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【数据分析业师能力培养】面试坑杀新人指南,第一篇:销售波动

陈老师 Python爱好者社区 2019-04-07

点击上图开启提升数据分析能力秘籍


作者:陈老师
个人公众号:接地气学堂


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秋季招聘又要开始了!各种活蹦乱跳的、着急找工作的小鲜肉又开始频繁投简历。而用人部门的主管、经理们又开始了一年一度的菜鸡大检阅。对用人部门来说,面试新人是一个痛苦的过程。明明看着一个新人,菜鸡的惨不忍睹,却不好意思直接拒绝。

 

因为总是直接拒绝,会让公司的HR小美眉非常不爽!——老娘花了那么多心思找来的人,你说不要就不要,你给我个正当解释!人家小鲜肉明明很能讲啊,你凭什么吹毛求疵!你知道现在招个价格合适又能干的人有多难!你招聘需求不清晰我们罢工的哦!

 

然而,跟HR小美眉解释算法之类的太抽象,还会让人家觉得我们在好高骛远。要是有一些简单的辨别菜鸟的办法就好了!基于此,陈老师推出大型系列教程《新人坑杀指南》,简单高效坑杀菜鸟,轻轻松松暴漏新人弱点。让各位领导们更省心省力!

 

第一招:销售波动法。直接问面试小哥:“我们的主要KPI是销售额,通过网店销售,昨天的销售额降低了10%,你会怎么分析?”

 

缺少实战经验的小哥基本回答分三派:

1.        同比环比派:看一下同比,环比,看看同期发生了。

2.        AARRR派:那就得看是AARRR的哪个指标少了,是没有用户还是没有成交率

3.        内部结构派:得看看是什么用户群体,什么产品线跌了。

 

面对这三派,主管们可以统一给一个评价:缺少基本分析素质,基本功不扎实且,综上不予录用。为了防止被HR小美眉打上门来,你可以这样优雅的解释:

 

第一:他们没有先确认,这是不是一个问题。所有人都默认了10%下跌是个问题了。然而实际上我没有说是哪一天啊?万一是周末效应导致的正常波动呢。

 

第二:他们没有先确认,这是多大的问题。如果正常同期波动9%,昨天是10%,那算是多大个事呢?这样看起来,同比环比派反而是最接近真相的,因为有可能在做同比环比的时候会发现:哦,原来这个波动幅度其实不那么大。但是这需要他们看足够长的时间。另两类就不说了,直接秒杀。

 

第三:他们没有先排除系统异常。如果这个波动够大,那么是否可能是数据本身出了问题呢?这个要第一时间确认,排除错误,拿着正确的数据才能做分析。数据出错,分析毛线?

 

第四:他们没有先排除政策影响。如果这个波动够大,那么是否可能是主动调整?是否有相关外部政策,内部活动公布?这些要先自己了解清楚再做分析。一般短期内剧烈波动更有可能和特殊情况有关,先问清楚这个,再考虑怎么分析具体指标。

 

具体的分析思路确实是可以同比环比,AARRR之类的展开。然而这是个日波动yeah,拿到这种需求,有多少时间处理?处理了还有没有时间处理其他的?没有确认数据源就跑出来诈唬,会不会干扰正常分析工作?我们做分析又不是做算数题,怎么复杂怎么搞,我们是要产生效益的!

 

这时候,即使不懂数据分析的小美眉都能理解:确实作为数据分析师,第一位是保证数据的正确,第二位是使用正确的数据,第三位才是各种所谓的分析。连这点素质都没有,不录用是很正常的。恭喜,这时候你就完美过关!成功秒杀一个菜鸡!

 

——本文差一点点就完了——

 

之所以有这个系列,还因为现在新手们学习方法太多,具体思考太少。新手们平时喜欢在公众号囤干货,遇到问题先想如何从书包里掏干货,而不是思考这个问题本身到底是个什么事。而一般所谓干货,更喜欢讲思维导图,讲算法,讲长长的代码,讲煽情的故事;而不是写确认问题严重程度、确认数据源、打电话问政策这些脏活累活。脏活累活吗,一点都不高大上,怎么吸引眼球?

 

然而,数据分析工作就是大部分时间在干脏活累活啊。摸清问题基础,了解业务情况,才能真正有针对性作分析,望大家注意。


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讲师:陈老师,在咨询行业打拼了9年,在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战,天善智能特邀专家。

博客:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/

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