我的面试经验
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哈喽，今天继续干货分享~
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在滴滴数据分析岗招聘中有一个这样的面试题：给到一个业务场景问其中的数据如何去分析，如何去落地？
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很多小伙伴习惯于数据库里有啥字段就用啥，不区分场景，不打标签，结果自然分析不出东西。比如本例（问题在首图里），很有可能原始数据记录，就是有XX个已发布的视频，有XX人观看，有XX观看的人报名，没了。不深入思考的话，很有可能倾向于：
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1⃣拿每周观看视频人数&每周销量总数，做相关分析，看相关系数是多少
2⃣拿每周视频的观看人数&观看视频后购买的人，计算视频转化率，然后画一条折线图
3⃣拿每周看视频的人&报名了没有看视频的人，分两组，计算购买率
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这样能算出三个数字，但是下结论的时候，就很容易被业务挑战：
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1⃣我发现观看视频人数和销量相关系数0.51——所以呢！所以又怎么样？？？
2⃣我发现近三周视频转化率在下降——废话！我早知道了……
3⃣我发现看了视频的购买率高出5%——废话！肯定高呀，所以呢？
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常见的质疑就是这么来的。这些结论之所以都是废话，是因为业务看了以后，真的不知道能干啥。业务方期望听到的优化建议，是：视频还能不能做！能做的话，每周发布多少量合适？发布啥话题？要不要挂链接？不能做的话，我要怎么解决销售问题！这才是有用建议。
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那么，如何解决呢？五个步骤，用数据分析优化业务。
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第1⃣步：理解业务场景
第2⃣步：分析业务痛点
第3⃣步：归纳分析逻辑
第4⃣步：进行数据准备
第5⃣步：输出分析结论
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主要内容我在图片里有详细介绍，大家感兴趣可以看图片讲解～
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业务场景分析，本身就是比较复杂的问题，要耐得住性子和推翻重来的勇气，层层论证后得出可落地的方案。
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好啦！如果你觉得这篇笔记对你挺有帮助，那就点个赞支持一下吧！大家如果还有什么不懂的地方，欢迎在评论区留言，我会根据大家的问题不定时回复哒！
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