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数据分析⾯试题——业务思维逻辑1. 不⽤任何公开参考资料，估算今年新⽣⼉出⽣数量。
采⽤两层模型（⼈群画像x⼈群转化）：新⽣⼉出⽣数=Σ各年龄层育龄⼥性数量*各年龄层⽣育⽐率（⼀般⾯试中采⽤这种⽅法，即费⽶估计问题，可以参考《这也能想到?——巧妙解答⽆厘头问题》）从数字到数字：如果有前⼏年新⽣⼉出⽣数量数据，建⽴时间序列模型（需要考虑到⼆胎放开的突变事件）进⾏预测找先兆指标，如婴⼉类⽤品的新增活跃⽤户数量X表⽰新⽣⼉家庭⽤户。
Xn/新⽣⼉n为该年新⽣⼉家庭⽤户的转化率，如X2007/新⽣⼉2007为2007年新⽣⼉家庭⽤户的转化率。
该转化率会随平台发展⽽发展，可以根据往年数量推出今年的⼤致转化率，并根据今年新增新⽣⼉家庭⽤户数量推出今年估计的新⽣⼉数量。
2. 如果次⽇⽤户留存率下降了 5%该怎么分析？⾸先采⽤“两层模型”分析：对⽤户进⾏细分，包括新⽼、渠道、活动、画像等多个维度，然后分别计算每个维度下不同⽤户的次⽇留存率。
通过这种⽅法定位到导致留存率下降的⽤户群体是谁。
对于⽬标群体次⽇留存下降问题，具体情况具体分析。
具体分析可以采⽤“内部-外部”因素考虑。
a. 内部因素分为获客（渠道质量低、活动获取⾮⽬标⽤户）、满⾜需求（新功能改动引发某类⽤户不满）、提活⼿段（签到等提活⼿段没达成⽬标、产品⾃然使⽤周期低导致上次获得的⼤量⽤户短期内不需要再使⽤等）；b. 外部因素采⽤PEST分析（宏观经济环境分析），政治（政策影响）、经济（短期内主要是竞争环境，如对竞争对⼿的活动）、社会（舆论压⼒、⽤户⽣活⽅式变化、消费⼼理变化、价值观变化等偏好变化）、技术（创新解决⽅案的出现、分销渠道变化等）。
3. 卖⽟⽶如何提⾼收益？价格提⾼多少才能获取最⼤收益？收益 = 单价*销售量，那么我们的策略是提⾼单位溢价或者提⾼销售规模。
提⾼单位溢价的⽅法：（1）品牌打造获得长期溢价，但缺陷是需要⼤量前期营销投⼊；（2）加⼯商品占据价值链更多环节，如熟⽟⽶、⽟⽶汁、⽟⽶蛋⽩粉；重定位商品，如礼品化等；（3）价格歧视，根据价格敏感度对不同⽤户采⽤不同定价。
创业成功案例：大数据分析与应用的创新实践对于当前各个领域而言，大数据已经成为创新和竞争的最重要的资源。
很多领域都开始超前布局，并寻求更好的数据分析与应用。
这篇文章主要讲述大数据分析与应用在某创业公司中的创新实践，探讨“创业公司如何用大数据技术盘活生意”。
该创业公司专注于餐饮外卖业务，面对外卖市场竞争异常激烈的现状，想要在市场中立足，就需要用大数据建设各项系统，如评价师、机器学习模型、数据仓库等技术，来实现精细化的管理，减少资金的浪费和减少营销风险。
首先，对于其评价工作，从传统的用户评分制度转向数据化评价制度，将用户评价变成数据，并进行可视化展示，让用户和商家比较观察到各个方面的分析数据。
当然，数据准确性的问题是最为关键的一点，因此，对于其评价师团队，公司采用了一系列的培训，提高员工的数据分析能力和数据驱动思维能力，同时也加入了运营和市场等不同类型的人员，让评价的全面性更高，质量更好！其次，针对食品偏好领域建立了完整的机器学习处理模型，分析消费者需要和喜好，达到更好的食品推荐。
这方面是我们讲到如何将基本数据转化成更加可靠且便利的操作模型的核心途径，有了这些操作模型，公司对外宣传、意见收集、决策制定等工作可进行更加深层次的硬分析。
最终，创业公司需要将所有这些数据综合起来，对其市场进行深度分析，挖掘出用户最需要的物品、商家生产条件等，以便为更高效的发展经济。
在研究大数据分析与应用的创新实践方面，该公司特别注重数据的真实性和有效性。
为了确保数据的真实性和有效性，公司将建立数据仓库作为其目标设备环境。
同时，评价建设具有管理控制的监测系统，定期监测，对于存在的问题进行分析，制定和完善其管理措施。
此外，该创业公司还实际应用大数据分析技术，对其生产和经营进行深入探讨，特别是在食品品质、顾客评价、生产成本等方面的数据分析和深入建设，使公司更加具有市场竞争力。
在生意的发展中，创业公司的生产和管理过程中都将面临各种复杂条件，因此，在保证数据的质量和真实性的同时，也需要进行创新实践。
《电子商务数据分析》
配套教学教案
第1章
小结
1、了解电子商务数据分析基础知识。
2、学会用不同方法指标对电子商务数据进行分析
思考及作业想一想：
1.自己在实际工作和生活中有没有接触过电子商务？想一想为什么电子商务会发
展得这么快？这么普及？
2.B2B、B2C、C2C、O2O各代表什么意思？它们各具代表性的电商企业有哪些？
3.为什么要对电子商务数据进行分析？
4.简述3种电子商务数据分析的方法。
5.电子商务数据分析有哪些常用指标？
练一练：
如图所示为某购物平台中某个店铺的近期数据情况，尝试根据其中的数据简单分析各图中数据反映出的情况。
第2章
第3章
第4章
第5章。
零售市场饱和度评价的基本思路2002年和2004年全国人代会期间，众多代表提交议案，呼吁限制大型综合超级市场的建设，防止出现前些年百货商店过度发展的局面。
商业设施过剩，引起了各方面的关注。
随着商业领域的全面开放，外商投资商业企業在地域、股权和数量等方面的限制被取消，沃尔玛、家乐福、麦德龙等国际零售业巨头在中国市场上的扩张步伐将进一步加快，商业领域新一轮的投资热难以避免，零售市场的竞争会更加激烈。
零售商业的健康发展，要求零售设施在总量上保持一定的度，严重过剩将导致恶性竞争。
对零售业设施总量进行必要的调控，是许多国家的普遍做法，而对零售市场饱和度的准确判断，则是政府宏观调控的前提。
一、国外学者对零售市场饱和度问题的研究20世纪80、90年代，由于零售业的快速发展，发达国家出现了零售市场是否饱和的争论(Treadgold and Reynolds，1989；Guy，1994，1996；Benjiamin，1996，1998，Lonston，1997，1998)，Eppli和Laposa (1998)、Lord(1998a，1998b)都对此进行了研究，但至今未达成共识。
Lord(2000)曾在美国作过一个“零售市场饱和问题”的调查，通过邮寄的形式，将问卷发给包括来自零售公司、顾问公司、投资公司、大学等领域的66位零售专家。
共收回有效问卷32份，其中有21名专家确切地认为美国零售市场已经饱和，零售商业设施过剩，10名专家认为还没有达到饱和，另外一位专家表示无法确定是否饱和。
不过即使是后面的11名专家，也承认个别地区或某一种零售业态，可能存在设施过剩情况。
怎样才是零售市场饱和状态呢?多数学者认为，零售市场饱和反映的是零售空间的供给和消费者需求的关系，当零售空间的供给等于或超过消费需求时，市场饱和就会出现。
Benjiamin(1998)的研究表明，美国人均占有的Shopping Center(占非自动售货销售的70%)的面积，1986年是15.2平方英尺，1996年达到了18.9平方英尺，面积增长24.3%，而与此同时，人口只增长10.3%，因此判断饱和开始出现。
商务数据分析与应用课程标准商务数据分析与应用》是电子商务专业中一门重要的选修课程。
该课程的目标是让学生在理解商务数据分析的意义、作用、基本流程、常用方法等理论基础上，掌握行业数据分析、客户数据分析、商品数据分析以及运营数据分析等典型分析任务的分析内容、分析方法与分析步骤。
通过构建商务数据分析的整体知识框架，熟悉常用分析模型与分析工具，为进一步研究数据化运营、网络销售运营综合实战、跨境电商综合实战等实战类课程奠定基础。
本课程的设计以“切合区域数据人才需求、兼顾职业发展能力”为原则。
以浙江省内生产加工企业、传统贸易企业、网络零售企业等百余家企业的数据人才需求为出发点，通过内容分析法抽取整理岗位发展各阶段的知识与技能要求，以项目教学为主要手段，积极探索教学方法与评价方法的创新，保证课程目标的实现。
课程目标包括能够严格遵循业务规范，实施基本的商务数据分析，支持企业数据化运营；能够运用多种信息渠道和工具，有针对性地收集、存储、管理各类数据；能够计划和实施行业数据采集与分析，支持企业战略目标制定与改进；能够根据现有客户数据进行客户画像、客户细分和价值分析，开展精准营销；能够根据现有运营数据进行销售、推广、员工绩效分析，支持企业数据化运营；能够根据企业需求，编写数据分析报告，并进行可视化展示；通过软件操作、情景模拟、案例研讨、汇报点评等教学情景提高沟通技巧、敬业精神、抗压抗挫能力和分析问题解决问题的能力。
课程的知识目标包括理解商务数据分析的意义、作用及一般流程，掌握商务数据分析的常用分析模型与常用分析方法。
商务数据分析课程旨在让学生掌握常用数据存储查询、数据分析与数据可视化工具，以及行业、客户、产品和运营数据分析的内容、方法、工具与流程。
同时，学生还需要理解商务数据分析报告的概念、类型、构成与撰写方法，并具备基本的职业道德和法律意识、熟练的计算机与网络应用能力、良好的沟通能力与团队意识、较强的竞争意识和创新意识，以及较强的自主研究能力。
服装核心数据分析与调整方法服装核心数据分析与调整方法营业额1)、营业额反映了店铺的生意走势。
针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。
2)、为店铺及员工设立销售目标。
●根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月、每周、每日、每时段、每班次、每人，让员工的目标更加清晰;●为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额;●每天监控营业额指标完成进程情况，当目标任务未能达成时，应立即推出预备方案，如月中的目标进程不理想时应及时调整人员、货品、促销方案。
3)、比较各分店销售状况。
营业额指标有助于比较各分店的销售能力，从而为优化人员结构及货品组合提供参考。
分类货品销售额分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，如茄克、休闲裤、衬衣等。
通过分类货品销售额指标的分析，可以了解：1)、各分类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货、组货及促销提供参考依据，从而作出更完善的货品调整，使货品组合更符合店铺实际消费情况。
2)、了解该店或该区的消费取向，即时作出补货、调货的措施，并针对性调整陈列，从而优化库存及利于店铺利润最大化。
对于销售额低的品类，则应考虑在店内加强促销，消化库存。
3)、比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例，得出本店的销售特性，对慢流品类应考虑多加展示，同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。
前十大畅销款1)、定期统计分析前十大畅销款(每周/月/季)，了解畅销的原因及库存状况。
2)、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线，适当做出补货或寻找替代品的措施。
3)、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售，带动店铺货品整体的流动。
前十大滞销款1)、定期统计分析前十大滞销款(每周/月/季)，了解滞销的原因及库存状况。
2)、寻找滞销款的卖点，并加强对导购的产品培训，提升导购对滞销品的销售技巧。
