,希望能够尽量给予未来优秀的“数分人”一些帮助和岗位的资讯。我还创建了属于数分人的社区,大家可以一起交流数分求职问题,还能互相交流求职经验,借鉴分享,*************。(记得添加来自‘牛客’备注哦)

四、 AARRR模型

AARRR是一套用户转化的行为模型,属于链路拆解的角度。 

其中:

Ø Acquisition:用户获取 

Ø Activation:提高活跃度 

Ø Retention:提高留存率 

Ø Revenue:获取收入 

Ø Refer:获取recommend和传播 

获取 -> 活跃 -> 留存 -> 收入 -> 传播,是一个产品从无到有获得用户的行为链路。在实际面试中,基本80%的题目都可以用AARRR做链路拆解,如为何公司销量下降,获得销量的链路为获取-活跃-留存-收入,可以从中分析哪个环节转化率降低。

 

五、SWOT矩阵

SWOT分析很常用,相信大部分同学在本科期间都能接触。主要运用于行研、项目研究中,在数据分析面试中,可能偏战略、商分方向的同学会使用多一些,可以按照SWOT框架对某一业务从宏观层面进行阐述。 

S指优势、W指劣势、O指机会、T指威胁。

六、常用指标梳理

面经**:

数据分析的业务面试题核心总结主要为三类:①指标体系②移动分析③策略制定。其中指标体系和异动分析的出现频率很高,策略制定相对较少。 

1. 指标体系

指标体系即要求通过设定指标,来跟踪观察业务某方面的现状,更好的做评估,实际面试中,有的问题会直接告诉你做出指标体系,也有的问题会用其他说法,比如请针对某一问题写一份报告,该从什么角度写。比如要给某项业务搭建一个看板,应该如何搭建。这些问题虽然问法不一样,但本质还是指标体系问题,只要能想清楚描述事情的现状需要什么指标,怎么写报告或怎么搭建看板也就迎刃而解。 

指标体系题目回答的核心就是拆解+常用指标回答。主要考察的是你的逻辑思维能力和对常用指标的熟悉程度。

 

Ø 直播体系如何搭建(字节跳动) 

Ø 流量方面有哪些指标,如何分析(字节跳动) 

Ø 在观看-follow-开会员的路径下,如果取消follow功能就可以直接开会员,是否合理,该如何衡量(字节跳动) 

Ø 预计上线一个功能给参与用户发放discount券,如何建立指标评估功能上线效果(携程) 

Ø 体验过领英职场这个APP吗?你认为用户活跃度可以有哪些指标可以度量。(领英) 

Ø tiktok做Promotion,想评估Promotion带来的新增dau,怎么做(字节跳动) 

Ø 如果B站引入母婴类的视频,想看看这部分引入会不会带来正向的效应。从什么指标入手去分析(快手) 

Ø 某电商网站在2019年一年的运营中,用户订单的具体数据。现在需要对用户的shopping xi惯、平台总体运营情况等进行分析,并提出一些有效建议。(滴滴) 

Ø 可以量化广告投放效果的指标(游卡) 

2. 异动分析

异动分析,即公司某个指标突然出现异常上升/下降,需要寻找异常波动的原因。这类题目的回答方式是套路化的。 

step1:确认数据是否真实。在实际面试中,有时会故意给出一个特别大的波动数字,如某天公司利润突然提高了200%,一般而言这种波动明显是异常,作为数据分析师需要在分析前明略的发现是否是数据统计问题,进行确认。否则若数据本身是错误的,那么对错误的数据去寻找原因,坠终都是无用功。 

step2:确认该异常波动是否真的是异常。常用的办法是同比,比如某日DAU突然增长10%,从同比角度来说,可以查看同比上周的今天或者去年的今年,是否也有突然增长10%左右的现象,原因在于波动的当天可能是周末或节假日,如果上周或去年今天也存在这个现象,那么此时数据虽然波动很大,但并非异常现象。 

step3:对异动的原因进行分析。这一块就回答了业务分析坠核心的本质-拆。组合运用维度拆解、链路拆解、指标拆解等方式,根据实际题目回答,表现自己的逻辑。 

Ø 某个活跃周期(节假日附近)内某地的酒店订单量持续下降,如何分析(携程) 

Ø 北京烧烤店第二季度销售额增长30%怎么分析(快手) 

Ø 假设现在发现b站留存率下降了,如果让你写一份研究报告,你会怎么写(字节跳动) 

Ø 饿了吗GMV下降如何分析?(alibaba) 

Ø 学校食堂营业额环比上月有明显减低,你会从哪些角度分析?(翼支付) 

Ø 如果一个主播坠近营收下降了应该如何分析(字节跳动) 

3. 策略制定

策略题在数据分析业务题中属于难度较高的题目,一般需要根据某个业务场景,制定相应策略。如如何从抖音挖掘有潜力的用户入驻B站等。 

这类题目一般会让人一瞬间毫无头绪,但其实其本质说白了无非就是指标体系评估和维度拆解的综合运用,所谓的策略,无非就是先把事情拆解分类,用指标评估现状,再针对性地solve。 

举例:如何从抖音挖掘有潜力的用户入驻B站。

第一步:对有潜力的用户进行分类,即什么是有潜力,可以分为高人气高粉丝的大主播、人气目前不高但增速很快的新主播、在抖音人气不高粉丝不多增速不快,但内容非常适合B站氛围的潜力主播。 

第二步:建立指标体系进行评估,即通过数据识别主播是否属于上述三类人***。那么可考虑的指标包括主播的forward、粉丝、收藏数(识别高人气高粉丝)、主播的forward、粉丝、收藏速增速(识别高速增长的新主播)、主播粉丝的用户画像标签(是否适合B站氛围) 

综合来说,策略题目无非就是拆解和指标体系的综合运用,在遇到问题时乍一下容易很慌,其实完全没有必要,按拆解+指标的思路就能自由应对。 

Ø 从粉丝和会员的角度,如何提高观众转粉,粉丝转会员(字节跳动) 

Ø 怎么优化支付到签收的耗时;(字节跳动) 

Ø shopee想做一个内容社区,需要挖掘一部分作者的内容做冷启,该选择什么样的作者?(shopee) 

参考资料:

RFM模型:

RFM模型详解:客户价值评估与运营策略指南-CSDN博客

人货场模型 :

数据分析八大模型:人货场模型_不同平台的人货场定义-CSDN博客

AARRR模型:

AARRR模型在电商营销的应用-CSDN博客

SWOT分析:

SWOT分析法解析-CSDN博客

常用指标梳理:

数据分析--常用数据分析指标_用户类型 留存用户 新增用户-CSDN博客

#数据分析##大厂##字节##阿里##腾讯##数据科学##秋招##实习#

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01-14 23:11
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北京大学 嵌入式软件开发
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