31.结合你实习中的业务场景，介绍一下获取和处理数据的途径和流程？（神策数据）
参考模板
因为实习中是处于增长团队的，所以活动是日常生活中不可缺少的。活动数据的衡量一般用活动漏斗来衡量，活动漏斗会在活动页中埋点来获取到，埋点需要规范埋点的url和参数，需要研发配合将埋点加到页面中。活动结束之后，数据仓库同学会帮忙将埋点数据接入数据库中，利用sql或者python对数据进行处理，建立活动漏斗数据，进而分析活动数据在各个环节上的表现，为下一次迭代或者复盘提供支持
==就是一般分析需要的数据会用到漏斗模型中的数据，而漏斗数据需要在埋点中获取。（4.21
32.关于视频app（比如爱奇艺）首页推荐的推荐顺序，你会考虑哪些指标？（小米）
参考答案
（1）用户行为数据：浏览、点击、播放、搜索、收藏、点赞、转发、滑动、在某个位置的停留时长、快进等等一切操作行为；
（2）用户属性数据：年龄、性别、地域、学历、家庭组成、职业等；
（3）视频属性数据：评分、播放量、评论数、出品方、导演、主演、国别、年代、语言、是否获奖、剧情等；
（4）上下文数据：用户最近观看历史记录、最近偏好的演员明星、最近常看的视频类型等。
==推荐类问题有四类指标，分别是用户的行为数据，用户的属性数据，推荐产品的属性数据，上下文数据。（4.21
33.有20000人的就餐需求，现建了一个新食堂，如何规划食堂的座位数？（小米）
参考答案
假设食堂就餐时间为2h，则每小时需要为10000人提供就餐服务；假设每人就餐时间为15min，且人员到达食堂的时间点分布均匀，则1h可以服务4批就餐人员，平均每批2500人，意味着将会有这么多人同时就餐，就可以按照上述数据进行座位规划。
==类似费米问题，这里注意时间（4.21
34.boss直聘的投递量较低，你会如何提高？从前期调研、方案策划到推广复盘等过程说明一下（小米）
参考答案
==对于这种问题，大步骤有三个，首先进行市场调研，分析其他竞品的状况，从多个维度进行比较分析。
然后是针对目标问题设计方案，例如如果用户少，那么就想如何提升客户数量。
最后就是AB测试（4.21
1） 前期调研
进行竟品分析，通过调研了解当前各招聘App的现状。从获客、活跃、投递及转化率多维度进行评估比较，了解boss直聘在各维度的能力水平。
2） 方案策划
根据待加强的环节制定相应的方案。如果是当前boss直聘的规模小导致投递量较低，那应该多从获客端思考，增加丰富获客渠道或提升各渠道的获客能力。如果其规模已经非常大，但是活跃用户非常少，那应该积极采取营销活动以促活，提升最终的投递量。若规模和留存率已经足够高，问题大概率存在产品上，应充分充分思考漏斗中的每一个环节产生漏损的原因，从用户旅程出发，优化用户体验，提升每一个环节的转化率，最终达到提升投递量的目的。
3） 推广复盘
根据策划的方案，进行小规模的测试，在复盘后发现该策略能够有效提升投递量，则可以进行推广。
业务指标
1.怎么制定某某具体业务的目标？（举例说明）（美团）
参考答案
需要制订美团外卖接下来几个月各个城市销售额的kpi。首先，我们定义
我们需要对各个城市分别指定接下来几个月的MAU，购买概率和客单价。可以通过各个城市过去几个月的表现来预测出接下来几个月各指标的表现，然后根据运营情况指定详细的kpi。
答案解析
指定大的指标时，需要将其拆解成小指标，然后对客群进行划分，再对不同的客群制订不同的小指标，制定过程言之有理，逻辑清晰即可。
2.业务题，怎么分析指标异常（猿辅导）
参考答案
两步分析法：首先定位问题原因，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。然后可以从内部和外部进行分析，内部从产品、技术、运营侧分别沟通看是否能找到原因。外部从政策和竞品的角度找原因。
答案解析
定位问题+找到原因
3.短视频业务需要哪些指标 哪三个指标最重要（快手）
参考答案
==比较专业的问题，首先是短视频本身，发布时间，时长，渠道
消费测数据，点赞，播放量，完播率
供给侧，投稿用户数，优质投稿数，涨粉率
最重要的是播放量，点赞量，收藏量（4.21
1.短视频本身的数据，比如短视频发布时间、视频时长、发布渠道。这个都是视频发布后即有的固定属性。
2.短视频消费测相关的数据，比如累计播放量、点赞率、完播率。
3.短视频供给侧相关数据，投稿用户数、连续投稿用户数、优质投稿人涨粉率等。我认为最重要的三个指标有：播放量、点赞量和收藏量。这三个指标可以反映出短视频消费的健康情况。也是我认为最应该关注的指标。
答案解析
先说明自己了解短视频生态的构成，再举出三个重要指标即可。
4.业务指标有哪些，怎么衡量你所在的业务部门的贡献（滴滴）
参考答案
业务指标分为：
1.用户数据指标，例如新增用户数、活跃用户数、留存率等；
2.行为数据指标，例如PV、UV、K因子；
3.产品数据指标，例如GMV，ARPU，付费率；
4.付费推广指标，例如CPC、CPA等。可以采用ab-test来衡量策略落地的效果，通过假设检验来衡量策略的显著与否。
==业务指标有4类，分别是用户侧，行为侧，产品侧和付费侧。
答案解析
引导面试官去询问ab实验的具体步骤，面试前需要准备好ab实验的细节。
5.一个业务场景问如何如分析，如何去提升（滴滴）
参考答案
例如如何分析短视频数据效果不好，是推荐流没有好的内容还是推不出好的内容。可以从供给情况和消费情况分析推荐流内的数据情况，例如分发布时间、播放量分层等，得到推荐流内的总体情况；再分高粉up主的稿件消费情况看是否被消费；最后再查看被消费高的稿件内容情况。最后我们可以得出一些用户喜欢的短视频稿件特征，与运营和算法沟通，进行ab实验，向一部分用户多推荐这种内容，看数据效果是否提升明显。
答案解析
分析思路需要严谨，得出的分析结论需要有落地，落地一般需要ab实验，引导面试官询问ab实验的具体情况。