数据分析面试题与解析1
面试高频题1：
题目：说一说数据分析流程
答案解析：
第一步：
与业务方沟通问题，明确分析目标；
第二步：
对目标进行拆解，可以采用两步分析法，也可以采用人货场分析法，通过数据定位问题源头；
这里可以通过计算各个维度该指标的变动系数=（指标异常前-指标异常后）/指标异常前，选出变动系数较大的前几个维度，对其进行分析
第三步：与产品、运营和技术沟通，找到问题原因。
面试高频题2：
题目：指标异动的分析方法
答案解析：
一、需要先判断是技术问题还是业务问题
1、先查看是否是数据传输等技术上的问题
因为有的时候真的会因为数据传输的技术问题导致的数据指标异动，直接上来就分析数据指标的话，可能会比较浪费时间而找不到解决原因
2、业务层面的数据分析
确定不是数据层面的问题，开始进行业务层面的数据分析
二、详细的分析
常见的指标异动原因包括：
- 因为时间的周期性波动
- 业务内部因素引起的数据波动
- 外部市场环境引起的数据波动
- 其他
查看已经建立的指标体系和逻辑树拆解的方法，一步步拆分，直到找到导致区域指标异动的关键因素，并提供给业务部门一起解决问题；
面试高频题3：
题目：怎么样的数据挖取能真正对业务起到指导作用？
答案解析：
数据分析通常分为四个阶段：
①最初等的就是客观呈现出事物的现状
②更进一步是能够被动支持也无妨的决策
③更高一层次是能够主动定义问题并指导业务方
④最终阶段是将数据融入思维和工作的各个方面。
想要数据分析能够对业务起到指导作用，首先应该充分了解当前的业务。而每个公司、每项业务都离不开四个步骤，获客、激活、留存、变现，因此对业务的指导也是围绕这几个方面展开的，数据分析应该落地于帮助业务优化成本、扩大规模，让潜在的用户真正使用我们的产品，提高用户粘性、尽力留住用户，并提高每个用户所带来的收益。这个过程需要分析师不断提供想法，不断进行假设，不断检验甄别，不断指引方向，不断创造价值。
面试高频题4：
题目：对做数据分析做了哪些准备
答案解析：
分业务学习、工具学习、理论学习三个层面进行回答。
业务学习：在人人都是产品经理、知乎、公众号阅读了大量数据分析的文章，并进行方法论总结。
工具学习：熟练掌握Sql、Python、Excel、Tableau等数据分析工具。
理论学习：对数据分析所用的统计学理论、机器学习理论有较为全面的理解掌握。
面试高频题5：
题目：你对数据分析的认知是什么，那你是如何学习数据分析的？（除上课外）
答案解析：
数据分析是通过数据的角度，发现业务的痛点和痒点，通过分析原因得出解决策略，并推动策略落地，达到提升业务质量的过程