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百度数据分析师面试,数据分析师面试35个经典问题

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【百度数据分析师面试,数据分析师面试35个经典问题】数据 分析师如何准备跳槽面试？面试数据分析师关于指标异常的回答如果在数据分析师面试亚马逊数据分析 。

1、 面试 数据 分析师中关于指标异常的回答20220117如果我们遇到数据-2面试而官方问:你会怎么做？我们如何回答？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 。所以问题没有标准答案 ， 抽象答案就抽象了 。只要符合逻辑 ， 有可能 ， 怎么回答呢？假设:在数据的监控过程中，如果发现缺货率异常，我会围绕指标进行拆解 。数据分析并提供解决方案 。首先 ， 我们需要明确监测缺货的指标 。我们都知道缺货率有两种计算方法 。第一个是:缺货率 。缺货订单/总订单 。这里需要先分析一下缺货订单: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，我们需要反馈，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?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%；

选择自行车共享的比例:40%) 65 :15% 375 W(需要出行的比例:10%；选择共享单车的比例:10%) 016: 10% 250 W (30%)>切掉，使用共享单车的可能性很低 。因此，假设平均用户每天使用两次 ， 每天使用自行车共享的人数为15000 . 80 . 3 3750 . 30 . 4 3750 . 10 . 1410 W；每次骑自行车，需要8分钟 。

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