网站本身对网站打开速度有何影响,申请了域名怎么做网站,网站开发师是属于IT主体职业,网站换服务器对排名有影响吗一.如何估算星巴克一天的营业额
a.需求澄清#xff1a;区域#xff1f;节假日#xff1f;产品范围#xff1f;
b.收入销售杯数*单价#xff08;营业时间*每小时产能*每小时产能利用率#xff09;*平均单价
Hypo该星巴克门店的营业时间为12小时#xff08;取整#x… 一.如何估算星巴克一天的营业额
a.需求澄清区域节假日产品范围
b.收入销售杯数*单价营业时间*每小时产能*每小时产能利用率*平均单价
Hypo该星巴克门店的营业时间为12小时取整忙时4h闲时8h制作一杯饮料时长3min一小时最大生产量60/3*240杯两台机器
③Calculation数据计算
平均单价20元*10%35元*80%40元*10%≈34元
高峰销售总额4h*40杯*100%转换率*345440元
低峰销售总额8h*40杯*80%转换率*348704元
合计高峰销售总额低峰销售总额14144元 二.
总结是分功能和内容两方面阐述
产品近期新老用户流失率均较高你觉得可能是什么原因数据侧又可以做哪些事情 考虑因素有哪些季节、地域、ui、单价、信息、用户习惯改变 3、比较两种方案哪个好以到底是买一送一好还是五折好的案例为标准 1.确立业务机制、分析对象、业务目标、分析目标
2.确立好可量化的短期和长期目标 3.将指标量化成两个方案可比较的公式 4.分析出影响因素价格、时长可以分新老用户考虑 5.总结影响因素和比较指标之间的关系比如新用户越多价格越低活动越有吸引力 6.考虑实践分类讨论给结论可以做AB测试分可以按不同客群给策略和不可以按不同客群给策略来做注意两种尽量都做一遍方便复盘 3、
针对简历中提到的指标异常分析你是如何定义指标异常的 回答思路参考
结合我过往经历我认为指标异常整体分为三大部分即明确异常定义、异常识别做法、异常处理方式:
首先明确异常定义建立标准后才能判断指标是否异常一共分为2个步骤
调研现状了解基线常用的方式有
分析业务历史数据来了解指标的正常范围
参考行业标准或竞争对手的数据作为基线。
设定阈值建立标准常用的方式有
统计方法使用统计方法如平均值、标准差、四分位数范围来设定正常值的范围。
人工规则例如根据业务逻辑、经验、kpi等来设定阈值。
⚠️注意点 这里同时需要by简历经历背景谈观点和实际做法如果仅是如上描述就是八股文背诵缺乏可信度和区分度。
其次异常识别方法有了标准后可以根据现状做监控和判断常用的方法有3类
图示法例如
箱线图通过箱线图可视化数据分布超出箱型图“胡须”的点通常被认为是异常值。
散点图在变量之间绘制散点图观察是否有远离大多数点的离群点。
描述性统计方法例如
3sigma原则结合历史数据计算指标的均值方差构建3sigma区间
四分位数和IQR使用四分位数范围IQR来定义正常值的范围通常认为低于Q1-1.5IQR或高于Q31.5IQR的点是异常。
基于距离/密度/聚类判断法常见有k-最近邻、LOF、DBSCAN、孤立森林。
⚠️注意点 这里同时需要结合具体经历做细节过程做法的展开提高经历的区分度。
最后异常处理方式也就是识别指标异常后要做进一步归因分析论证、以及经验沉淀这里
针对归因分析主要分为2个部分
找根因主要是结合指标构成业务可落地方向做维度下钻计算贡献度找根因例如xxx...⚠️注意这里可以结合简历中实际经历信息做具体分析思路过程的展开。
验效果针对上述找到的问题严谨且完整的分析需要进一步确认异常是否由因素变化引起如果策略有调整异常是否恢复等等
针对沉淀部分主要是为了提高后续监控和归因效率主要分为2方面
是否有必要归纳到自动化工具做监控、产出根因报告方便业务能够及时根据异常情况调整业务策略。
以及针对异常出现的严重性评估异常对业务的影响程度。对于非常重要的指标可以进一步考虑利用模型提前预测尤其针对时序数据可以做异常判别模型达到提前报警介入的目的 4.你觉得小红书产品有什么可以优化的地方
a.聊使用感受
b不要按个人感受去提改进建议因为可能商业模式不是你理解的那样这就需要提前去检索它的商业模式搞清规模体量、用户特征、发展阶段、竞争格局、竞对的优劣势、当下业务策略以及方向
c重点说这个岗位方向的优化点
d类似过往经历补充 5.业务要上线新主播首次开播的教学引导如何评估效果
步骤定义问题-数据模型-汇报可视化
1、教学功能是否得到使用曝光率、观看进度、市场
2、看完之后效果怎么样直接效果有多少人成功开播/教学内容应用情况使用率、频次、时长
3、能不能间接服务于平台的经营业绩增长
一方面可以看数据是否使这些人成为腰部主播数据表现是否更好或者看这些人数据场观、互动、用户停留时长趋于稳定的周期是否更短或是表现更好4、另一方面直接发问卷问他们对功能的感知程度、使用情况、认可度
