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第二问题是滴滴营收突然降低，你会怎么分析？
1.怀疑数据的正确性
2.查看历史出现这情况是什么原因，这些原因作为此次分析的必要部分。
3.分析什么会影响营收入？
内部原因
拆用户：新老用户拆登录平台：
ios/安卓拆版本：新老版本拆入口：点击图标登入、push调起等
拆登录渠道：app，微信小程序，pc端，M端等
拆区域：省份国家等
拆时间：淡旺季、日夜、周期性产品等
外部原因：
市场整体收缩（季节，地铁大面积开通） 对手强弱（美团打车大额补贴进入） 政策（计价 规 则调整） 公关事件（顺风车事件）
4.计算影响系数,定位异常范围，再做下一步细化假设。比如根据区域得到上海地区收入大幅下降，再假 设验证上海收入下降的原因。
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你怎么看待拼车的这个功能，值得继续投入吗？
首先看数据，这是否是高频需求，分析了一个情景，用户早高峰如果没有拼车，那打车需要等很久，拼车的话就不会，同时，滴滴不同拼车人数抽成不同，损失可以从这里弥补出来。
二是看收益，经济收益，品牌受益，同时如果去掉了会有什么后果，被竞争对手差异化，逐渐损失客户，同时不符合滴滴出行的初衷，我一直相信一个功能的提出既是和需求有关，也是和企业信仰与基因相关。
一个十字路口，只考虑直行，请制定通行效率指标？
对数据分析师的岗位有什么理解?https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/89426594
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上海有多少辆公交车？
公交车数量=线路数*每个线路运行的平均辆
平均辆数=线路长度/公交车速度/每辆车的时间间隔
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估算未来一段时间里某地铁口的进站量和出站量
首先：进站量包括换乘量吗？
进站量=人流密度*时间。或者=该事件段地铁到达次数 *地铁每趟客运量
人流密度的决定因素有很多：如时间段（早高峰、晚高峰、其他）、周边经济发展水平、周边常住人口等
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(1)为业务部门提供基础数据需求时，有没有提过些什么建议，去完善她们的需求，刚他们更好的分析数据。(2)如果让你自己去搭建指标监控体系的话会怎么搭建。
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业务需求
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谁提？
一般来说的话，更多的是运营提出的数据需求会更多。不过也会存在其他业务部门，比如财务、结算、市场、技术部等其他业务部门。
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有哪些数据需求
产品数据：PV、UV、页面跳出率、DAU、留存率、事件转化率、用户属性等等。
业务数据：注册数、下载数、订单数、取消数、注册转化率、订单转化率等等
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如何提数据需求
时间：上线前
分析维度：需要运营明确基础数据分析维度
表达目的：
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http://www.uml.org.cn/DevProcess/201809211.asp?artid=21203?weiid=2536
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如何预测抖音可能存在的爆款贴纸？
我try to用先学的留存率啥的回答被一秒驳回orz 说要考虑时间段的问题
我从产品的角度去分析：每次的贴纸包上线都会带上分类、标签这些。根据以往的数据（贴纸包下载率/点击率/使用率）去分析，同样分类下的贴纸并带有类似的标签可以预测出它热门的可能性。
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分析B站（A站和抖音竞品分析）：
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行业现状和趋势分析
近期市场背景（PEST分析模型）：政治、政策、经济、社会、技术。
行业现状：
趋势分析：
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竞品背景对比分析
选择竞品：
竞品背景
团队背景
人员构成
组织架构
公司远景
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竞品定位分析
产品定位
目标用户对比
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产品对比分析
核心功能
用户体验
特色功能
结论
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10.拼多多的用户留存率和日活分析
给新增用户先分层，找出高中低价值客户，分别使用不同方法提高他们留存率。留存率的高低要从横向（3,5,7日的留存率）和纵向（今日，明日留存率）比较，然后再结合内外部环境分析。
11.是否知道埋点；
12.如何判别app中推荐页面中商品的推荐效果的优劣；
13.估计上海红绿灯的数量，不可以使用抽样的方法：思路：将上海划分为繁华区和郊区，面积分别设为x，y，然后考虑繁华地区的红路灯数量，假设每个居民区平均面积为s，再计算十字路口红绿灯数（6个居民区2个十字路口，这样类推），最后假设繁华区比郊区红绿灯少一半，就可以大概估算了。主要是考察你的思路，没有具体的答案。
