上周六我们邀请到了就职于FAANG大厂之一的产品分析师Mandy为我们分享产品数据分析（ProductAnalytics）的工作内容，以及Mandy的面试经验。今天我们专门整理成文字，分享给大家！
产品数据分析师是一个综合性较强的工作。既需要数据方面的技能，又要对产品和用户有战略性的认识。适合对用户行为感兴趣、喜欢留意用户在网页上的表现和评论、擅长问题进行量化和可视化、或者喜欢用图片来展示信息的同学；另外如果不愿意只做technical方面的工作，希望参与一些影响公司决策的内容，那产品数据分析师也非常适合。产品数据分析这个职位的发展方向也很多。无论是更偏strategy的产品经理、还是dataengineer和datascientist，产品分析师都可以是一个很好的过渡。
分享内容：
产品数据分析工作/面试内容拆解productcase面试面试技巧及准备1.
产品数据分析工作/面试内容
产品分析的工作内容分为三个部分。首先是数据分析。重点是用SQL和Python把数据处理完后，能不能用一些常用的软件（Tableau、PowerBI）把数据可视化，然后从图中得出一些有价值的结论。第二是A/B测试，如何设计实验以及实验完成后的处理很重要。
最后一点是产品思维。产品思维（productsense）是产品分析里最重要也最难的一个部分。因为相较于前两点，可能做一些定量分析、多刷题就可以很快看到效果，而产品的productsense则需要长期的积累。下面我们就productcase来展开讲讲如何培养产品理解和相应的面试准备。
2.
拆解productcase面试
1）考察要点
首先我们要明确面试考察的重点有哪些。在产品数据分析师的Jobdescription当中，频繁被提及的技能要求有：能否制定衡量一个产品是否成功的标准，这里的标准就是metrics，比如一个产品的使用人数、时长、revenue等等，需要产品分析师有选出指标然后definesuccess的能力；第二，能不能从选出的metrics上看到产品的改进点（levers）。拿Clubhouse这个产品来说，假如他们的keymetrics是使用人数，那么想提高这个metric就可以从新用户获取，或老用户留存，或者是用户之间的“邀请”——这也是Clubhouse做得最成功的一点，来思考如何提升keymetrics。
第三点会要求你能不能为团队设计一个框架来分析产品，简单讲就是为大家做一个分析流程：先把要分析的问题列出来，大概需要什么数据（如果数据目前没有需要和engineer沟通），再定义问题的metrics和levers，以及如何计算它们。最后，是能不能预测新功能对产品数据的影响。比如公司决定在产品页面上加adplacement，那么应该加在哪里，加多少，加了之后对用户留存是否有影响等等，都是产品分析师要考虑的问题。
2）考察加分项
下面来讲讲从我个人经验中总结出的一些面试加分点。首先是大家的沟通能力和逻辑性，这是准备过程中常常被忽略的地方。产品分析师是一个tech和strategy结合的岗位，有时即使你画出了一个很棒的图，得到了非常有用的insights，但如果不能说服团队中的其他人还是无法发挥你的作用。第二点是你是否熟悉该公司的产品，这是面试中非常加分的一个点，如果大家去面试大厂，产品线比较多的话，建议不仅对公司主产品做足功课，也了解一些小众一点的产品，更能展现你对公司产品的熟悉度。
然后是要对产品数据分析的常用术语有一些了解。
比如社交媒体产品的dailyactiveusers，acquisition（获取），retention（留存），churn（流失）等等。最后是要知道如何从不同维度解构数据。大公司的数据往往是比较复杂的，如果我们只想从一个或几个方面观察数据（国家、年龄、使用设备）那么要知道怎么从原始数据中提取。
3）解题思路和答题框架
所有的产品题都可以分为三大类：
第一种是troubleshooting（故障分析）比如一个metric突然涨了10%，当metric出现不寻常的波动的时候怎么找到原因；第二是launchnewfeature，当团队要上线新功能时，你能不能帮助团队分析决策是否正确；第三种是evaluateproducthealth，是在产品上线后通过数据对产品整个的状态做评估。
然后我们要针对题型设计出答题框架，这里列举一个大概的回答步骤：
当面试官抛给你一个问题的时候，问题可能很general，那么我们就一定要把所有的疑问都说出来，确保自己没有理解错意思，厘清后再一句话总结给面试官；
回答时要把自己的内容分点去说，先概括结论有哪几点，然后分别详细展开；
最后要指出可能的trade-off，也就是上线一个新功能可能会影响到其他已有的功能。比如在社交媒体上增加一个“好友正在看”的内容，可能会减少广告的展示次数。那么这样可能增加了engagement和retention，但也减少了revenue。
这里我们来举例一个具体的案例，来分析一下：假设今天在Twitter上“狗”的搜索量增长了10%，我们该如何研究背后的原因呢？
针对这个问题我们需要把它拆分成几个小问题，分析可能的导致数据波动的原因，与团队讨论是否可以优化产品。
首先，我们分析这道面试的题型，是典型的troubleshooting的问题，在问数据的增加或者减少。下一步我们就运用现成的框架来回答问题：
最开始可以问一些clarifyingquestion，比如询问面试官这个数量的增加是在手机端还是网页端？是突然的增加还是渐变性的增加？（突然增加很可能是内部数据搜集的问题。）在确定了问题的范围之后，我们可以重新总结一下问题，然后第三步就是列出所有可能导致变化的原因，比如季节性原因，内部平台bug的原因,或者被公司其他内部产品影响。第四步，我们尝试一一分析可能的原因，比如如果我们怀疑用户对狗的搜索量增加是因为疫情原因，我们可以通过分析“猫”的搜索量来证实这个猜想。
3.
面试技巧
1）回答问题时要尽量量化自己的答案
对于一个分析师岗位来说更是如此。大家可以尝试在描述metric的时候习惯性地加一些3%、5%去量化它，当然不能超出正常的范围，但是面试官就可以通过数字对你的表达有具体概念。
2）面试心态也非常重要
心态是一个我们很少去提，但又常常直接影响到面试结果的因素。大家要明白面试是没有正确答案的，更像是你和面试官之间你来我往，有相互交流的一场沟通。回答问题的时候要对自己的见解有自信，以一个专业的态度去回答，也不要总等着面试官去问你，学着引导对方提问，及时抛给对方问题leadtheconversation。大家在面试过程中我们也要注意与面试官的互动，比如先说“Givenwhatyoujustsaid…”,“Asyoumentionedearlier…”，再进行论述。
3）面试时我们要确保自己ontherighttrack
面试时如果自己一直不停地讲，对方可能会走神抓不住重点，因此讲完一部分可以询问面试官“doesitmakesense?”得到肯定再继续说。或者是在时间比较有限的情况下说，我可以讲x，yorz，你更希望从哪个方面回答呢？这样就避免了自己在脑海里做了决定，而面试官想听的不是这个。
4）远程面试
远程面试大家首先要确保自己的手势能出现在镜头里。远程面试交流上可能会有隔阂，适当地用手势来表达自己会增进面试官这个记忆。其次，我们要善用数字使分析思路更加清晰，比如说“thereareafewpointsthatIwanttocover…”。第三点是当你想要做什么事情的时候，可以直接表达。比如一个问题如果你需要一些时间思考，梳理思路，可以直接问面试官。不太建议直接埋头写字的做法，面试官也不知道要等待多久。最后，大家也可以看看面试房间的一些环境布置，看有没有共同点，进行一些smalltalk，让面试从一个轻松的语境中开始。
4.面试准备
1）如何培养产品思维？
产品思维的养成需要在平时慢慢积累。我们可以尝试在生活中从下面这些角度思考、分析周围的产品：
如何改进产品？
如何判断一个产品特性（feature）的好坏？
团队为什么会开发某些特性？
你会如何设置一个实验来评估新产品或者产品升级。
2）模拟面试
模拟面试是非常重要的。建议大家同一个问题多次练习。我自己在准备这个面试的时候练了可能将近20次。最后已经形成肌肉记忆，跟面试官交流的时候就非常轻松。同时，我建议大家把练习的过程录下来，多听自己的回答。特别是现在远程面试，不能见面，大家还可以用录像检查自己是否有一些使用过度的词，包括面部表情。模拟面试的对象上，如果有人面试同一个职位当然是最好，也可以找同行业、同目标公司的朋友，他们在这个行业有很多工作经验，或者也可以找行业不相关的朋友，就看他们作为外行是否能清晰的听懂你的逻辑和语言。
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Emma老师
Emma老师对学员知无不言，有问必答！无论是面试中遇到的问题，还是工作中遇到的困惑。
3训练营课程内容
整个Bootcamp历时8周，每周3小时课程，共计24小时课时。周末线上实时授课，课后完成老师布置的作业，助教团队在班级群内随时答疑，直播录像永久回放。五大课程模块：A/B测试商业训练（案例、变量设计、测试计划）A/B测试数据技能训练（数据源概况、SQL数据库建立、Python自动化分析）A/B测试实验设计训练（A/B测试vs准实验、实验步骤、真实商业环境中的实验挑战）A/B测试统计训练（统计分析、深度解析）A/B测试面试训练课程内容涵盖了A/B测试在各大互联网科技公司中的完整工作流程：A/B测试统计基础与应用场景A/B测试实验设计A/B测试假设检验、变量选择、流量计算与实验周期计算A/B测试各类应用场景中的实验变体与前后测实战分析用SQL与Python完成A/B测试项目实战A/B测试结果解读与高阶统计结果展示每位学员将有一套亲自做的A/B测试成果作品每位学员获得A/B测试面试真题解题辅导结课后，每位学员获得提升简历的IndustryProjectExperience完美描述，所有学员获得内推机会！1.A/B测试商业训练了解A/B测试在顶流科技公司中的各类应用场景了解A/B测试适用的商业问题与它的局限了解科技公司产品团队如何使用A/B测试面对商业问题，如何设计有效的假设？如何制定A/B测试的实验计划与执行框架？2.A/B测试数据技能搭建一个真实的A/B测试实验数据库了解A/B测试中常面临的数据问题用SQL对数据进行清洗与转制，完成样本选取、组别分配、变量选取等实验步骤，为A/B测试做好数据准备用Python搭建A/B测试分析流程学员在项目中重点使用SQL与Python，全方位了解A/B测试中涉及的数据库搭建、样本选取、实验组与测试组分配、变量选取等数据分析步骤。并且充分掌握用Python搭建A/B测试结果分析流程，实现A/B测试自动化，对真实工作中的A/B测试分析了如指掌。简而言之，项目后，你不仅将牢固掌握SQL与Python等最热门的数据分析软件，还将成为真正的A/B测试技术流，完全掌握A/B测试这项数据分析工作中最重要的技能。3.A/B测试实验设计充分了解A/B测试的实验步骤设立零假设与被择假设确认实验指标，设计实验变量根据指标类型确认统计检验方法估算样本量，确定实验周期置信区间与统计功效A/B测试中的各类偏差样本量不够或其他实验条件不满足时的实验设计了解准实验与A/B测试的应用区别为项目案例设计A/B测试实验学员在项目中将透彻学习实验方法与实验设计。在这个环节中，将研究如何制定实验方案，以提高实验效率，缩小随机误差的影响，并使实验结果能有效地进行统计分析。学习在工作场景中如何用A/B测试等实验来提高用户激活/活跃/留存等关键的产品指标，提升产品功能表现，真正理解A/B测试的商业价值与业务地位。4.A/B测试统计训练抽样技术样本量与统计分布统计测试的不同类型和指标（T测试,Z测试,Z分数,P值）统计显著性统计功效置信区间假设检验的两类错误等学员在项目中将系统学习数理统计方法，为各类工作实战中的实验方法打下牢固的理论基础。学员所学习到的统计并不只适用于A/B测试，其实是所有数据分析方法的从基础到高阶的统计方法。只有为自己增添坚实的统计背景才能在各类分析方法中游刃有余。5.A/B测试面试训练在每周的课程后，所有学员将获得A/B测试面试训练。老师将对各大互联网、科技公司A/B测试面试题给出解题步骤示范与详细解析。确保课堂所学知识可以灵活应用到各类面试场景，助你自信面对A/B测试的所有面试考验！4训练营学员作品
上完Bootcamp，有哪些作品可以展示呢？从数据库搭建、样本选取、实验组与测试组分配、变量选取、实验设计，到实验结果深度分析与PPT展示，学员的精致项目报告就是他们最好的训练营成果，这一份拿的出手的高品质项目，无论是LinkedIn还是面试展示，都会是脱颖而出的最佳帮手！部分学员作品展示：5报名方式
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