Cda数据分析师 面试是 。面试 Data 分析师指标异常的答案20220117如果我们遇到面试Data面试官方问:如果缺货率很高你会怎么做？大数据分析师 面试标题:Redis的持久性策略【简介】众所周知，大数据分析师 面试的流程和其他行业不太一样，比如你 ， 但是，如果你想在面试大数据分析师中成功 ， 你不仅需要带上简历，还要准备考试，这是每个大数据分析师的必经过程，今天边肖将向您介绍大数据分析师 。
1、 面试数据 分析师中关于指标异常的回答20220117如果我们在数据中遇到-1 面试你会怎么做？我们该如何回答？首先，我们明确一点:-0/的核心是通过表达来综合呈现我们的思维能力 专业能力 。所以没有标准答案，抽象答案就抽象了 。只要符合逻辑，有可能，怎么回答呢？假设:在数据监控过程中，如果发现缺货率异常 ， 我会围绕拆解指标、数据分析、提供解决方案展开 。我们需要明确的是 ， 我们监测短缺指数，发现它是不正常的 。我们都知道计算缺货率有两种方法 。第一个是:缺货率，缺货订单/总订单 。这里首先要分析缺货订单:这些订单之后有多少SKU缺货？
包装、拣货还是系统？第二个是:缺货率缺货SKU/ [(期初库存SKU 中期库存SKU)/2]这里直接分析缺货SKU 。如果是短缺率短缺订单/总订单的计算维度，我们也会直接监控短缺订单这个指标 。由于总订单基数较大 ， 通过缺货率这个指标很难看出明显的变化 。直接看缺货订单的变化更直观，更有价值 。如果缺货订单增加，我们需要反?。?同时进行分析，找出原因 。
2、数据 分析师 面试题|估算题:上海有多少辆自行车?【分析师 面试,需求分析师面试题目】这个解决方案的关键点是根据用户的年龄对他们进行分组 。参考:自行车共享的标准普及率为2.5% 。私人自行车是以家庭为单位的 。假设家庭拥有私家车:电动车:自行车:什么都没有 。6.2.1.1也就是说，拥有自行车的家庭占10% 。假设每个家庭平均拥有1辆自行车 。上海人口:2500w，平均每个家庭4口人 。私人自行车数量为12500 w/410% 60w 。用户是按年龄划分的，不同年龄段的出行需求是不一样的 。上海人口:2500 w假设年龄段划分如下:2265:60% 2500 w * 0.615 w(需要出行的人群比例为80%；
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