老王是万万没想到呀！作为一个数据分析师，还能被HR给盯上！

这不公司要招个专门负责短视频业务线的数据分析师，HR觉得自己不懂数据分析，害怕面试的时候镇不住厂子，就来找老王，让老王给出出主意，怎样能让自己看起来逼格很高的样子和求职者对话？

老王内心是十万个不愿意，但是，HR也不敢得罪呀，万一哪天看自己不顺眼，把自己换掉怎么办？还是得给想想办法呀！

于是老王就给HR如下一道面试题，让HR去跟求职者聊，看看谁回答的好就给谁发offer。

题目：短视频APP用户分为生产侧(内容创作用户)和消费侧(内容观看用户)，生产侧又可以按作品内容分为不同的垂直类目(如健身/美妆/搞笑)，假如本周A垂直类目的总播放次数环比上周下降5%，该如何分析?查找原因?数据分析优质社群，等你加入哦~

先思考两分钟，如果是你，面对这道题目该如何回答?

老王给出了一个面试时的参考答案，大家可以听一下思路。

1、确认外部因素，看本周整体大盘数据(APP周活WAU)是否下降

●比如正好是电商节期间，或者竞争对手做了活动， 导致本周消费侧周活(WAU)大盘下降、 进一步导致(多数垂直类目)总播放下降。

2、确认内部因素

●数据准确性(是否上报错误)；

●运营侧是否有调整，市场推广是否减少，产品推荐策略是否调整,技术有无上线/改动；

●A垂类总播放是否有周期波动(观察往年本周水平)等。

3、初步确认

若已经排除上述原因，即初步确认A垂类总播放确实异常下降 5% 。

4、通过公式确定主要问题环节

公式一：从生产侧考虑

A垂类本周总播放次数=本周A垂类创作人数X人均创作作品数X作品平均播放次数= 本周A垂类创作人数X人均创作作品数X(作品平均曝光次数X平均点击率)。

【注意】 简化起见，本公式不考虑A垂类创作者本周之前作品对本周总播放的影响。

公式二：从观众侧考虑

A垂类本周总播放次数=本周A垂类活跃粉丝数*在关注页人均观看作品次数+发现页总推荐曝光次数*平均点击率。

【注意】简化起见，A垂类总播放主要考虑粉丝在关注页看到播放、及发现页随机推荐播放，忽略其它入口带来的播放。

通过对比上面两个公式，可以明显看出各环节本周数据与上周的差异，从而确定主要问题环节。比如，本周A垂类创作者人数下降，则可以判断是观众侧出现了问题。

5、对上一步发现问题进行多维度拆分，下钻寻找根本问题

在短视频领域，常见的拆分维度：

以A垂类创作者人数明显下降为例，按不同维度拆分如下:

●生产侧本周A垂类创作人数=新创作者(第一个作品发布距今30天内)本周创作人数 +老创者本周创作人数；

●生产侧本周A垂类创作人数=男性创作者本周创作人数+女性创作者本周创作人数；

●生产侧本周A垂类创作人数= APP5.1版本本周创作人数+之前版本本周创作人数；

●生产侧本周A垂类创作人数= "美颜功能重 度使用”本周创作人数+ "美颜功能非重度使用”本周创作人数；

●……

6、与业务沟通后给出建议

深耕发现问题后，还需要和相关业务部门对接确认，排查找到具体问题和背后的原因。比如，可能会发现，新创作者（30天内发布了第一个作品）在本周的新增人数下降，建议做进一步数据分析或者用户调研，确定是产品体验原因导致新创作者不愿再发作品？还是冷启动阶段流量太小？还是只是这周没有发布计划而已？通过上述等等原因，给出相关业务部门给出建议。

到此这个回答就已经可以让面试官折服了，在有限的面试时间里，不可能分析的面面俱全、但是一定要体现逻辑性和数据量化问题的能力!

老王将此类面试问题的分析框架整理出来了，拿去使用吧~

还想看老王解决什么数据分析难题？记得评论区告诉我哦~