|难倒80%数据分析师的面试题！看看你能答上来几道？( 二 )

答案
先拿出小朋友班级的成绩表，每隔2分统计一下人数（因为小学一年级大家成绩很接近），画出钟形。然后说这就是正态分布，大多数的人都集中在中间，只有少数特别好和不够好。
拿出隔壁班的成绩表，让小朋友自己画画看，发现也是这样的现象；然后拿出班级的身高表，发现也是这个样子的。
大部分人之间是没有太大差别的，只有少数人特别好和不够好，这是生活里普遍看到的现象，这就是正态分布。
业务思维部分
1、卖玉米如何提高收益？价格提高多少才能获取最大收益？

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答案
收益 = 单价*销售量，那么我们的策略是提高单位溢价或者提高销售规模。
提高单位溢价的方法：

品牌打造获得长期溢价，但缺陷是需要大量前期营销投入；
加工商品占据价值链更多环节，如熟玉米、玉米汁、玉米蛋白粉；重定位商品，如礼品化等；
价格歧视，根据价格敏感度对不同用户采用不同定价。

销售量=流量x转化率，上述提高单位溢价的方法可能对流量产生影响，也可能对转化率产生影响。
收益 = 单价x流量x转化率，短期内能规模化采用的应该是进行价格歧视，如不同时间、不同商圈的玉米价格不同，采取高定价，然后对价格敏感的用户提供优惠券等。
2、店铺销售额降低如何分析？

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答案
先定位问题：运用多维度分析法和七何分析模型定位到异常现象。
拆分维度有：

who:用户（新用户/老用户、渠道、画像等）
when：访问时段
where:产品（产品类型）

然后拆分问题：运用多维度分析法从指标构成拆分。

销售额=浏览量*转化率*客单价
销售额=GMV-取消订单金额-退货订单金额
假设检验：确定问题源头，分析原因，提出假设再验证，再假设再验证

可以从以下角度提出假设：

内部原因：产品、价格、渠道、促销（4P营销理论）
外部原因：政治、经济、社会、技术（PEST分析）

3、若用户留存率下降如何分析？

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答案
先定位问题：运用多维度分析法定位到异常现象发生的具体位置和程度。
拆分维度有：新用户/老用户、渠道、画像（用户特征）等，分析不同维度下的用户留存情况、定位到问题人群。
然后假设检验：提出假设再验证，再假设再验证

内部：用户获取及激活（AARRR模型）、产品
外部：PEST,主要考虑竞品影响

4、我们有一款游戏收入下降了，你怎么分析？

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答案
两层模型：细分用户、渠道、产品，看到底是哪里的收入下降了
指标拆解：收入 = 玩家数量 * 活跃占比 * 付费转化率 * 付费次数 * 客单价进一步细分，如玩家数量 = 老玩家数量 * 活跃度 + 新玩家数量 * 留存率等。然后对各个指标与以往的数据进行对比，发现哪些环节导致收入下降
原因分析：a. 内部：产品变化、促活活动、拉新活动、定价策略、运营策略、服务器故障等b. 外部：用户偏好变化、市场环境变化、舆论环境变化、竞争对手行为、外部渠道变化等
如何提高：基于乘法模型，可以采用上限分析，从前往后依次将指标提升到投入足够精力（假设优先分配人力、经费与渠道）后的上限，然后分析“收入”指标的数值提升。找到数值提升最快的那个阶段，就是我们提高收入的关键任务