[经验总结]Product Sense/Metric面试原题详解

关于product sense地里有很多总结帖子。包括楼主自己也写过一篇。
https://www.1point3acres.com/bbs/thread-679303-1-1.html

好像还没有人写过题目的详解，楼主在这里找了个案例详解，跟大家分享以下。


题目
是一个比较典型的诊断问题：
Lyft 的Average ETA增加了3分钟，你怎么诊断这个问题？


1.基本分析
首先，做为一个DS在套framwork前还是先用基本常识，或者统计知识分析一下。根据不同情况，讨论一下metric 计算中的问题。
这个题目是Average ETA，outlier对于平均数的影响是蛮大的。所以要先考虑有没有outlier。可以讨论一下outlier怎么产生的。


2. 分析改变的快慢
一般来说metric的改变，要么是突然改变，要么就是逐渐改变的。对于突然改变，很大概率就是内部的一些改动，比如说改变了algorithm，或者有data错误等等。

对于逐渐改变的情况。有一个不错的idea就是可以看看ETA和ground truth的比较。这样的话可以分情况讨论两者都增长，或者只有其中一个增长。

3. 细分用户群讨论

接下来要根据用户群，细分metric讨论了。基本逻辑就是划分用户群，如果那个群体有明显ETA的差异，就可以针对这个用户群分析。主要划分用户群的idea就是地区和平台。

最后
Metric interview主要还是看candidate思考问题的完整性，合理性，还有条理。以上信息都出自以下视频。有一些细枝末节，还有一些例子，原视频讲的还不错，大家可以去看看。

谢谢楼主分享！zszszs

感谢楼主分享

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