大厂数分面试原题曝光

课程一共40篇内容，包含「30篇大厂原题拆解+10篇JD拆解」，课程目录往下拉，文末。

每篇面试真题拆解，均包含以下内容：

【基础部分】：考点拆解 + 回答思路 + 参考回答 + 此类问题解法总结 + 类似问题

【进阶部分】：回答避坑 + 如何引导追问 + 追问应对 + 考查知识总结 + 落地应用 + 多维视角回答

有需要的同学可以看看，打磨了一年，共计20万字。

每个面试题里，不仅教会你如何回答，还包含该案例在实际分析里的应用，有代码+数据+案例+分析思路+结果应用。

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本次优惠名额有限，需要的可以抓紧。

课程内容的评价：

本门课程是数据分析、数据科学的必备稀缺课程。

不仅讲如何应对面试问题，还手把手的教你业务应用过程，如何解决业务问题。

课程不讲纯理论，也不讲5w2h等纲领性分析方法，主要着重于在业务实战中总结出来的通用方法。

从应用的角度，教会大家如何清除的量化业务问题，如何用最基础的方法（如加减乘除等简单的数学公式）解决业务中的常见问题。

本课程适合0基础或有经验但知识不体系的人学习。提供有大量的业务应用案例，学完可以基本上直接套用。

说实话，数分的课程，还是难度很大。讲通识性的概念，市面上太多了。讲具体的数据，涉及不同公司机密。所以需要讲一些抽象好的业务应用，所以市面上很少看到此类量化业务问题的课程，如果有，收费都不低。

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课程目录

面试题拆解部分（30篇）：

1、某音：假如小杨哥不直播了，以下两种策略哪种更能提升抖音的GMV？

2、某手：视频的卡顿率从5%上涨到5.5%，如何分析该问题？

3、某团：为什么你司APP的首页轮播图7天才换一次？太浪费了吧？你会如何迭代这个轮播图策略？

4、某节：探探用户在左右滑时偶尔误滑，如何涉及实验验证？

5、某讯：看完某小说后需要推荐别的小说给用户，如何构建推荐策略？

6、某游：上线了多个AB实验，单个实验指标均正向但大盘没啥变化，为什么会出现该情况？如何解决？

......

16、某宝：我们想对用户进行用户生命周期划分，你会如何做？

17、某团：我们要对入驻商家提供商品上架建议，你觉得该怎么做？

18、某多：对于商家新上线的产品，该如何给出合理的定价建议？

......

21、某东：你认为用户购买商品与否受什么因素影响，如何判断这些因素的影响大小？

22、某节：如果现在要预估一个新产品的DAU天花板，你会如何预估？

23、某节：如果我们现在将某音中的点赞颜色从红色变为蓝色，有什么方法可以验证该变化的效果？除了AB实验之外还有什么方法？

......

28、某节：如何选取用户AHA节点，促进用户从成长期转为成熟期？

29、某节：现要提升电商潜客转化为新客的比率，你会如何分析？

30、某节：如何衡量各部门的绩效？

JD拆解部分（10篇）：

1、某站 - 内容分析方向

2、某音 - 电商方向

3、某宝 - 电商方向

......

9、某运动APP - 分析负责人方向

10、某阅读APP - 用户增长方向