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标题: 数据解析高手的面试秘籍：五招制胜开放性提问 [打印本页]

作者: 喝酸奶不舔盖 时间: 2024-3-4 18:44
标题: 数据解析高手的面试秘籍：五招制胜开放性提问

数据分析单轮面试时间，一般在0.5H-1H之间，这中间面试官会问很多问题，根据问题的类型，大体可以划分为「专业知识问题」和「非专业知识问题」

专业知识问题中，面试官一般又会问两方面内容：

其一：简历问题。针对你简历上所写内容进行深挖，判断过往经历的深度和广度。

其二：开放性问题。问你一些场景问题，希望听听你对此类问题的看法及解决思路。这类问题，往往是日常工作中会遇到的，通过这种方式，判断你与岗位的匹配程度。

开放性问题举例

1、产品当日指标下跌了，如何进行排查？

2、产品上线了一个运营活动，如何评估活动收益？

3、产品近期流失用户较多，能否分析一下原因？

本文，针对此类开放性问题，分享五步作答技巧，希望可以帮助你应对此类问题。

技巧分享

技巧一：获取思考时间

很多同学在听到面试官的问题后，会在第一时间作答，如果是一些简单的问题，这固然ok，但如果遇到一些比较复杂，需要思考的问题，草率的作答会给面试官很不好的印象。

建议：遇到复杂问题时，建议二次确认面试官的问题及痛点，并请求获得30s-60s的思考时间。

举例：您的问题我觉得问的很好，和您再确认一下问题，看我理解的是否正确，xxxx。同时，是否可以给我30s整合思考这个问题的时间。

技巧二：逻辑层次清晰

回答此类问题最忌讳的就是想到什么说什么，前后无逻辑性，单点输出。

建议：在组织表达的过程中，将方法步骤进行封装，以总分总的形式进行输出。

举例：此类问题涉及到xxx个方面的内容，一般我会这样处理。第一步：…；第二步：…；第三步：…。归总下来看，…。

技巧三：知识迁移作答

此类开放性问题，很多时候，是过往工作没有涉及到的，会触及一些知识盲区。

建议：遇到此类情况，不要慌张，先将问题在脑海中进行拆解，并将拆解的内容与之前的工作内容进行融合，将过往经验迁移到此问题上，寻找问题的解决思路。

举例：针对“产品上线了一个运营活动，如何评估活动收益？“这个问题进行分析。首先：拆解问题，运营活动收益，可以拆解为两个方面，一方面是运营活动本身是否符合预期，另一方面是运营活动对于产品一段时间的收益情况；其次：度量活动本身是否符合预期，以及长期收益，可以通过因果推断方式进行评估，并结合ROI计算活动收益。通过这种方式，将场景问题拆解为熟悉的内容。

技巧四：数据量化输出

很多大型互联网公司，对于量化的要求很高，针对此类问题，他们除了希望知道思路以外，还需要看到你在其中量化产出的结果。

建议：将结果加入量化成分，将方法与数据相结合。

举例：在做小流量实验前，需要调研实验的预期收益；在评估效果时，需要将数据与预期或经验值进行比对，综合判断效果。

技巧五：善于总结结论

最后，针对此类问题，除了有过程外，还需要加上对于结论的输出。

建议：将可能的情况与结论相匹配，哪些数据表象是结论A，哪些数据表象是结论B。

举例：针对“产品上线了一个运营活动，如何评估活动收益？“这个问题进行分析。根据我们之前的经验，通过小流量等方式，当某些指标表现为A时，认为显著正收益；为B时，认为轻微正收益；为C时，认为无收益；为D时，认为负收益。

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