数据分析面试八股文–业务场景类

1.数据体系的搭建

核心目标确定:

• 明确业务核心指标(如电商的 GMV)。
• 识别影响核心指标的二级指标(用户数、转化率、客单价)。

策略举措:

• 针对每个二级指标制定增长策略(增加广告投放、优化页面内容、调整产品组合)

流程梳理:

• 明确用户的购买流程(搜索、商品页、加购、结算)

场景化操作:

• 对每个环节设定目标，度量和监控指标。

2.数据异动分析

数据准确性排查：

• 核实数据来源和统计口径的准确性。

周期性波动分析：

• 检查长期统计数据以识别是否为周期性波动。

异动定位:

• 确认数据异动后，对指标进行拆解，寻找波动源头。

日活案例分析：

• 排除外部因素后，内部因素分析分为新老用户，
• 新用户减少:检查拉新渠道和用户属性变化。
• 老用户减少:分析留存情况，建立用户流失画像和模型，及时召回。 

3.业务活动分析

确定活动目标:

• 明确活动主题(拉新、转化、成单等)和主要目标。

转化因子拆解：

• 分析影响转化的各个因素。

效果对比:

• 与预期效果对比，评估是否达成目标。
• 活动前后对比，评估活动的实际影响，
• 同类活动横向对比，评估效果的相对表现。
• 往期活动纵向对比，评估效果的历史趋势。
• 投入产出比对比，评估活动的收益。

项目调研：

• 进行行业分析、需求分析、竞品分析、盈利能力分析等。