数据分析业务面试题回答套路：通过下面3部来回答
第1步：明确数据
1）明确数据的来源和准确性
产品：用户使用的产品是什么？
时间：这是哪个时间范围的数据？
地点：这是哪个地区的数据？
事件（数据来源）：数据来自哪个部门？是谁发现的这个问题？是否核对过数据确没有问题？
2）业务指标理解
业务指标含义是什么？
通过问面试官了解清楚业务指标的含义。好的数据指标，都应该是比率。
比如告诉你微信公众号打开次日文章用户数（活跃用户数）是1万，让你分析微信公众号是否有问题。这其实是看不出什么的，如果告诉你总粉丝量是10万，那么可以计算出次日活跃率=1万（活跃用户数） / 10万（总用户数）=10%
和行业平均活跃率（微信公众号的平均活跃率是5%）比较，会发现次公众号活跃率很高。
所以，在面试官给你的指标时候，还要看这个指标是不是个比率。如果不是，你需要换算成比率。
和谁比？
当面试题中有提到有“高、低 、大、小”等字，比如面试官说“销量较低”，要问清楚和谁比。
比如给出下面这4个图，你能得出什么信息？
不知道和谁比，得出的结论都是错误的。如果知道和谁比，才知道对比的结果。比如下面给出了红线对比，就知道销售额这个指标，和谁比（成本，目标销售额）。
这个过程不要一下子抛出那么多问题，可以通过一步一步问面试官，在一问一答中面试官会给你介绍更多背景信息，让你有时间可以了解更多业务背景和公司的产品信息。
第2步：分析原因
用于找到问题来源
1）问题严重：确定外部环境和内部环境有无重大事件
外部环境：比如行业整顿、恶性新闻、竞争对手有什么大动作、产品哪里有重大失误等等
内部环境：从下面4个角度来找原因
先检查采集的数据本身是不是有问题？
再检查产品的问题：产品版本更新，产品版本bug问题导致？app服务器是不是奔溃了？问客服，是不是有大量投诉，投诉原因是什么？
再检查渠道的问题：渠道是不是造假了，比如刷单导致很多假用户进来了？
再检查行业规律问题：这个是否有行业规律存在，比如节假日效应，周六日、假期，导致xx下降？这个可以通过看前几周的数据来看是否有这个规律存在。
2）问题不严重：拆分问题
下面3个拆分问题的维度分别对应三个公司的部门，有利于把问题说清楚，用户对应运营部，产品对应产品部，竞品对应市场部。
用户（运营）：画出用户使用产品的路径图，然后从AARRR模型的5个环节去分析原因。
产品（产品部）：这段时间销售的产品是否符合用户的需求
竞品（市场部）：竞品是不是在搞什么优惠活动，用户跑到竞争对手那里了
这部分通过举例来说明，给出多个选项来分解问题。
第3步：给出建议
根据前面第2步分析的原因，针对每个原因给出建议，建议可以参考我前面闯关任务1里的AARRR模型去说
需要注意的是，如果面试题只是让分析原因，在上面的分析框架中就不要给出建议。
