送走八月，迎来了金九银十的秋招季节，又一批毕业生在成为社畜的路上奔波，最近咨询数据分析面试和笔试的人也是尤其多，今天就给大家分享一些面试中遇到指标体系相关问题的回答技巧，也是不少数据分析面试者觉得很难回答的一些问题，希望可以帮到大家。
在面试中经常会遇到这样的问题：
“假如你是XX产品的分析师，你会选择哪些指标向CEO汇报？”
“假如你是XX产品的分析师，你会从哪些维度建立指标体系？”
“你觉得XX产品的北极星指标是什么？”
……
关于指标体系的建设，重点指标的选择，笔试面试中可以问出几十种花样，也能延伸出许许多多的扩展问题——
“想要评估用户的真实性，你会选择哪些特征？”
“你们会从哪些维度来预测用户流失的概率？”
……
好在校招的面试里，不会有人真的指望你能够构建出一个完善的、高度符合业务场景的指标体系，一路下来给我的感觉还是倾向于“逻辑第一，业务第二”。
开放性的业务题并没有标准答案，但这么多的面试回答里，一定有高下之分。如果在回答能够结合部分业务特征，展示相对流畅的逻辑，就能超过很多人。
其实逻辑在这里，更倾向于指代在回答问题的时候，语言表述具有结构性。
举一个例子：
逻辑性
面试官：“如果让你构建指标体系，监控知乎每天的数据，你会怎么做？”
学生一：“我会从活跃人数，广告收入，留存人数，跳转率，付费收入等等来做监控，因为这能够体现知乎的热度、用户粘性、商业价值等等。”
学生二：“我会从流量、收入、内容、互动四个板块构建指标体系。
第一， 流量板块我会监控登录人数，点击问题人数 XX，因为这能够体现知乎用户的使用情况以及粘性；
第二， 收入板块我会监控XX，因为XX;
第三， 内容板块我会监控XX，因为XX；
第四， 互动板块我会监控XX，因为XX”
先不说指标的选择是否正确、因为绝大多数人说出的指标都是相似的。
但至少在逻辑的展示以及表达的清晰度、全面度上，第二个学生具有压倒性的优势，是非常典型的金字塔思维结构。
总结一下，所谓逻辑性就是在开口说话之前，把一堆乱糟糟的指标归好类，按照类别一一表达清楚。
不知道我这个例子表达清楚没有……要是还不清楚逻辑优势在哪里，你再细细品品……
那怎么结合业务特征呢？
我知道，很多人看到业务特征业务知识都会产生强烈的抵触：“天呐我还没实习过，我也没接触过这些业务，光看书也觉得离现实很遥远，怎么会知道业务特征啊？？”
可是在校招的时候，面试官真的想招一个具有X年娴熟业务经验的应届生？他招你入职，更多时候是因为看上了你的逻辑思维能力、学习能力，如果在这个过程中，能展示出你对业务的思考就更好不过了。
回到结合业务特征这个话题。
业务特征
我在校招的时候一般是采用【基础】+【附加】的模式来回答的。
因为大多数人面试的公司主要是互联网公司，互联网公司的运作离不开用户和商业变现。所以我给【基础】指标定义成了流量和收入。
但因为互联网公司行业五花八门，电商、短视频、新闻、游戏等等需要关注的东西各不相同，各具特色，所以【附加】指标则是根据产品的具体特征来回答的，就像知乎作为一个问答社区，我选择的【附加指标】就是内容和互动。
所以在回答问题时，我的第一句话可以是：“我会从用户流量、收入、内容、互动四个板块来做指标体系的监控”
说完了大致的板块分类后，更详细的指标应该怎么办呢？
在表达每一类的具体指标时，还是要尽量遵循逻辑线，这个逻辑可能是页面先后关系逻辑，可能是用户前后行为逻辑，也可能是其他的逻辑。
比如内容。
每当用户提出一个问题后，系统里会记录下今日新增问题的数据；
在用户上下滑动问题页面的时候，系统也会记录下各个问题曝光数据；
在用户点进问题准备进行浏览的时候，会记录下不同问题点击数据；
把上面两者相除，还能得到点击率数据；
在用户浏览具体问题回答时，会记录下问题的浏览时长数据……
这就是根据用户前后行为逻辑得到的一部分数据指标，能够判断新内容的创作是否持续给力，以及内容是否对用户有足够的吸引力。
但有时候逻辑线并没有非常的清晰，就不用过于强求了……
比如流量。
在用户打开APP的的时候，系统会记录今日活跃用户数数据；
如果这个用户从未使用过知乎，会记录新增用户数据；
针对每天的活跃用户，还会考虑到下一阶段的留存率和流失率；
还有跳出率、单位访客成本、人均浏览页面数等等；
甚至还可以进一步细分到不同渠道下的各个流量指标……
当然咯，我们不需要把指标穷尽了，只要选择出自己认为重要的几个指标，说出理由就好。比如我认为日活十分重要，能够评估用户的整体表现，一旦日活数据异常，应该马上进行分析解决。
最后关于知乎的指标体系，我可能会简单的整理成酱紫：
这只是最简单的版本哈，不过如果是面试的话，应该是够的，毕竟你还需要解释选择指标的原因，不出意外也能够叽里呱啦说上4，5分钟……
那面试的时候，不同行业的附加指标怎么选取呢？
我在面试文档的文章里提过了，提前准备好所有行业的指标体系，参考人人都是产品经理或者《精益数据分析》的文章内容自行思考。
在面试笔试的时候，紧张起来大脑短路，可能一时半会真想不到和指定行业相关的指标类型，这时候心中有腹稿就显得非常的重要。
如果没有那么多的时间精力，准备下电商、内容、游戏、风控的就差不多了，剩下的在面试前针对具体的企业再做准备，毕竟很多指标也是可以复现在其他场景的。
那如果问道：“假如你是知乎的分析师，每天会给CEO展示什么数据？”，要怎么回答呢？
其实这还是一个建立指标体系的问题。但是对方强调了汇报对象是CEO，其实就是希望你能站在整体的视角上，选择合适的指标。
什么是合适的指标？如果CEO在看完数据后，能够解决他最关注的问题，安心的开启新一天的工作，基本OK了。
所以我们区分两种场景。
场景一：无特殊活动，不处于特殊时期，产品如常运营
在这种风平浪静，一切如常运营的时候，你可以从流量、收入、内容、互动里各挑1-2个汇总性的指标，比如日活跃用户，日总收入，新增问题数量，新增回答数量，评论率。
接下来详细解释为什么会选择这些指标：比如日活跃用户数能够体现产品的受欢迎程度，尤其对于一款处于稳定期的产品，如果日活突然下降严重，一定是有异常的，可能和最近做出的战略调整或者产品大幅度改版迭代相关。
场景二：知乎初创期，在邀请各界大咖入驻知乎，力求打造精品知识社区
在这种特殊的时期，需要结合当下的核心目标进行分析。比如我们了解到知乎在初创时，采用了很严格的筛选和复审制度来挑选种子用户，对问题和回答的质量把控十分高，但还不会关注商业变现。
那这时候我可能会选择新增用户数、新增高赞问题数、新增高赞回答数作为指标。而详细的原因可能是这些指标恰好和此时团队的目标一致，能够很好的反应出当下阶段的成果。
同理，如果对方的问题是：“”，也可以按照这种思路进行回答。
总体来说就结合具体的行业特征以及产品所处的阶段特征进行思考。
其实构建指标体系算是业务题里最简单的内容之一了。因为有章可循，可以针对性进行准备。在储备业务知识的时候，一定要充分利用好手里的书本或者论坛资源，尽最大的努力了解某一行业或者面试企业具体产品的信息。
你要说指标体系的问题很难回答，可能只是因为没有做好准备罢了。毕竟在面试中还会有更多奇奇怪怪、极具开放性的问题等着你，无法做准备，只能靠储备知识和灵活的反应能力快速给出答案。
不过不着急啦，我们慢慢来，先把简单的问题搞定，再继续升级打怪~~
文源：阿狸和小兔
数据分析BI
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