《面经总结》数据分析_undone1

《面经总结》数据分析 数据分析是一项关键的技能，尤其在当今大数据时代，它帮助企业做出明智的决策。在本文中，我们将探讨一个最近的数据分析项目，重点关注Excel和SQL的基础操作，以及数据分析的重要概念和思维。 Excel是数据分析的常用工具，其数据透视表、VLOOKUP函数以及各种基础图表制作等功能在数据整理和初步分析中发挥着重要作用。数据透视表能快速汇总大量数据，VLOOKUP则用于在不同表格间查找匹配项。掌握基础图表的制作，如柱状图、折线图、饼图等，有助于直观地呈现数据分布和趋势。 SQL是用于处理关系型数据库的语言，对于数据查询和分析至关重要。简单的SQL查询包括使用%作为通配符进行模糊匹配，COUNT()统计数量，SUM()计算总和，DISTINCT返回唯一不同的值，GROUP BY进行分组，HAVING对分组结果设定条件，ORDER BY进行排序。更复杂的查询涉及子查询、LIMIT限制返回行数，IN和NOT IN用于条件筛选，以及多表查询时的JOIN操作，如LEFT JOIN、RIGHT JOIN和INNER JOIN，它们分别对应于不同类型的连接方式。 在数据分析项目中，针对一个刚上线的短视频app，我们需要关注的三个关键指标可能是DAU（日活跃用户数量）、用户留存率和用户参与度。DAU反映app的日常活跃用户规模，是评估用户粘性的基础；用户留存率揭示用户在一定时间内的持续使用情况；用户参与度，如观看时长或互动次数，体现用户对内容的满意度和投入程度。 窗口函数在SQL中用于处理分组排名、TopN问题和组内比较。PARTITION BY对数据进行分区，ORDER BY对分区后的数据排序，而窗口函数如RANK()、DENSE_RANK()和ROW_NUMBER()则能在每个分区内进行排名。此外，窗口函数还可配合聚合函数，如SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN，实现更为复杂的数据分析任务。 数据分析思维是解决问题的核心，其中包括信度与效度的衡量、平衡分析、分类和矩阵运用、管道/漏斗模型、相关性研究、逻辑树构建、公式化思考、时间序列分析、循环/闭环理解、A/B测试、极端化分析、反向思考、队列分析、假设检验、归纳推理和演绎推理。漏斗思维和金字塔原理是两种常用的结构化思考方式，帮助我们系统地理解和解决问题。 以DAU下降为例，分析时需要考虑日环比、周同比等多个指标，构建DAU拆解的指标体系，如新增用户、首次外部唤起的老用户和自然启动的老用户。通过细分渠道、机型等维度，可以定位问题源头，从而提出有效的改进策略。 数据分析涉及从数据收集、整理到解读的全过程，需要熟练运用各种工具和技术，并结合业务知识和逻辑思维，才能提供有价值的洞察和建议。无论是Excel的基础操作，还是SQL的高级应用，或是数据分析的理论框架，都需要不断学习和实践，以提升个人在数据分析领域的专业能力。