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（

）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。

• • 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。

• 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、业务内勤面试问题以及回答问题案例？

业务内勤面试一般比较考量个人的细心和耐心程度，因为做业务内勤的人员因为要处理各个业务员的订单，要和客户具体沟通订单实施情况，要和不同的人员打交道，要处理沟通每个订单的具体实施，所以需要很细心和耐心，不然很容易出现小错误，从而影响订单。

三、数据仓库、数据集市的区别？

数据仓库和数据集市是两种常见的数据管理和分析架构，它们有一些区别，如下所示：

定义：数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一个集成、主题导向、面向分析的数据存储系统，用于支持企业决策和分析需求。它从多个源系统中提取、转换和加载数据，并将其组织成一种适合分析的结构。数据集市（Data Mart）：数据集市是一个小型的、专门用于满足特定业务部门或特定业务需求的数据仓库。它通常是从数据仓库中派生出来的，包含了特定业务领域的数据。

范围：数据仓库：数据仓库通常是一个企业级的数据存储系统，涵盖了整个组织的各个业务领域和功能。它集成了多个源系统的数据，并提供了全面的企业视图。数据集市：数据集市是针对特定业务部门或特定业务需求而创建的，它只包含与该业务领域相关的数据。数据集市可以是独立的，也可以从数据仓库中派生出来。

数据结构：数据仓库：数据仓库采用了一种主题导向的数据模型，通常是星型或雪花型模型。它将数据组织成一系列的事实表和维度表，以支持复杂的分析查询。数据集市：数据集市可以采用与数据仓库相同的数据模型，也可以根据具体需求采用其他数据模型。它的数据结构通常更简单，更专注于满足特定业务需求。

使用者：数据仓库：数据仓库通常面向企业的高层管理人员和决策者，用于支持战略性和战术性的决策分析。数据集市：数据集市主要面向特定业务部门或特定业务需求的用户，用于支持他们的操作性和战术性决策。总的来说，数据仓库是一个集成、全面的数据存储系统，用于支持企业级的决策和分析需求；而数据集市是一个小型、专门用于满足特定业务部门或特定业务需求的数据仓库。数据仓库提供了全面的企业视图，而数据集市更专注于特定领域或需求。

四、面试业务员问题及回答技巧？

以下是常见的面试业务员问题及回答技巧：

1. 为什么想成为一名业务员？

回答技巧：强调自己的热情和责任心，表明自己对销售的热爱和追求。可以描述自己的成功记录，或者谈谈自己与顾客或同事建立的良好关系。

2. 你最喜欢和最不喜欢的销售环节是什么？为什么？

回答技巧：针对喜欢的销售环节，强调自己喜欢这个过程的原因，例如能够提供最好的服务、建立长期客户关系等。对于不喜欢的销售环节，也要客观分析自己的原因，并强调自己努力克服这些困难，实现销售目标。

3. 如何与客户建立良好的关系？

回答技巧：强调自己的交往能力和沟通技巧，表达自己真诚的态度和为客户着想的理念。可以说明自己是一个善于倾听客户需求并提出解决方案的人，并以具体的案例说明自己的做法。

4. 如何解决客户投诉？

回答技巧：强调自己的耐心、专业性和责任心，客观分析客户投诉的原因，并提出针对性解决方案。强调重视客户反馈，并承诺及时跟进问题，不断改进服务。

5. 你认为自己的最大优势是什么？

回答技巧：针对企业对业务员的要求，从自身的实际出发，突出自己的优势。可以强调自己的目标导向、热情态度、灵活适应能力等，并补充具体的实例加以说明。

总之，面试业务员时，应该展现自己积极向上、具有挑战精神、具有开创性和商业洞察力、可以快速学习和适应等特点，同时强调自己擅长解决问题、跨团队协调、有效沟通以及处理高压环境的能力。

五、数据运营面试问题及回答技巧？

介绍一下数据运营的职责和所需技能。

回答技巧：数据运营主要负责分析用户行为、市场趋势和业务数据，并提供决策支持。需要具备数据分析、统计学、市场、业务理解等相关知识。

为什么想从事数据运营这个领域？

回答技巧：对数据分析和决策支持感兴趣，同时希望掌握市场和用户行为的分析方法。

如何分析用户行为？

回答技巧：从用户调研、数据分析和可视化等方面入手，结合业务场景和产品特点，分析用户行为特点和趋势，并提供决策支持。

如何进行市场分析？

回答技巧：通过市场调研、竞品分析和行业动态等方式，了解市场趋势和竞争格局，同时结合业务数据进行分析，为决策提供支持。

如何进行数据分析？

回答技巧：需要掌握数据分析工具和统计学知识，同时需要对数据进行深入挖掘和分析，提炼出有价值的信息和结论。

如何进行数据可视化？

回答技巧：需要掌握数据可视化工具和技巧，将数据分析结果以图表、报告等形式进行展示，使决策者更容易理解和接受。

如何与团队协作？

回答技巧：需要与产品、设计、技术等部门紧密合作，同时需要与团队成员进行有效的沟通和协调，共同完成项目。

六、业务数据化和数据业务化的区别？

根据以上对业务数据化与数据业务化的理解和分析，笔者认为两者之间实际上存在着四种关系：浅与深的关系、先与后的关系、Doing与Done的关系、相辅相成的关系。

（1）数据应用的深度：浅与深的关系

业务数据化是数据的浅层应用，数据业务化是深层应用。前者是前提和基础，后者是前者的延伸与深化。

（2）数据应用的节奏：先与后的关系

先有业务数据化，再有数据业务化。在数据价值释放这首歌曲中，业务数据化是前奏和序曲，数据业务化是主体和高潮部分。

（3）数据价值释放的进度：Doing 与Done 的关系

在数据价值释放的进程中，业务数据化是Done、是先手，数据业务化是Doing、是后手。业务数据化是过去式和现在完成时，而数据业务化则是现在进行时和将来完成时。

（4）相会于数据中台：相辅相成的关系

业务数据化与数据业务化相会于在数据中台，是数据中台战略落地的左右手，业务数据化是左手，对应业务中台，数据业务化是右手，对应数据中台。业务数据化与数据业务化相辅相成，业务数据化是为了更好的开展数据业务化。数据业务化对业务数据化提出更高的要求，倒逼业务数据化做的更精细，两者共同服务于业务运营和数据价值释放。

七、如何正确回答面试问题：面试回答问题的技巧

面试回答问题的重要性

面试是求职过程中至关重要的一环，而正确回答面试官的问题可以决定您是否能成功获得工作机会。因此，掌握面试回答问题的技巧至关重要。

面试前的准备

在面试前，您应该对公司有一定的了解，包括他们的使命、愿景、领导团队以及业务范围。您还应该做好自我介绍并准备好针对您申请的职位的相关问题的回答。

回答问题的技巧

1. 直面问题：听清问题后，可以先简短地确认是否理解正确，然后开始回答。

2. 结构清晰：回答问题时，可以采用STAR法则（Situation 情境，Task 任务，Action 行动，Result 结果），即先描述情境，然后阐明你的任务，接着描述你采取的行动，最后说明结果。

3. 积极表现：表现出对工作的热情和积极进取的态度，例如积极解决问题、勇于承担责任等。

4. 注意语言：语言要得体、规范，避免使用口头语、缩略语或过于正式的措辞。

5. 举例说明：尽量用实例来说明自己具备的能力和特质，这样更容易让面试官相信。

常见问题及示例回答

1. 请介绍一下自己： 我毕业于{大学名称}，专业是{专业名称}，在{上一家公司}担任{岗位名称}，负责{工作内容}。

2. 您的优缺点是什么： 我的优点是{举例说明自己的优点}，我的缺点是{举例说明自己的缺点}，但我正在努力改进。

3. 为什么想要加入我们公司： 我对贵公司的产品/项目非常感兴趣，我相信在这样的环境中我可以发挥我的专长，并且我很赞同贵公司的核心价值观{举例说明}。

结语

正确回答面试问题需要一定的准备和技巧，希望以上的建议可以帮助您在面试中更加从容地应对各种问题，取得理想的工作机会。

感谢您阅读本文，希望可以为您的面试提供帮助！

八、数据集市和数据仓库的区别与联系？

数据集市概念在实际工业届使用的比较少，一般用数据仓库，有时候会把他们等同。我一般是把数据集市看做是数据仓库的上层，比如围绕一些主题的数据，当做数据集市。

九、风之集市关于果树的问题？

1.不施肥不会有事，不过施肥会提高品质（何乐而不为呢？）

2.果树是不用浇水的3.果树种子状态的时候随便踩吧...没有任何问题（成了树就踩不了了...）

4.果树除了在刮大风和暴风雪的天气下可能会倒之外应该是没有年限限制的...就是应该是活几年都可以~~

十、形容回答问题回答很好的句子？

1) 你真爱动脑筋，这么难的题你都能解决!

　　2) 你的想法真不错，向你学习。

　　3) 瞧，你多聪明呀，这么难的题目你一会儿就想出来了。

　　4) 你的回答，与众不同，真了不起。

　　5) 老师欣赏你的勇气。

　　6) 你好厉害!敢于向书本提出问题，你的勇气令人羡慕!

　　7) 通过你的发言，老师觉得你不仅认真听，而且积极动脑思考了，加油哇! i

　　8) 虽然，你提的问题比较幼稚，但，老师分明看到了一颗创新的幼芽正破土而出。

　　9) 老师欣喜地感到你们不再是一张张任意涂抹的白纸，而是有独特思想和个性的当代少年。

　　10) 即使你摔倒了，老师一样为你喝彩。因为你迈出了别人不敢迈出的一步。

　　11) 老师不说你多么优秀，但你是——与众不同的。

　　12) 你虽然没有完整地回答问题，但你能大胆发言就是好样的!

　　13) 老师真想在下节课看到你更出色的表现!

　　14) 对学习较吃力学生经常说："老师相信你经过努力一定能行!

　　15) 虽然课文中有许多你不认识的字，但你一直努力把课文读完，你是个有毅力的孩子。有了这种毅力，还有什么事情能难倒你呢?

　　课堂上赞美学生回答问题的话语最新：

　　1) 来，请你谈谈这个问题。我从你的眼中看出来，你的心中一定是有了与其他同学不一样的看法。勇敢地站起来。

　　2) 发现你笑得越来越甜了，真的很好，多笑笑，我们都不怕甜。

　　3) 这个办法真好，我们来试试，你的想法到 ......