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指标异动类问题分析框架 - 数据分析师面试题 - 图1

引言

在数据分析面试题中,常常会出现这样的问题:

  • 机票的成交转化率下降了,怎么分析。
  • 航班公司觉得自己的某个航线经营状况不好,怎么利用我们的数据帮助他们找原因
  • 销售量下降如何分析?

在这种题目中,面试官显然不希望得到一个“抖机灵”的答案,而是考察我们对指标异动的分析框架(思路),至于最终的原因,可能没有那么重要。
(PS:曾经我以为,如果面试官提到“大幅”这样的字眼,比如总收入/PV/GMV之类大幅减少,那么他会希望我分析出数据出错……这个先验假设后来被面试官证伪了hhh)

框架

分析框架主要分4部分:

  1. 明确定义
  2. 问题定位
  3. 指标拆解
  4. 原因分析

    明确定义

    私以为,做一个数据分析师很重要的一点,就是明确定义。在工作上,如果和业务方对需求的定义不统一,那我们的辛苦工作往往会白给;另一方面,在业务方提需求后,明确他们的核心诉求(真正的需求),也是很重要的。
    比如引言中“航班公司觉得自己的某个航线经营状况不好,怎么利用我们的数据帮助他们找原因”的问题,我们就需要先明确“经营状况不好”的定义,是横比(其他公司、其他航线)还是纵比(历史经营状况)?

    问题定位

    指标异动类问题分析框架 - 数据分析师面试题 - 图2

    指标拆解

  5. 分析框架:指标的公式拆解方法,将题中的指标拆分为一些指标的加减乘除。(二八原则:指标有很多种拆解方法,需要选择最“主要”的指标)

  6. 逻辑:上述拆解方法的局限性,如:
    1. 指出假设缺陷:在某些情况下,某种假设会使得数值有偏差
    2. 指出分布缺陷:在某些情况下,数据分布不均匀会导致数值有偏差
    3. 估算保守/激进:在这种框架下,是得到真实数据的上界还是下界

      原因分析

      指标异动类问题分析框架 - 数据分析师面试题 - 图3
      主要分为外部原因和内部原因分析。
      外部原因分析比较成熟的方法论是PEST,即政治、经济、社会、技术。“产品调研方法论”是参考产品调研的步骤(市场、竞品、用户调研),但这个方法论是我自己想的,不能算是成熟的方法论。

      例题

  • 网站销售额下降怎么分析
  1. 首先要定位到现象真正发生的位置,到底是谁的销售额变低了?这里划分的维度有:
    1. 用户(画像、来源地区、新老、渠道等)
    2. 产品或栏目
    3. 访问时段
  2. 定位到发生未知后,进行问题拆解,关注目标群体中哪个指标下降导致网站销售额下降:
    1. 销售额=入站流量下单率客单价
    2. 入站流量 = Σ各来源流量*转化率
    3. 下单率 = 页面访问量*转化率
    4. 客单价 = 商品数量*商品价格
  3. 确定问题源头后,对问题原因进行分析,如采用内外部框架:
    1. 内部:网站改版、产品更新、广告投放
    2. 外部:用户偏好变化、媒体新闻、经济坏境、竞品行为等

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原文链接:https://blog.csdn.net/u013382288/article/details/80417681

  • GMV升了20%怎么分析

(我噼里啪啦分析了一通面试官笑嘻嘻地告诉我是数据错了,因为面试较紧张没有意识到这个问题,现在想想真是个大坑啊)

  1. 参考该面试者经验,应该先估算一下数字有没有问题
  2. 同样的套路:
    1. 两层模型:进行用户群体、产品、渠道细分,发现到底是谁的GMV提升了
    2. 指标拆解:将GMV拆解成乘法模型,如GMV=广告投放数量广告点击率产品浏览量放入购物车率交易成功率*客单价,检查哪一步有显著变化导致了GMV上升
    3. 内外部分析
      1. 内部:网站、产品、广告投放、活动等
      2. 外部:套PEST等框架也行,或者直接分析也行,注意MEMC即可

这一题要注意,GMV流水包括取消的订单金额和退货/拒收的订单金额,还有一种原因是商家刷单然后退货,虽然GMV上去了,但是实际成交量并没有那么多。
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原文链接:https://blog.csdn.net/u013382288/article/details/80417681

参考文献

https://blog.csdn.net/u013382288/article/details/80417681
https://mp.weixin.qq.com/s/gEHs2MWgBFn70StSmJD2tQ