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科技刀|难倒80%数据分析师的面试题！看看你能答上来几道？( 二 )


拿出隔壁班的成绩表 ， 让小朋友自己画画看 ， 发现也是这样的现象；然后拿出班级的身高表 ， 发现也是这个样子的 。
大部分人之间是没有太大差别的 ， 只有少数人特别好和不够好 ， 这是生活里普遍看到的现象 ， 这就是正态分布 。
业务思维部分
1、卖玉米如何提高收益？价格提高多少才能获取最大收益？
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答案
收益=单价*销售量 ， 那么我们的策略是提高单位溢价或者提高销售规模 。
提高单位溢价的方法：
品牌打造获得长期溢价 ， 但缺陷是需要大量前期营销投入；加工商品占据价值链更多环节 ， 如熟玉米、玉米汁、玉米蛋白粉；重定位商品 ， 如礼品化等；价格歧视 ， 根据价格敏感度对不同用户采用不同定价 。销售量=流量x转化率 ， 上述提高单位溢价的方法可能对流量产生影响 ， 也可能对转化率产生影响 。
收益=单价x流量x转化率 ， 短期内能规模化采用的应该是进行价格歧视 ， 如不同时间、不同商圈的玉米价格不同 ， 采取高定价 ， 然后对价格敏感的用户提供优惠券等 。
2、店铺销售额降低如何分析？
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答案
先定位问题：运用多维度分析法和七何分析模型定位到异常现象 。
拆分维度有：
who:用户（新用户/老用户、渠道、画像等）when：访问时段where:产品（产品类型）然后拆分问题：运用多维度分析法从指标构成拆分 。
销售额=浏览量*转化率*客单价销售额=GMV-取消订单金额-退货订单金额假设检验：确定问题源头 ， 分析原因 ， 提出假设再验证 ， 再假设再验证可以从以下角度提出假设：
内部原因：产品、价格、渠道、促销（4P营销理论）外部原因：政治、经济、社会、技术（PEST分析）3、若用户留存率下降如何分析？
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答案
先定位问题：运用多维度分析法定位到异常现象发生的具体位置和程度 。
拆分维度有：新用户/老用户、渠道、画像（用户特征）等 ， 分析不同维度下的用户留存情况、定位到问题人群 。
然后假设检验：提出假设再验证 ， 再假设再验证
内部：用户获取及激活（AARRR模型）、产品外部：PEST,主要考虑竞品影响4、我们有一款游戏收入下降了 ， 你怎么分析？
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答案
两层模型：细分用户、渠道、产品 ， 看到底是哪里的收入下降了
指标拆解：收入=玩家数量*活跃占比*付费转化率*付费次数*客单价进一步细分 ， 如玩家数量=老玩家数量*活跃度+新玩家数量*留存率等 。 然后对各个指标与以往的数据进行对比 ， 发现哪些环节导致收入下降
原因分析：a.内部：产品变化、促活活动、拉新活动、定价策略、运营策略、服务器故障等b.外部：用户偏好变化、市场环境变化、舆论环境变化、竞争对手行为、外部渠道变化等
如何提高：基于乘法模型 ， 可以采用上限分析 ， 从前往后依次将指标提升到投入足够精力（假设优先分配人力、经费与渠道）后的上限 ， 然后分析“收入”指标的数值提升 。 找到数值提升最快的那个阶段 ， 就是我们提高收入的关键任务
数据挖掘部分
1、数据库与数据仓库的区别
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答案
简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来 ， 数据库强调范式 ， 尽可能减少冗余；而数据仓库强调查询分析的速度 ， 优化读取操作 ， 主要目的是快速做大量数据的查询 。


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