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讨论data analyst职位的business case

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XiaonanD 发表于 2017-7-13 01:47:45 | 显示全部楼层 |阅读模式

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分享一个data analyst职位的business case分析题。面试跪在了business这里,我不是marketing出身,又是new grad,确实是非常缺乏相关知识。想和大家一起讨论一下,这种题应该怎么分析,应该关注什么?
. From 1point 3acres bbs
题目是这样的,一个表格。(只有五个月的信息,从2016年8月 - 12月)
用户下单的日期 | 如果用户退货了退货的日期| 用户id | 这笔单子现在的状态(complete或者return)|
. From 1point 3acres bbs
问return rate是多少,请按月来分析. 涓浜-涓夊垎-鍦帮紝鐙鍙戝竷
.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦
sql很简单。我写了个sql得到return rate,然后分析了一下为什么return rate会上升,尤其是在12月上升的很厉害。我就说可能是圣诞节,也可能是我们需要加强服务,比如货品描述要和用户收到货质量一样呀之类的,还有要看看是不是和地区有关呀,是不是只有哪个地区我们没有服务好呀。。。画了个鱼骨头分析了不少但还是没有达到这个职位的要求。
. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
反馈是这样的,直接来自vp data analyst,说这个问题一眼看去很简单,但其实深入分析还挺复杂的。他抛了三个问题给我,什么是return rate?return rate对于公司来说有什么意义,意味着什么?最重要的是,我能够根据这个得出什么结论?. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,

恳求大家指导一下商业分析小白:
1. 这种问题应该怎么分析?从哪里入手?关注哪些点?(烦请具体说明). from: 1point3acres.com/bbs
2. 公司问这样的问题,是希望candidate在回答的时候回答哪些东西呢?
3. 有什么好的网课,或者书可以讲解商业数据分析的?或者有没有什么part time mba之类的学学operation?

ps:求大米

评分

2

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jokerren 发表于 2017-7-16 01:42:37 | 显示全部楼层
vahn712 发表于 2017-7-16 00:25
说得很好 补充一下我的思路

1, 一般小范围的上下浮动都算正常 不会管的。sharp的spike和dip才会要求d ...

既然说到了统计模型,想到了另外一个可以讨论的方向,补充一下
我们前面就几个月得出了return rate,那么我们能不能用这个几个月的return rate去做一下未来的预测?
linear regression
设定y值是每月退货的数量,然后将相关的变量加入模型里,这样是不是能得出每个月的预测的退货量?但是用这linear regression有很多assumption,就题目本身而言,你怎么确定y与变量之间是线性相关的呢?然后y值设的是每个月的退货量,但是你能够厘定月与月之间是相互独立而不会相互有影响?
log regression
设定dummy,退货与否可以设置成1/0,然后构造模型,得出众多变量间对退货的影响值
neutral network --- 概念本身不太好说明,感兴趣可以Google。简单的说就是input => processing =》output
当然建模有很多注意事项,比如模型自身成立的条件,变量间的显著性,等
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monkeyi66 发表于 2017-7-13 02:33:25 | 显示全部楼层
好问题哎,我也是非BA出身的 new grad,挺怵这类问题的,之前看地里分享的 Capital One 的 case 面经简直一头雾水无从下手,同需要相关方面的指导提高
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白沂秋 发表于 2017-7-13 03:12:07 | 显示全部楼层
好帖子,顶!!
我的想法是如何来define return rate。因为这个rate是既可以基于 购买时间也可以基于退货时间的。
另外好像这种case面试官都一定会问能由此得出什么结论。。感觉这个问题其实比较难回答。。因为在前面或多或少都说到了一些,面试官到底希望如何来回答这个结论呢?我感觉是想要得到一些high level strategy??
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jokerren 发表于 2017-7-15 11:07:44 | 显示全部楼层
并不是大神,只是分享一下我的思路
DATA 方面
基于LZ给的表格,只有5个COL,那么我想到的计算return rate的办法就是:退货单 / 总订单。但是我很好奇的一点是,假设我7月份下单,用了一段时间,9月份我觉得不满意,退货,那么这个产品状态会从complete 变成return?
只有5个月的数据量,那么就看每个月的return就好,但是我会留意这些被退货单的订单日期和退货日期,然后除了月份,我会看一下下订单日期和退货日期的间隔,被退货是不是可以说产品本身有问题或者是shipping本身有问题导致的被return。当然,有更多的数据当然更能发现和说明问题
问题本身
return rate我觉得可以看成是客户对公司的产品 / 服务的满意度,我觉得可以从目的逆推一下-google 1point3acres
Goal => Happy Customer
Happy Customer <= Good product / service ~= low return rate
如果是return rate高,那说明公司某个环节出了问题,那究竟是哪个环节呢,我觉得需要相关数据的支持,但是你可以猜想下,货物包装不好,产品没达到顾客的需求,送货速度太慢啦,etc
我觉得面试不重在做题的结果,而是展现你逻辑思维和剖析/分析问题的能力
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mayeha 发表于 2017-7-15 15:55:50 | 显示全部楼层
jokerren 发表于 2017-7-15 11:07
并不是大神,只是分享一下我的思路
DATA 方面
基于LZ给的表格,只有5个COL,那么我想到的计算return rate ...

答得真好
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vahn712 发表于 2017-7-16 00:25:32 | 显示全部楼层
jokerren 发表于 2017-7-15 11:07
并不是大神,只是分享一下我的思路
DATA 方面
基于LZ给的表格,只有5个COL,那么我想到的计算return rate ...

说得很好 补充一下我的思路

1, 一般小范围的上下浮动都算正常 不会管的。sharp的spike和dip才会要求dive deep 所以assume这个情况时abnormal的
2, abnormal先排除外部因素, 首先问公司规定的退货时间是多长? 把这个时间范围画出来 排除一切外部因素 check with marketing, PR, 甚至可以问会不会有system的问题导致数据错误
3,全部排出后看退货订单本身 主要就是dive deep到data里看 比如货品类别,时间间隔。再从crm系统看用户对货物本身的反馈 物流监控 最后customer segments
. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴

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taomudehua 发表于 2017-7-16 03:19:15 | 显示全部楼层
不错,关注一下大家的回答
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 楼主| XiaonanD 发表于 2017-7-17 07:03:19 | 显示全部楼层
谢谢大家的讨论和回复!我觉得大家的答案和回复超级棒!真的很受启发。我面试的时候没有想到订单日期和退货日期的间隔, 也没有想到可以通过模型来预测未来趋势,这些都是需要提高的。谢谢大家的提醒和帮助!也期待看到更多更精彩的讨论和思路!

如果有da相关的职位也期待内推!正在努力找工作,哈哈!
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nipeike 发表于 2017-7-17 11:29:10 | 显示全部楼层
谢谢楼主和小伙伴们的分享~~
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rileyyan 发表于 2017-7-17 11:38:34 来自手机 | 显示全部楼层
先理清楚一个思路: 为什么要算退货率? 因为运营的目标是尽量延长用户生命周期,并且在此期间内创造价值。所以研究退货率的背后是了解用户退货的原因.楼主一个最重要的问题没有说清楚,就是该公司的产品是什么?举个例子:如果是电商,退货产品按分类,服装类退货时间越快就证明更大原因是尺码和色差,这个问题反应到产品就是改进拍摄造成的色差,尺码描述更加详细.
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M_Mindy 发表于 2017-8-10 11:03:26 | 显示全部楼层
楼主楼主 也收到了Casper的take home test,也是挂在这个case分析上了,现在看到大神分析 才发现自己当时真的想的太简单了
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yimingg2 发表于 2017-12-29 21:23:34 | 显示全部楼层
请问一下楼主得到VP的反馈是邮件还是电话?他们好像还在用这个case
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