数据分析面试中的业务分析问题，该如何回答？
一、数据分析面试中的业务分析问题，该如何回答？
你好，我是神策数据（
神策数据 | Sensors Data）的数据分析师，也面过一些刚毕业的同学，对于上面你问的问题，做出一些回答。
一、对于甲方公司，具体业务，面试官想要的是一个解决问题的思路和你的逻辑。以下是我的一些想法
- 具体的业务场景首先要明确出KPI（关键绩效指标），一个业务如果没有KPI那是没有办法去衡量和提升的
- 明确KPI后，再去对KPI进行指标拆解，比如电商中我们的KPI是订单转化率，那我们就可以拆解到它下面的小指标，比如提单量，购物车放弃量等
- 对想要的指标找到可以衡量的维度，维度也就是属性。我们所关注的KPI一般都可以抽象成一部分人去完成了一件事，所以维度上可以从“人”，“事”，“景”去做分析
- 人的自然属性包括年龄，性别，地区，行业等，如果是个网站等还可以记录首次访问来源，注册来源，vip等级等。
- 事的属性要根据具体的业务去寻找，比如购买这个事情就可以从订单价格，商品类型等去分析，不过也会有一些固定的属性，比如在移动设备上进行京东购买，那么设备的型号，制造商都可以去作为维度去分析。
- 还有就是场景化也可以是说定性分析，比如一个例子，外卖中某个数据在9月份的时候发现新用户（新设备作为新用户）突然暴增，各种维度进行下钻上卷进行分析都没有找到原因，后来发现是9月分苹果发版，出现的换机潮导致。
- 指标和维度确定后，就要去分析问题，比如一个电商网站的订单流程去分析用户流失率
- 主观上
- 要有一个benchmark去作为比对和参考那用户流失
- 用户流失一定会有一个漏斗的场景，用户在哪里哪一步流失严重
- 对漏斗去进行维度的下钻，比如通过地区维度做分组查看，发现河北地区的用户在漏斗中“用户提交订单”到“支付订单”过程中流失严重，导致了整体水平下降。那就去找这个地区中更细的维度去查看，比如具体到某个县，某群人，某个商品等，不同的维度进行交叉去分析原因。
- 主观上
- 客观上
- 进入网站前，也就是用户从哪里来的，是不是高质量用户，还是强行插入的广告导致用户误点，这样的用户在第一步就会流失非常高
- 进入网站后，也就是用户与网站的交互程度（engagement），这个就会体现出产品的交互设计是不是符合用户的使用习惯，我们有个案例，就是用户在注册的时候填的信息非常多，一个是填写麻烦，另一个导致上传经常失败，这一步用户流失很高。当简化注册信息填写后，流失率降了好多倍。
- 客观上
- 最后是找到原因后如何去解决，这个就会涉及到工作经验和对业务的属性程度，对于刚毕业的面试者不会去做过多的要求，不过能说出个一二三更佳。
二、对于乙方公司，相比甲方公司来说，关心的更是你对数据分析的理解和想法，其实就是上述回答中抽出来形成一个概念，那我们可以从Growth Hacker的角度去说，这里不会详细说。
- 用户获取
运营一个产品第一步就是获得用户，如果没有用户那就谈不上后续的事情了
- 提高活跃度
提高活跃度是一个比较大的话题，用户质量，产品设计，内容运营等都会成为影响这个问题的因素
- 用户留存
留存是极其重要的，我们都不想来的流量是一次性用户，不能像熊瞎子掰玉米一样，掰一个丢一个。当我们的留存率过低的时候，就不要想再去拓展新的用户，绝大多数用户对产品失望后基本不会再来，所以留存是关键
- 用户转化（获取收入）
目标转化，或者直接说成收入的获取是我们最核心的部分，不过影响它的因素会有很多，比如用户基数，用户活跃度，用户留存等
- 自传播
从自传播到再次获取用户是一个螺旋的上升过程，比如Facebook，传播速度像病毒一样，产品有这样的自传播，会迅速占领市场
三、总结
一个数据分析师要掌握的知识会很多，不分行业，干的事基本上包括了怎么收集数据、怎么分析数据、怎么展现数据，并可能提供一定的预测、评估或分析建议等。不管是甲方还是乙方，方法论是通用的，不一样的是具体的业务场景，以下是建议一些相关的书和需要的技能
《深入浅出统计学》
《精益数据分析》
《人人都是网站分析师》
掌握或者了解 Excel，PPT，SAS，SPSS，Hive，Sql，Python，R，统计学，经济学甚至心理社会学都可能会涉及到
也可以了解相关的第三方工具，如神策，谷歌分析，mixpanel等
二、在面试中怎样体现数据分析能力？
数据能力靠嘴没法说，只能吹嘘前公司背景以及对数据方面的重视。
三、京东数据分析师面试题？
（1）项目的数据量多大，多少维，数据都是怎么预处理的。
（2）你应用过哪些数据挖掘算法，针对简历上的算法或者模型，你看过源码或者模型中细节你知道多少，还是仅仅调用API用用而已
(3）项目中，你遇到过的最大的困难时什么，怎么解决的，从中学到什么。
（4）项目中hadoop搜索引擎你是怎么设计的，其中的分词是什么。
（5）数据是存在HDFS中还是Redis中的。
（6）spark和Hadoop的基本架构，尽量说。
四、BI大数据分析师面试技巧？
面试数据分析岗位，工具的考察肯定是少不了的，很多人都会写excel熟练，那面试官就会问“你常用的5个函数”、“你会用多少个函数”、“你用过最复杂的函数嵌套解决什么问题”、“你会用透视表做同比和环比吗”、“你会用条件格式函数吗”等等。
几个问题下来，基本就能知道你的Excel能力在哪个水平。如果这几个问题都能回答出来，我可能还会问问excel和sql搭配、切片器、超级透视表、动态图表等问题。
五、滴滴数据分析面试
滴滴数据分析面试：成功通关的秘密武器
近年来，随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，数据分析行业也得到了越来越多的关注和重视。在这样的背景下，滴滴公司作为一家拥有庞大用户基数的互联网巨头，对于数据分析人才的需求也日益增加。因此，滴滴数据分析面试也成为了许多求职者关注的焦点。 在滴滴数据分析面试中，求职者需要面对的问题涉及数据收集、数据处理、数据分析和数据可视化等多个方面。要想在面试中脱颖而出，求职者需要做好充分的准备，了解滴滴的业务和数据需求，掌握数据分析的基本方法和工具，并能够灵活运用统计学和机器学习等相关知识解决实际问题。 在准备滴滴数据分析面试的过程中，求职者可以从以下几个方面入手： 首先，了解滴滴的业务和数据需求。通过阅读滴滴的官方文档、报告和社交媒体内容，了解滴滴的业务模式、用户群体、竞争对手、市场份额等方面的信息。这些信息可以帮助求职者更好地理解滴滴的业务需求，从而有针对性地准备面试问题。 其次，掌握数据分析的基本方法和工具。数据分析的基本方法包括描述性统计、推导性统计、回归分析、聚类分析、决策树等，而常用的工具包括Excel、Python、R语言等。求职者需要了解这些方法和工具的基本原理和操作方法，并能够灵活运用它们解决实际问题。 此外，求职者还需要关注相关领域的最新技术和趋势。数据分析领域是一个快速发展的领域，新的技术和工具不断涌现。因此，求职者需要时刻关注相关领域的最新技术和趋势，了解行业动态，从而更好地应对面试中的相关问题。 在面试中，求职者需要注意表达清晰、逻辑清晰、自信从容等方面。表达清晰可以让面试官更好地理解求职者的思路和方法，逻辑清晰可以让面试更加高效和顺畅，自信从容则可以让面试官感受到求职者的专业素养和实力。 总之，滴滴数据分析面试是一个需要充分准备和展现自己实力的过程。只有通过充分的准备和实践，才能更好地应对面试中的各种问题，展现自己的专业素养和实力，从而获得更好的职业机会。 以上内容仅供参考，可以根据实际情况调整内容风格和形式等。六、大数据分析面试
--- title：大数据分析面试经验分享 --- 大家好，今天我想和大家分享一些关于大数据分析面试的经验。在当今的大数据时代，数据分析师的需求越来越大，因此，面试大数据分析师是一项非常重要的任务。 一、准备面试 首先，在准备面试时，我们需要了解大数据分析的基本概念和技能要求。这包括数据挖掘、机器学习、统计学、SQL、Python等技能。同时，我们需要准备一些实际案例，展示自己的分析能力和解决问题的能力。 二、了解公司背景和职位需求 在面试前，我们需要了解公司的背景和职位需求，以便更好地展示自己的技能和经验。我们需要了解公司的业务领域、数据规模、数据分析团队的情况等。同时，我们需要了解职位的具体要求，以便更好地准备面试。 三、面试技巧 在面试中，我们需要展示自己的专业知识和技能，同时也要注意一些面试技巧。例如，我们需要保持自信和冷静，回答问题时要清晰、有条理，展示自己的分析能力和解决问题的能力。同时，我们也要注意时间管理，不要超时回答问题。 四、自我介绍 在面试中，自我介绍也是非常重要的一部分。我们需要清晰地表达自己的背景、经验和技能，同时也要展示自己的职业规划和未来发展计划。这可以让面试官更好地了解我们，并判断我们是否适合这个职位。 总之，大数据分析面试是一项非常重要的任务，需要我们做好充分的准备和自我介绍。通过了解公司背景和职位需求，展示自己的专业知识和技能，我们一定能够成功地通过面试，成为一名优秀的大数据分析师。 以上就是我的分享，希望能够为大家提供一些参考。如有不足之处，还请各位前辈多多指教。七、京东数据分析面试
京东数据分析面试：专业数据分析师的必备技能
随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业不可或缺的一项技能。作为一家领先的电商平台，京东对于数据分析人才的需求也日益增长。在京东面试数据分析岗位时，除了基本的技能要求外，还需要注意一些关键点，以确保自己能够顺利通过面试。 一、了解京东数据分析岗位的职责 京东数据分析师需要负责收集、整理和分析数据，为决策者提供数据支持。因此，应聘者需要了解数据分析的基本流程和方法，以便能够快速适应工作。 二、掌握常用的数据分析工具 京东数据分析岗位常用的工具有Excel、Python和SQL等。应聘者需要熟练掌握其中一种或多种工具，以便能够高效地进行数据分析和处理。 三、熟悉数据处理和清洗技巧 数据处理和清洗是数据分析的基础。应聘者需要了解如何处理缺失值、重复值和异常值等，以确保数据的准确性和可靠性。 四、具备数据挖掘和建模能力 数据挖掘和建模是数据分析的高级技能。应聘者需要了解常见的算法和模型，如线性回归、逻辑回归和神经网络等，并能够根据实际需求选择合适的算法进行建模和分析。 五、了解行业趋势和业务知识 京东数据分析岗位需要了解电商行业的趋势和业务知识，以便能够准确分析和解读数据。因此，应聘者需要具备相关行业知识和经验，以便更好地融入团队和工作。 六、良好的沟通和表达能力 数据分析岗位需要与不同部门的人员进行沟通和协作，因此良好的沟通和表达能力是必不可少的。应聘者需要能够清晰地表达自己的分析和建议，并能够与团队成员进行有效沟通。 总之，京东数据分析面试需要应聘者具备专业的技能和知识，并能够灵活应对各种情况。通过了解岗位职责、掌握工具、处理数据、建模分析、了解行业趋势和业务知识以及良好的沟通和表达能力，应聘者可以更好地展现自己的专业素养和能力，提高面试成功率。八、腾讯数据分析面试
腾讯数据分析面试：专业人才必备技能
近年来，随着大数据时代的到来，数据分析人才的需求日益旺盛。而作为国内互联网巨头之一的腾讯，更是对数据分析人才求贤若渴。在腾讯的面试过程中，数据分析技能是必不可少的一项考核内容。本文将针对腾讯数据分析面试，为大家提供一些专业的建议和技巧，帮助大家更好地应对面试官的提问。了解业务
在数据分析领域，业务知识是非常重要的。数据分析师需要通过分析数据来为业务提供支持，因此需要对业务背景、流程和需求有深入的了解。在面试过程中，面试官会考察应聘者是否具备这一能力。建议应聘者在面试前针对所要面试的岗位了解相应的业务知识，了解公司业务的特点和流程，以便更好地与面试官交流。掌握数据分析工具
在腾讯，数据分析师需要熟练掌握一些数据分析工具，如Excel、Python、R等。这些工具可以帮助数据分析师进行数据清洗、数据可视化、数据建模等工作。在面试过程中，面试官会考察应聘者是否具备这些技能，以及是否能够灵活运用这些工具解决实际问题。因此，建议应聘者提前学习相关工具，并尝试使用它们解决一些实际问题，以便更好地展示自己的技能水平。具备数据思维
数据分析师需要具备数据思维，即从数据中发现问题、分析问题、解决问题的思维方式。在面试过程中，面试官会考察应聘者是否具备这一思维方式。建议应聘者多关注数据相关的新闻、报告和案例，培养自己的数据敏感性，以便更好地应对面试官的提问。善于沟通与合作
数据分析工作往往需要与其他部门合作，如产品、运营等。因此，数据分析师需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。在面试过程中，面试官会考察应聘者是否具备这些素质。建议应聘者在面试前了解公司文化、团队氛围等信息，以便更好地展示自己的沟通能力和团队合作精神。 总之，腾讯数据分析面试需要应聘者具备扎实的专业知识和技能，同时还需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。通过了解业务、掌握数据分析工具、具备数据思维并善于沟通与合作，应聘者可以更好地应对腾讯的面试过程，为进入腾讯工作奠定坚实的基础。九、数据分析十大算法？
1、蒙特卡罗算法
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题
4、图论算法
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
7、网格算法和穷举法
8、一些连续离散化方法
9、数值分析算法
10、图象处理算法
十、大疆数据分析要多久？
这个问题很难一概而论，取决于学员的背景和学习能力。但一般而言，完成大疆数据分析的时间在3个月到半年之间，这也与学习的专注度和时间投入有关系。在学习中，学员需要掌握数据统计基础、Python编程、机器学习等知识，并结合实际案例进行实战演练，才能够掌握大疆数据分析的全部技能。
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