数据分析师面试怎么做

如何在笔试/面试中回答数据分析场景相关的问题？分三步走：

第一步：明确你遇到的场景类型

企业数据分析场景可分为以下几种：

经营数据分析：指收入、销量等企业经营活动相关的数据分析；

销售数据分析：指销售收入、销售额、销售单产等与销售活动直接相关的数据分析：与经营分析的区别是销售分析粒度更细，频次更密

要求速度更快；

客户数据分析：即CRM分析，指客户购买额、购买频次、购买偏好等客户产生的相关数据的分析；

营销/市场数据分析：指企业营销/市场活动的投放、反馈、效果相关数据的分析，运营分析可归入这一类，也可归入产品类；

产品数据分析：单个产品的数据分析，包括实物产品和服务产品（互联网产品也归入服务产品类）；

确定场景后，进入第二步：明确分析目标

对于不同的场景，分析目标是不一致的：

经营数据分析：监控企业的运行情况，目标是发现企业经营活动中的问题，主要关注点是销量/销售额总体时序变化、地区分布、总体

单个点变化原因；

销售数据分析：目标是保证完成销售任务，监测销售效率低的原因，提出解决办法，主要关注时序进度、落后原因、销售单产情况等；

客户数据分析：目标是深入理解客户，典型方法是RFM模型；

营销/市场数据分析：目标是了解投放效果，优化投放计划，提升投放效率，关注点主要集中在ROI相关的指标；

产品数据分析：综合了前边几类分析的内容，分析目标则集中在某个产品上；

目标明确以后，最后一步：搭建分析体系

每一个场景里的内容看似复杂，但记住两个核心，即可推导出所有的分析点：

核心一：绝大多数分析都是针对人（内部人员和客户）、财（收入，支出）、物（产品，服务）三个对象进行的，所有的基础分析指标

由单个对象或对象间的组合推导出来。

核心二：做分析时处理指标记住八个字：变化、分布、对比、预测

变化：指标随时间的变动，表现为增幅（同比、环比等）；

分布：指标在不同层次上的表现，包括地域分布（省、市、区县、店/网点）、用户群分布（年龄、性别、职业等）、产品分布（如动感地带和全球通）等；

对比：包括内部对比和外部对比，内部对比包括团队对比（团队A与B的单产对比、销量对比等）、产品线对比（动感地带和全球通的ARPU、用户数、收入对比）；外部对比主要是与市场环境和竞争者对比；这一部分和分布有重叠的地方，但分布更多用于找出好或坏的地方，而对比更偏重于找到好或坏的原因；

预测：根据现有情况，估计下个分析时段的指标值。

将两个核心的内容叠加到一起，分析体系基本就建立了。