数据分析面试题｜如何提升app的用户参与度
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春招保驾护航！
参考回答：
- 第一步：定义指标。几乎所有的产品案例研究都从一个模糊的目标开始，第一步是将此目标转化为可以优化的指标。 比如。 "我将小红书上用户的参与度定义为每天至少采取一项行动的用户比例，其中行动意味着与网站互动，即发布、喜欢、上传图片等" 。
- 在指标确定之后，选择我们认为对该指标起到影响的变量特征。比如用户特征（性别、年龄、城市、关注数量、粉丝数量等）以及与他们的浏览/在线行为（最近一天发布内容数量、最近一天点赞数量等）。
- 选择一个模型来使用第 2 点的变量来预测第 1 点确定的指标。我们可以选择决策树等模型，这里可以讲一讲选择这个模型的优势是什么。比如，我选择随机森林 (RF) 是因为我想要高准确率。RF 在具有分类变量和异常值的高维度数据上运行良好，并且随机森林能够告诉我每个变量的重要性。
- 提出几个模型预测结果可能出现的场景。 比如。在检查了我的模型后，我发现来自低端机型的用户参与度并不高。另一方面，30 岁以下的女性用户非常投入，但相应地，我们没有很多这样的用户。利用自己对他们产品的了解，尝试提出可能真实存在的问题（分维度，新老用户，不同年龄用户，不同区域用户等等，某一类用户可能投入很好或者很不好）
- 定义下一步如何解决。 比如，我会检查低端机型用户的性能问题，比如直播/视频等的加载延迟问题，是不是由于低端机性能差。出现很卡的情况，从而导致用户的使用体验很不好，我们可以尝试对性能进行优化。另一方面，年轻的女性用户的参与度很高，我会告诉运营团队通过广告或特定营销策略来吸引更多年轻的女性用户。最终我们的案例研究答案应始终以可能的后续步骤来改进和提升原始指标。
⚠️提醒：
只要有意义，指标如何准确定义并不重要，例如你选择时间长度为每周，也可以每日，或可以选择用户的平均操作次数而不是超过一定阈值的用户百分比。请不要选择一些很难测量的指标。例如，知乎上问题的回复率不是一个具体的指标。无法评价，太模糊了。但是一天内至少得到一个回复的问题的百分比是一个指标。大家可以尝试选择与公司使命相关的指标。就像小红书关心用户之间的交互一样，这就是为什么我们在上面选择了激励用户的操作。或者比如app的使用时长，这些指标都可以反应用户对你app的使用体验。
再比如知乎关心高级内容（内容生态），因此你可以选择一些包含质量衡量标准的指标，例如：第一天内至少获得 3 个点赞的回复)
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