数据分析面试常见50个问题及解答要点

为了帮助各位学习数据分析的小伙伴们成功拿到offer！本期给大家整理了一些数据分析面试时的高频问题，分享给大家 数据分析高频面试50题，点击下方链接进行下载完整版，下面展示部分面试题，希望大家积极点赞收藏加关注，一起冲鸭～cda

链接下载：https://edu.cda.cn/group/4/thread/178781

1、你觉得工作中做得最有价值的专题分析是哪一个？

【参考答案】

这题要着重准备！！！往往一面是让自己挑一个你认为最有价值的。

这个就需要提前对工作进行总结，翻看之前的分析报告，看看数据及结论，注意这里最好选择应用到业务并且得到正向反馈的专题报告来说。

一个分析报告，从萌生到落地再到后续优化，要形成一个闭环，而且是有价值的闭环：

专题背景和目的，怎么分析的？
如何在数据中找到价值或者可以提升的机会点？
如何反馈的，反馈之后业务部怎么改进？
改进之后是否跟踪效果，效果如何？

当然此外，你也可以提一个你自己认为确实很自豪的分析报告，如果没有落地，可以分析一下为什么没有落地，碰到的困难等等

2、如何要构建一套指标体系？

【参考答案】

整体思路：构建指标体系应该“纵向”和“横向”相结合

纵向指的是梳理出分析问题的整个流程，比如对于电商产品，需要分析出用户从进⼊网站到最终下单的整个流程，对于工具类产品，则需要关注用户使用过程中的体验以及用户流失情况。
还需要横向拓展不同的维度，如基于用户画像的⼈群分类、根据不同业务背景的时间拓展以及业务线的划分。

最后将纵向和横向的结果相结合，就得到了一套完整的指标体系。

3、在数据分析这个岗位上，你有什么优势时，该怎么回答？

【参考答案】

具体可以从个⼈能力、专业背景、工作经验、资源优势、性格这⼏点来阐述。

面试前要做好分析，每种工作都需要与之相匹配的特点和能力。

就数据分析这个岗位而⾔，可以说对数据敏感度较⾼，谨慎细微，逻辑思考能力强。

另外还有掌握常见分析工具和实际应用操作能力强等都可以应对此类问题。

4、被问到职业规划时，该怎么回答？

【参考答案】

这个问题的侧重点在考察你的稳定性和中长期的职业发展思路。我们可以分为短期和中长期来阐述。

⾸先，在短期方面，可以阐述短期内所需持续提升的工作能力，专业技能，然后是大的行业内的知识积累等
其次，在中长期方面可以说是管理方面的提升，对于业务各个模块的进一步把控，以团队为中心，产出更多的价值观。也可以跳出公司层次本身，例如说希望可以在数据分析领域生根，成为行业内的专家等。

5、 数据挖掘和数据分析到底有什么区别？

【参考答案】

数据分析是针对于个别属性的实例分析，提供有关属性的各种信息，如值范围、离散值及其频率空值的发生，数据类型长度等。
而数据挖掘则是侧重于聚类分析、异常记录检测、依赖关系、序列发现、多个属性之间的关系控制等。

6、用户行为的核心节点有哪些? 如何有针对性地设计指标?

【参考答案】

了解用户行为的核心节点，实际上就是纵向分析的过程。互联网公司大多针对C端用户进行分析，这里就以C端用户(consumer 消费者)为例进行介绍。对于C端用户，核心的三个节点是新增、活跃、留存/流失，大多数分析都是围绕这三个节点进行的。可以看到，针对新增、活跃、留存/流失这些节点，可以纵向设计出很多指标，但主要是绝对数量和百分比。

对于新增用户，指标有新增用户数量、新增用户留存率、新增用户活跃率等
对于活跃用户，指标有活跃用户数量、活跃用户中的新增用户数量、活跃用户中的老用户数量等
对于老用户，指标有老用户数量、老用户流失率、老用户唤醒率等
对于流失用户，指标有流失用户数量、流失用户与新增用户比率等

这样就可以针对用户的整体行为节点进行比较完整的指标设计，其中活跃用户部分是需要重点关注的，通过对从新增到流失整⼈流程指标的构建，可以清晰地看出在哪个环节最终活跃用户数增加了或者减少了。

7、 对于活跃用户，应该如何进行相应的指标设计及路径分析?

【参考答案】

对于活跃用户，要研究其活跃行为，从而提⾼用户的体验。针对不同类型的产品，需要进行相应的细分设计比如对于电商产品，需要关注的是从来访用户到用户最终成功支付的整个流程。

针对这个流程的每一步都可以统计出相应的用户数量以及上一步的转化率，比如来访用户数量、点击用户数量、加⼊购物⻋用户数量、下单用户数量、支付用户数量、最终成功支付用户数量，以及各种转化率，如点击/曝光转化率、下单/点击转化率、下单/加购转化率、支付下单转化率、成功支付/⽪付转化率。这些指标就构成了一个完整的纵向指标体系，通过这些指标可以清晰地看出哪个环节存在问题。

对于电商产品，除了要关心用户数量，⾦额也是要关心的指标。从加购开始，每个环节在用户数量的基础上都需要增加⾦额指标以及相应的客单价指标。
对于短视频，需要分为视频的观看者和视频的发布者两个独⽴的用户群体进行分析。
对于视频的观看者，需要考虑的是各种行为数据，相对路径比较短。针对用户的这些行为设计相关的指标，比如观看视频的数量、整体时长、点赞视频占比、评论视频占比等，这些指标刻画了用户观看视频的体验情况。
对于视频的发布者，则需要关注整个流程，看在某个环节的转化上是否存在问题，造成发布的视频数量减少。

8、 列举常用的用户维度拓展方法

【参考答案】

有很多通用的用户维度拓展方法：

比如对于用户所在地，可以分为城市、省份，其至华东、华南等大区，
对于用户的基本属性，可以分为年龄、性别、职业等，
对于用户使用的设备情况，可以分为终端类型、客户端版本、厂商、机型等，对于新老用户，也可以拓展出一些指标。
对于新用户，需要关注的是用户来源渠道，通常分为自然新增用户、活动新增用户、广告新增用户等渠道，通过对渠道的划分，可在一定程度上避免一些大型活动对新增用户分析带来的影响。
对于老用户，根提用户的生命周期进行划分，通常分为有效用户，活跃户、忠诚用户、沉睡用户和流失用户，可以对产品整体趋势有一个清晰的了解。

9、 针对时间维度的分析，需要注意的点有哪些?

【参考答案】

对于时间维度，常用的分析方法是关注最近一段时间的数据，时间的长短要根据业务的具体特性来确定。

对于一些⾼频的App或者功能通常关注最近1~7天的整体数据情况即可，也可以是自然周。
对于一些相对低频的App或者功能，则需要将时间拉长，关注最近15天、30天、90天甚至更长时间的整体数据，也可以是自然月、季度甚至自然年。另外，与时间维度相关的有同比和环比的概念。因为单纯地关注一段时间的数据并不能很好地看出趋势情况，需要与之前的数据进行对比。对于同比和环比的概念，在实际应用中不需要进行很明确的划分。
常用的对比方法是对比当日与上日、本周与上周、本月与上月的数据。对于一些周期性比较强的产品，则需要先确定产品的周期。
比如有些产品会受到周末的影响，此时比较合理的对比方法是用本日的数据与上周同一日的数据进行对比。
有些产品会受到大型节假日的影响，此时针对节假日数据，就需要与上一个大型节假日的数据进行对比，对于一些对实时性要求⾼的产品，需要将数据指标细化到⼩时级别。

除了时间维度，还有一种常用的拓展方法，就是基于用户画像的用户维度进行拓展。

用户画像是互联网公司中常用到的分析工具，通过用户画像可以有效了解各个群体的行为情况，也可以基于用户画像拓展出相应的指标。

10、 xxx最近有所下降，如何进行分析?

【参考答案】

针对这个问题，需要充分利用前面所讲的指标体系，按照如下步骤进行分析。

梳理与该问题相关的流程，确定纵向指标体系。比如是支付⾦额有所下降，就需要梳理:曝光→点击→下单→支付这样完整的用户路径，以各个环节的转化率和用户量为核心指标。
针对核心指标，确定所要对比的时间维度，比如基于所要分析的产品确定与前一天或者前一周的数据进行对比，发现问题所在。
确定问题所在的环节后，针对该环节以用户维度进行拓展，如基本属性、所在地、设备情况、新老用户等，确定引起该问题的用户群体，并针对这部分用户进行相应的策略调整。

除了上述问题，对于“新版产品或者某个运营活动上线后，如何评估效果"等问题，也可以采用相同的方法进行分析，只做微调即可。

总结起来，整个思路就是：梳理路径→确定对比的指标→选取对比的时间维度→针对问题环节拓展用户维度。

分享了数据分析面试中常见的十个问题及其解答要点，不难发现，这些问题不仅考验了应聘者的专业知识，还涵盖了其实际应用能力、逻辑思维以及快速学习的潜力。为了进一步提升自己在数据分析领域的竞争力，考取CDA数据分析师认证无疑是一个明智的选择。

CDA认证对于你来说非常具有价值的：

如果你是一名学生，能够增强职场竞争力，同时也是技能的证明，可以拓宽自己的就业领域。

如果你是一名打工人，可以更快地获得晋升机会，从而获得更高的薪资待遇。

CDA认证官网：https://www.cdaglobal.com/certification.html

最后，鼓励大家积极备考CDA，不断提升自己的专业素养和实战能力，为未来的职业发展奠定坚实的基础。