产品分析师的工作内容，是数据分析师和商业分析师两者的交集。产品分析师会与不同部门的团队共同协作，将新产品推向市场、对现有产品进行改良，或两者兼顾。这意味着产品分析师的工作任务和负责内容，会极大程度因公司而异。

产品分析师是什么？

一般情况下，你会负责研究已有产品，并确定其改进的部分和潜在机会。这需要你对所研究产品、产品竞争市场、目标市场和公司整体商业策略，都有深入的了解。产品分析师的工作内容包括以下几点：

• 界定并监测产品和产品计划的指标性数据

• 分析客户体验和产品性能数据，以提出公司业务方面建议（成本效益、预测、影响分析等）

• 搭建分析框架，包括临时分析、自动化数据仪表盘（dashboard）和自助服务工具等

• 针对产品功能和用户体验（UX）设计方面，制定并实施A/B测试，从而优化产品性能

• 协助产品经理，帮助其定期评估产品进程

产品分析师必备技能

像刚刚提到的工作内容一样，产品分析师的必备技能会因公司而异。但是一般来说，每个产品分析师都需要具备以下几个技能。

• SQL：能够查询和操作大型数据库

• 数据可视化工具：能使用各种数据可视化工具，进行可视化查询和分析。可视化工具例如：Tableau,，Looker，Periscope，Matplotlib等。

• 基本统计概念：必须了解如何设计并执行假设检验（hypothesis test），尤其是A/B测试。

• Excel/Google Sheets：能够使用电子表格操作数据、创建数据透视表并将数据可视化。

• Python/R：对于技术要求更高的公司，你需要能使用Python或R操作数据，编写代码和创建数据分析。

顶级科技公司的产品分析岗位

近些年，产品分析师的岗位需求在不断增长。以下是一些大厂对于产品分析岗的需求：

Google

Google在全球范围内有大量的产品分析师岗位。因为几乎Google的每个产品部门，都需要产品分析师。Google现在开放的职位包括：

• Android TV，产品分析师

• Android，产品分析师

• Geo数据分析，产品分析师

Facebook

像Google一样，Facebook也有不少产品分析师的岗位。两者的不同在于，Facebook会根据工作类型，而不是业务部门来划分产品分析师的需求。Facebook现在开放的职位包括：

• 产品增长分析师

• 产品体验分析师

• 产品配置分析师

Twitch

作为亚马逊的子公司，Twitch是一家直播服务公司。截至2020年1月，Twitch拥有超过1500万的日活跃用户。近期，Twitch上线了一些新功能，包括组队实况功能，可以最多允许四名用户在同一窗口进行直播。

产品分析面试内容

面试内容因公司而异，但以下几种是常见的面试类型：

HR面试

几乎所有公司的面试流程，都会从HR的初筛开始。初筛一般为电话面试，通过这类面试，你可以更好地了解公司岗位和团队，同时人事部门也会简单观察你是否对公司感兴趣、了解你的沟通能力。

 技术面试

面试流程中，技术面试必不可少。在这个环节里，你需要通过编写SQL语言解决各种问题，以展示你的SQL技术。

产品经理面试

有时候你需要与产品经理（PM）面试。在PM面试里，公司会考察你是否足够了解岗位所负责的产品，是否懂得正确的产品分析方法。

• 例题：你会为产品X加入什么新功能？如果新功能上线，你如何评估新功能是否成功？

产品分析面试常见题

产品相关面试题

• 你对产品X会做的第一个改变是什么？/你会添加进产品X的第一个新功能是什么？

当面试官提出这个问题时，他们希望看到你已经对公司产品有所研究。你应该了解这项产品内容、已有功能、目标受众和其提供的服务。除此以外，你需要阐明新功能会如何改进产品。展示你对客户、产品、和公司目标有一个综合的了解。

• 你会使用什么指标来评估某功能的表现?

有很多指标都能评估产品功能的表现——但你所选的指标最终取决于此功能的目标和公司的总目标。

举个例子，成熟的公司可能只专注于降低用户流失率，因此流失率应该是用来评估功能表现的理想指标。然而，公司的某一产品功能目标并不总是与公司当下的商业目标一致。例如，一家公司当前的主要目标是提高用户转化率，但公司产品的一个功能可能是关注用户留存率。Coursera就是一个绝佳的例子：Coursera的一项功能就是在用户尝试取消订阅时给用户50%的折扣。

总之，评估功能可以参照多个指标，其包括但不限于:

• 生命周期价值(LTV)

• 用户获取成本(CAC)

• 转化率

• 每月活跃用户量

• 访问停留时长

• 留存率

• 净推荐值(NPS)

SQL面试题目

• 如何使用SQL绘制直方图（histogram）?

以下代码是以“variable_name”创建一个bin size为5的直方图。

• WHERE和HAVING从句的区别是什么?

WHERE和HAVING都可以用于表的筛选。而两者分别在与GROUP BY子句一起使用时体现，WHERE子句会在GROUP之前筛选行(在GROUP BY子句之前)，HAVING会在GROUP之后筛选。

• 解释不同的JOIN类型

有四种不同类型的JOIN(连接):

1. INNER JOIN：返回在两个表中具有匹配值的行

2. LEFT JOIN：返回左表中的所有行和右表中匹配的行

3. RIGHT JOIN：返回右表中的所有行和左表中匹配的行

4. FULL JOIN：返回左右表中所有行

• 重复电子邮件例题

编写一个SQL语句，查找Person表中所有重复的电子邮件记录。

解答思路:

统计问题

• 你如何评估某商业见解的统计显著性(statistical significance)?

可以通过假设检验来确定其统计显著性。首先，设定相关的零假设(null hypothesis)和对立假设(alternative hypothesis)。再计算p值(在零假设为真时能观察到某结果的概率)。最后，设置显著性水平值(alpha)，若p值低于alpha，将拒绝零假设——结果具有统计显著性。

• 什么是异常值(outlier)？如何在数据中找到并处理异常值？什么是正常值(inlier)？如何在数据中找到并处理正常值？

异常值(outlier)是与其他观测值有显著差距的数值。从机器学习的角度来看，异常值对模型是不利的——异常值会降低模型的准确性。如果异常值是由于测量误差产生的，我们应该将他们从数据中剔除。以下是几种常见的识别异常值的方法：

z分数/标准差：如果已知99.7%的数据在平均值的3个标准差范围内，我们就可以计算出一个标准差范围，将其乘以3，然后找出这个范围外的数据点（异常值）。同样，我们可以计算某一数值的z分数，如果z分数等于+/- 3，这个数值为异常值。

使用此方法时需要考虑一些前提和特殊情况：数据必须是正态分布的；此方法不适用于过小的数据集；数据集中过多的异常值会影响数值的z分数。

四分位范围(IQR)：IQR多应用于统计学中的箱线图绘制，也可以用来识别异常值。IQR等于第3个四分位数和第1个四分位数的差。如果某个值小于Q1-1.5 *IQR，或大于Q3 + 1.5*IQR，它就是一个异常值。正常值范围是平均值+/-2.698个标准差。

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