2025年互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析師競(jìng)聘面試模擬題及答案一、選擇題（每題2分，共10題）1.在進(jìn)行用戶行為分析時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映用戶粘性？A.新增用戶數(shù)B.用戶活躍天數(shù)C.用戶下單次數(shù)D.用戶留存率2.SQL中用于計(jì)算分組數(shù)據(jù)平均值的關(guān)鍵字是？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()3.以下哪種方法最適合處理缺失值？A.直接刪除含有缺失值的記錄B.使用均值/中位數(shù)填充C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值D.以上都是4.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪種圖表最適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖5.互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中，用于衡量用戶轉(zhuǎn)化效率的指標(biāo)是？A.流量B.轉(zhuǎn)化率C.PVD.UV6.A/B測(cè)試中，控制組指的是？A.接受新方案的用戶B.接受舊方案的用戶C.所有參與測(cè)試的用戶D.未參與測(cè)試的用戶7.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪項(xiàng)不屬于異常值處理方法？A.3σ原則B.IQR方法C.線性回歸校正D.均值替換8.以下哪個(gè)工具最適合進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控？A.ExcelB.TableauC.ElasticsearchD.PowerBI9.用戶畫像中，以下哪個(gè)維度不屬于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征？A.年齡B.地域C.興趣愛好D.收入水平10.在進(jìn)行漏斗分析時(shí)，通常需要關(guān)注？A.用戶總?cè)肟贐.各階段轉(zhuǎn)化率C.用戶流失數(shù)量D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中的核心價(jià)值。2.解釋什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，并舉例說明其應(yīng)用場(chǎng)景。3.描述在進(jìn)行用戶行為分析時(shí)，如何定義關(guān)鍵指標(biāo)。4.說明A/B測(cè)試的基本流程和注意事項(xiàng)。5.如何評(píng)估數(shù)據(jù)可視化效果的好壞？三、計(jì)算題（每題10分，共2題）1.某電商平臺(tái)進(jìn)行A/B測(cè)試，對(duì)照組（舊方案）有1000用戶，轉(zhuǎn)化率為5%；實(shí)驗(yàn)組（新方案）有1200用戶，轉(zhuǎn)化率為7%。請(qǐng)計(jì)算：-每組的轉(zhuǎn)化人數(shù)-新方案的提升比例-需要檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)顯著性（提示：使用卡方檢驗(yàn)）2.某APP某月新增用戶5000人，次日留存率30%，7日留存率15%。請(qǐng)計(jì)算：-次日留存人數(shù)-7日留存人數(shù)-計(jì)算留存率衰減比四、實(shí)操題（20分）假設(shè)你負(fù)責(zé)某短視頻平臺(tái)的用戶行為分析，請(qǐng)：1.設(shè)計(jì)一個(gè)用戶行為分析方案，包括：-分析目標(biāo)-關(guān)鍵指標(biāo)定義-數(shù)據(jù)來源-分析方法2.模擬一段SQL查詢語句，用于獲取每日活躍用戶數(shù)及其留存情況。五、開放題（15分）如果你被錄用為數(shù)據(jù)分析師，未來3個(gè)月你計(jì)劃如何推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)？請(qǐng)結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，提出具體行動(dòng)計(jì)劃。答案部分一、選擇題答案1.D2.B3.D4.C5.B6.B7.D8.C9.C10.D二、簡(jiǎn)答題答案1.數(shù)據(jù)分析師在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中的核心價(jià)值-提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策支持，降低決策風(fēng)險(xiǎn)-通過用戶行為分析優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)-監(jiān)控業(yè)務(wù)健康度，識(shí)別增長(zhǎng)/流失機(jī)會(huì)-通過A/B測(cè)試科學(xué)驗(yàn)證產(chǎn)品/運(yùn)營策略效果-構(gòu)建用戶畫像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策定義：基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果而非主觀經(jīng)驗(yàn)的決策過程。應(yīng)用場(chǎng)景：-產(chǎn)品迭代：根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化功能-運(yùn)營策略：通過轉(zhuǎn)化率分析調(diào)整促銷方案-市場(chǎng)定位：分析用戶畫像制定差異化策略-風(fēng)險(xiǎn)控制：監(jiān)測(cè)異常指標(biāo)預(yù)警業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)3.用戶行為分析關(guān)鍵指標(biāo)定義-留存率：次日/7日/30日留存，反映產(chǎn)品粘性-轉(zhuǎn)化率：各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化（注冊(cè)-登錄-下單）-活躍度：DAU/MAU，用戶參與頻率-流量指標(biāo)：UV/PV，訪問規(guī)模-用戶路徑：關(guān)鍵頁面停留時(shí)間/跳轉(zhuǎn)率4.A/B測(cè)試流程與注意事項(xiàng)流程：1.明確測(cè)試目標(biāo)（如轉(zhuǎn)化率提升）2.設(shè)計(jì)變量（如按鈕顏色）3.分組用戶（隨機(jī)分配）4.收集數(shù)據(jù)并驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)顯著性5.基于結(jié)果做決策注意事項(xiàng)：-樣本量需足夠大（參考Cohen'sd公式）-控制無關(guān)變量干擾-保證測(cè)試周期合理（覆蓋完整用戶行為鏈）5.數(shù)據(jù)可視化評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)-清晰性：標(biāo)簽/圖例完整-相關(guān)性：圖表類型匹配數(shù)據(jù)類型-準(zhǔn)確性：無誤導(dǎo)性表達(dá)（如截?cái)郰軸）-簡(jiǎn)潔性：避免冗余元素-交互性：適合場(chǎng)景（如儀表盤需實(shí)時(shí)更新）三、計(jì)算題答案1.A/B測(cè)試計(jì)算-對(duì)照組轉(zhuǎn)化人數(shù)：1000×5%=50人-實(shí)驗(yàn)組轉(zhuǎn)化人數(shù)：1200×7%=84人-提升比例：（84-50）/50×100%=68%-卡方檢驗(yàn)：||轉(zhuǎn)化|未轉(zhuǎn)化|合計(jì)||||-|||對(duì)照組|50|950|1000||實(shí)驗(yàn)組|84|1116|1200|χ2=(50×1116+84×950)/(1000×1200)-1≈4.35（自由度1）p值<0.05，統(tǒng)計(jì)顯著2.留存率計(jì)算-次日留存人數(shù)：5000×30%=1500人-7日留存人數(shù)：5000×15%=750人-衰減比：30%/15%=2（次日留存是7日的2倍）四、實(shí)操題答案1.用戶行為分析方案-分析目標(biāo)：提升用戶使用時(shí)長(zhǎng)與互動(dòng)深度-關(guān)鍵指標(biāo)：-使用時(shí)長(zhǎng)（分鐘/天）-互動(dòng)率（點(diǎn)贊/評(píng)論/分享）-路徑復(fù)用率-數(shù)據(jù)來源：埋點(diǎn)數(shù)據(jù)/日志數(shù)據(jù)-分析方法：漏斗分析/路徑分析/用戶分群2.SQL查詢示例sqlSELECTDATE(d.app_open_time)ASdate,COUNT(DISTINCTuser_id)ASdaily_active_users,SUM(CASEWHENretention_days=1THEN1ELSE0END)ASday1_retention,ROUND(SUM(CASEWHENretention_days=1THEN1ELSE0END)*100/COUNT(DISTINCTuser_id),2)ASday1_retention_rateFROMuser_actionsWHEREapp_open_timeBETWEEN'2025-01-01'AND'2025-01-31'GROUPBYDATE(d.app_open_time)五、開放題答案3個(gè)月業(yè)務(wù)增長(zhǎng)計(jì)劃1.用戶增長(zhǎng)-策略：通過數(shù)據(jù)分析識(shí)別高價(jià)值渠道（如抖音/小紅書）-方法：建立渠道ROI模型，優(yōu)化投放預(yù)算分配-預(yù)期：新用戶成本降低15%2.留存提升-策略：分析流失用戶畫像，定位流失節(jié)