真服了，我不信有这个题，还不会
常见的业务题
Q1你是怎么理解数据分析的?流程如何
Q2你认为数据分析的价值如何体现
Q3指标的异常波动变化(例如日活下跌)如何分析
Q4注册类和活跃类指标，你会看哪个
Q5用Python设计算法实现圆周率的计算
Q6估算一个星巴克门店的销售额
Q7你理解的指标是什么?有哪些组成部分
Q8指标和维度的区别和联系
Q9什么是北极星指标?什么是虚荣指标
Q10什么是指标体系?如何建立?业务应用场景
Q11什么是A/Btest?核心原理和应用场景
Q12A/Btest如何合理分流
Q13如何验证A/Btest的结果
Q14什么是漏斗分析?有哪些注意的点
Q15数据分析这么枯燥，你为什么想做呢
Q16你怎么理解统计学?生活中统计学应用举例
Q17什么是EDA(ExploratoryDataAnalysis)
Q18计算西瓜视频内容好评率
Q19使用ABTest评估算法效果
Q20如何评估一场活动的效果
Q21用户网购行为分析
Q22销售额下降了如何分析
Q23估算一个星巴克门店的销售额
Q24什么是同比、环比，意义是什么
Q25什么是相关性分析?相关和因果的区别是什么
Q26什么是聚类?业务应用场景?常见算法
Q27什么是分类?业务应用场景?常见算法
Q28什么是回归?业务应用场景?常见回归算法
Q29时间序列预测的原理是什么?有哪些应用场景
Q30、时间序列预测需要注意的点?和回归有何区别
Q31回归预测和时间序列预测的区别:
Q32不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量
Q33如果次日用户留存率下降了5%该怎么分析
Q34类比到头条的收益，头条放多少广告可以获得最大收益，不需要真的计算，只要有个思路就行
Q35APP激活量的来源渠道很多，怎样对来源渠道变化大的进行预警?
Q36用户刚进来APP的时候会选择属性，怎样在保证有完整用户信息的同时让用户流失减少?
Q37如何识别作弊用户(爬虫程序，或者渠道伪造的假用户)
Q38一个网站销售额变低，你从哪几个方面去考量?
Q39用户流失的分析，新用户流失和老用户流失有什么不同?
Q40GMV升了20%怎么分析?
Q41如果现在有个情景，我们有一款游戏收入下降了，你怎么分析
#python #计算机专业 #数据分析#程序员 #编程 #经验分享 #数据分析师#数据分析我在行 #数据库
常见的业务题
Q1你是怎么理解数据分析的?流程如何
Q2你认为数据分析的价值如何体现
Q3指标的异常波动变化(例如日活下跌)如何分析
Q4注册类和活跃类指标，你会看哪个
Q5用Python设计算法实现圆周率的计算
Q6估算一个星巴克门店的销售额
Q7你理解的指标是什么?有哪些组成部分
Q8指标和维度的区别和联系
Q9什么是北极星指标?什么是虚荣指标
Q10什么是指标体系?如何建立?业务应用场景
Q11什么是A/Btest?核心原理和应用场景
Q12A/Btest如何合理分流
Q13如何验证A/Btest的结果
Q14什么是漏斗分析?有哪些注意的点
Q15数据分析这么枯燥，你为什么想做呢
Q16你怎么理解统计学?生活中统计学应用举例
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Q18计算西瓜视频内容好评率
Q19使用ABTest评估算法效果
Q20如何评估一场活动的效果
Q21用户网购行为分析
Q22销售额下降了如何分析
Q23估算一个星巴克门店的销售额
Q24什么是同比、环比，意义是什么
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Q26什么是聚类?业务应用场景?常见算法
Q27什么是分类?业务应用场景?常见算法
Q28什么是回归?业务应用场景?常见回归算法
Q29时间序列预测的原理是什么?有哪些应用场景
Q30、时间序列预测需要注意的点?和回归有何区别
Q31回归预测和时间序列预测的区别:
Q32不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量
Q33如果次日用户留存率下降了5%该怎么分析
Q34类比到头条的收益，头条放多少广告可以获得最大收益，不需要真的计算，只要有个思路就行
Q35APP激活量的来源渠道很多，怎样对来源渠道变化大的进行预警?
Q36用户刚进来APP的时候会选择属性，怎样在保证有完整用户信息的同时让用户流失减少?
Q37如何识别作弊用户(爬虫程序，或者渠道伪造的假用户)
Q38一个网站销售额变低，你从哪几个方面去考量?
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Q40GMV升了20%怎么分析?
Q41如果现在有个情景，我们有一款游戏收入下降了，你怎么分析
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