为了帮助各位学习数据分析的小伙伴们成功拿到offer！本期给大家整理了一些数据分析面试时的高频问题，分享给大家 数据分析高频面试50题，点击下方链接进行下载完整版，下面展示部分面试题，希望大家积极点赞收藏加关注，一起冲鸭～
链接下载：https://edu.cda.cn/group/4/thread/178781
1、现在需要监控数据并设计相应的报表，应该考虑哪些问题?
【参考答案】
实际上，关于数据监控及相应报表的设计，有很多需要思考的地方，可以总结成三个问题:
• 看什么?
• 怎么看?
• 给谁看?
2、如何避免在报表中简单地罗列数字，提高信息量?
【参考答案】
假如一个产品的基本数据报表包含了活跃用户数、新增用户数、老用户流失率等指标，这样的数据报表给人的感觉更像是流水账，起不到任何对数据进行监控的作用，其中的指标是好还是不好，不能很直观地看出来。
因此，需要根据实际情况在报表中增加对比数据，与1天、7天或者30天前的数据进行对比，这样能够快速、直观地了解数据的变化。能够很快地通过报表数据清晰地了解指标的变化情况，相比于单纯地展示数据，可读性大大增加同时，可以将周同比数据中低于5%、高于5%或者其他值的数据，用不同的颜色进行标注，通常用红色标注高于阈值的数据，用绿色标注低于阈值的数据。经过两次调整，报表的可读性得到了有效提升，同时增加了传递的信息量。在日常工作中应根据业务变化，不断地对报表内容以及数据监控的策略进行相应的调整，包括对比的数据和阈值等，以适应业务发展的需要。另外，报表不仅仅是表格形式，折线图、柱形图等图表也可以用作数据监控报表。
3、常用的报表输出方式有哪些?
【参考答案】
一种方式是通过数据看板平台输出，另一种方式是通过邮件发送报表。相比于数据看板，邮件报表所能传递的信息量要少一些，但由于邮件是日常工作中不可或缺的一部分，不同于数据看板需要主动关注，邮件报表属于“"被动接收”，传递信息更加快速、直接，通常都会设置为定时任务，在固定时间发送报表给相关人员。
接下来要考虑的就是“给谁看”，这是将报表功能最大化的核心问题。
报表的受众主要分为三类：领导层、业务层和客户，三者虽然都要关注报表数据，但是关注点不同，因此要基于各自的需要提供相应的数据和展现方式。
4、针对不同的人群，如何设计相应的报表?
【参考答案】
• 领导层
提供给领导层的一定是最核心的指标数据，并且要采用最直观的展现方式。由于领导层每天要接收大量的来自不同业务线或者部门的信息，需要在短时间内获取最直观的业务数据，以便制定下一步的策略。因此，提供给领导层的通常是邮件报表，并且在邮件报表中选取最核心的指标数据，将变化趋势直观地表现出来，使领导层对核心数据的变化情况一目了然。(就是说不要弄花里胡哨的东西）
• 业务层
不同于领导层关注最核心的指标数据，业务层需要对所有的相关数据都能够做到及时监控和分析，因此提供给业务层的数据务必要全面，能够将各个维度的信息都展现出来。所以，通常将提供给业务层的数据集中展现在数据看板中，并且可以根据需要进行实时或者准实时更新，当数据出现波动或者异常时，能够第一时间通知到业务方进行排查。
• 客户
比如电商公司提供相应的报表给店铺或者供应商，指导其进行策略调整，也会采用数据看板，但是信息量会有所减少，因为要排除敏感数据和次要信息，主要围绕如何帮助他们提高销售额或者达到其他目标而更加有针对性地展示相关数据。
5、 如何提高数据分析报告的质量?
【参考答案】
（1）明确整体分析思路
好的数据分析报告都依赖于一个明确的思路，需要在开始设计报告前就整理出一个基本的框架，然后在设计过程中进行适当的添加。切勿在开始设计数据分析报告前不做规划，“边做边加”，否则效率会大打折扣。
举个例子，现在分析一次电商营销活动的效果，首先需要对分析维度进行拆解，如分为活动的整体效果、各个商品的销售情况、各类人群的销售情况。然后需要确定衡量这次活动的核心指标，如点击率(点击人数/曝光人数)、支付转化率(支付人数点击人数)、点击单价(支付金额/点击人数)、客单价 (支付金额/支付人数) 等。以上就是一次电商营销活动效果分析报告的设计思路，包含了对分析维度的拆解(也称为下钻)和核心指标的确定，有了一个清晰的框架，接下来就可以基于此进行数据的提取、分析以及可视化操作了。
（2）结论提前，清晰明了
在一份数据分析报告中，运营方和决策层最关心的就是结论以及相应的策略，这是报告中最有价值的部分。刚⼊职时，很多人会习惯按照因果关系的顺序来设计数据分析报告，即先给出论据，再给出相应的结论，这一点是需要调整的。需要注意的是，数据的罗列毫无价值，而是应该给出和一个标杆进行对比的数据。在结论中应该主要关注那些变化比较明显的点。剔除一些无关紧要的数据，整体结论中只放最核心的问题或者闪光点，并目给出相应的策略。
（3）注意图表的信息量
图表的信息量过少则无法很好地展示数据，信息量过多则会影响他人的阅读，无法直观地看数据。
6、 获取到用户画像数据后，如何加工呢?
【参考答案】
一是通过分析计算，比如分析用户最近一段时间的消费金额、消费频次等，获得其活跃度以及相应的偏好，或者通过分析用户近期的登录地址或者订单地址等判断其所在地。
二是建⽴相应的数据挖掘模型，预测用户基本属性，如性别、年龄等，有效弥补基本属性数据的缺失以及偏差。比如在电商领域，可以根据用户近期浏览婴幼⼉类产品的情况，再结合深度学习模型判断该用户(或其家人)所处的孕期，之后进行更加准确的商品推荐。
通过数据加工，可以获得一个完善的标签池，其中包合了大量的用户属性信息。比如对于用户小王，通过标签池，我们可以了解到小于的性别、年龄、居住城市以及该城市的等级(一线、二线、三线)等，同时也可以了解到小王近期的活跃度，并且会基于活跃度划分相应的等级，小王的一些偏好也能通过计算获得，如小王喜欢看的视频类型、关注的商品类型、对价格的敏感度、对不同类型活动的喜爱程度等
很多人对用户画像的理解可能就限于此，认为用户画像只是丰富标签池的过程，所谓的基于用户画像分析也不过是将所有的标签数据讲行对比，得到相关的结果，比如男性用户和女性用户的占比以及各
自的转化率等。实际上，这只是对标签数据的应用，还不能算是用户画像层面的应用。只有根据需要将这些标签数据进行有效的整合，重复使用这些数据，才能算是用户画像层面的应用。
7、如何利用标签池中的数据，根据用户画像进行相应的分析?
【参考答案】
举例说明，假如现在有一个新产品需要推荐，目标用户是大城市的白领女性，这时就要通过标签池中的数据来刻画“大城市的白领女性”这特征。
首先预测性别，筛选出女性用户，居住在一线城市。
其次，排除对价格敏感度较高的用户，并且要求近期活跃度偏高。同时这部分用户通常对品质要求比较高，因此可以基于此选取出在商品偏好中品质占比较高的用户，这样就可以刻画出"大城市的白领女性”这一用户群体，并且将后续的活动消息优先发送给这部分用户。
用户画像在互联⽹公司中应用非常⼴泛，候选人需要对用户画像有深刻的理解。
8、完整的数据挖掘项目流程？
【参考答案】
在工作中运用的数据挖掘模型要求更加敏捷且可操作性强，也因此需要更加全面地评估模型并选取合
适的模型。一个完整的数据挖掘项目，流程分为如下7步：
- 分析问题，明确目标
- 模型可行性分析
- 选取模型
- 选择变量
- 特征工程，在选择好变量之后，对这些变量进行处理，称为特征工程。
- 建⽴模型&效果评估
- 模型上线&迭代，模型线下训练好之后，接下来需要做的就是正式上线。
9、在建模之前，需要从哪些方面分析可行性?
【参考答案】
并不是所有的问题都需要使用数据挖掘模型或者能够通过数据挖掘模型来解决。在建模之前需要进行可行性分析，没有进行可行性分析就盲目地套用模型，最终很可能会导致白白地费时费力。首先要处理风险订单识别问题，可以通过二分类问题来解决，将历史上的风险订单标记为1，将非风险订单标为0，通过模型对所有订单的风险性进行打分，打分区间为0~1。通过模型训练得到阈值，对超过值的订单进行人工/自动⼲预，这样就将业务问题转化为了使用模型可以解决的问题。
当然，虽然可以用模型来解决问题，但是也要考虑两个重要因素，即KPI和历史数据量。
KPI(关键绩效指标):在建模前需要明确业务方为项目制定的KPI，并且计算为了实现KPI模型要达到的准确率、召回率等。如果通过计算得知模型所要达到的效果是难以实现的，那么显然需要调整KPI或者进行其他操作。
历史数据量: 这是一个重要的判断模型是否可行的因素，再强大的模型，也需要通过训练⾜够的历史数据，从中进行学习，最终才能输出相应的结果。当历史数据量非常少时，需要考虑补充数据或者选取对数据量要求较低且复杂度较低的模型。
10、如何选择变量？
【参考答案】
在确定了模型之后，下一步要做的就是提取并洗择变量。准备变量的过程也是非常重要的，通过讨论
变量可以使大家对业务有更深的理解，常见的步骤包括:
通过PRD⽂档、业务方需求⽂档，建⽴变量池;
组织变量讨论会，拓宽对业务的认知，丰富变量池
借助SQL语句从数据库中提取变量，一小部分数据由业务方直接通过表格提供。
分享了数据分析面试中常见的十个问题及其解答要点，不难发现，这些问题不仅考验了应聘者的专业知识，还涵盖了其实际应用能力、逻辑思维以及快速学习的潜力。为了进一步提升自己在数据分析领域的竞争力，考取CDA数据分析师认证无疑是一个明智的选择。
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最后，鼓励大家积极备考CDA，不断提升自己的专业素养和实战能力，为未来的职业发展奠定坚实的基础。
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