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【干货】从网易产品经理笔试教你如何做数据估算题
来源:http://www.szzildz.com 编辑:www.k8.com 2019-06-21 19:29

  漏斗模型,注意每个环节的人员流失率。环节考虑的越多,对问题的分析也更加透彻。

  用户分类和画像。尽量结合用户的使用场景,对用户进行分类,这样数据也更贴合实际情况。

  思路比结果重要。最终的数据可能不在一个级别,但是在有多种方案的情况下,通过不同方案的比较大致可以估算出一个量级。考察的重点是思维。

  从步骤1提取自己较为熟悉的数据且和目标数据相关度更明显的数据。目标事件为考研培训,直接参与的主体是教师和学生,我们不妨通过教师数目和学生数目来突破。

  计130所,平均每个学校英语(含小语种)教师60名,数学教师(基础数学)按50人计,政治教师按40人计。每个老师平均按30个学生计,可以带学生,考虑到学生实际可能一个人报3门课,平均每人按报1.5门课计。平均每一百个老师有3个做培训。

  750所,平均每个学院英语老师(含小语种)教师35人,政治教师30名,数学教师计30人,每个老师平均按20个学生计(教师影响力认为比一类院校差),可以带学生,考虑到学生实际可能一个人报3门课,平均每人按报2门课计(认为二本院校学生培训需求相对较强)。平均每一百个老师有5个做培训(认为二本院校教师时间相对充裕)。

  按大学来分:一本院校研学生占总考研人数比50%,由于资源相对较多,集中在线下培训,其中参加线%计,二本院校考研人数占总考研人数比按40%计算,参加线上考研培训占考研人数的比例按3%计算,三本考研人数较少占总考研人数比计10%,参加线上培训的占考研人数比例计2%。

  在顶端数据确定的情况下,漏斗本身实际存在的环节越多最终的误差越大,分析时选择的环节越多,数据越接近真实数据。最终的结果为漏斗底部数据乘以各个环节的留存百分比。

  根据学生考研院校的不同,分为一类本科和二类本科,中铁工程设计咨询集团有限公司招聘公告。根据教师所教的课程不同对教师进行分类。分类原因是因为这些不同的用户在不同的漏斗环节具有不同的流失率,有利于数据更加准确。本例在答题时间充裕以及对考研情况非常了解的情况下,学生可以继续细分为不同专业的学生,不同收入水平的学生,对于政治教师可以继续根据教师的方向分类,例如和考研相关的马克思主义理论教师从事培训的比例相对较高,可以和其他方向分开计算。甚至可以根据年龄进行细分,有经验的较年长的老师可能参加培训的比例更高等。

  主要的思路和流程如上图:以上简要介绍了产品笔试面试中常遇到的估算题。最终的数据不一定可靠,但是思路是大致一样的。功夫在平时,我们只有多关注数据,平时有意识对用户进行细分,才能更好的锻炼思维。

  作者:孙辉(微信号huihuishengwei),在校研究生,产品爱好者,创业团队产品经理

  170万是16年考研人数,首先应该是考虑参加培训的人数占比吧(有一部分是完全自学的,属于流失),再才是用户细分,然后考虑线下培训与网络培训各自占比,,,一点个人想法

  我有一个问题:3.2中,170万是学生总人数,(0.5×0.01+0.40×0.03+0.10×0.02)中,0.5、0.4、0.1分别是一本、二本、三本中考研的人数百分比,但是括号中并没有一本、二本、三本占总考研人数的百分比~

  写的挺好的,有个疑问,你这里是不是没加入“网络”这个关键词啊?不是问通过网络参加考研培训的人数吗?

  个人的思路:先得出16年本科毕业人数、考研人数。假设本科毕业人数为76w,考研人数为170w(网上找到的数据)。得出平均100个毕业生有20个考研的比率。通过市场调查随机20个考研生的网络培训比例(可以调查2、3组,建立角色画像)。假设3组20个研究生的线%(用户画像进行分类,这里可以对城市不同进行细节分类),那么大概可以估算170w考研学生有大概110w个参加网络考研培训。不知是否正确。

  100个毕业生20个考研的,这咋得出来的?除了应届考研,还有往届的(二战三战N战的)、社会人士考研的。

  你们是脑子不好使吧?做校招笔试哪来的精确数据?出这种题考察的根本就不是你能不能精准的算的对,因为根本不可能有人算的对。别人是要考你在计算过程中每一步是不是符合逻辑,有没有把该剔除的去掉该保留的保留。最后得出的数据根本就不重要。这里一个阿猫一个qingtongli一直纠结数据准确性,是学数学学傻了?

  你这个整的太复杂了,一上来哪有这么多时间,其实这里面只需要关注2014年,2015年的4个数据就行了。分别是2014、2015年的在大学本科毕业生的总人数,参加考研的人数,录取人数,参加网络培训的总人数(发放一份调研问卷,调研一下已经考上研究生的同学,他们有多少人参加的网络培训,得到一个百分比)。通过2104,2015本科毕业生的总人数,参加考研的人数,录取人数,参加网络培训的总人数这四组数据,分别得到四个百分比,得到他们之间的一个关系,然后查阅一下2016年将要毕业的大学本科毕业有多少人,通过2014年,2015年的比较数据就能比较精确的得到2016年大概会有多少同学会参加网络在线培训。说说你分析的问题,大学教师的多少和考研人数的多少没得半毛钱关系,一个班50人也是教,40人也是教。你所说的占比1%,2%的依据是什么,数据可靠吗?你怎么去统计这部分数据,所以你这里面没有考虑数据统计的正确性,既然这样的话,你得到的数据的可靠性就会很差,说白了,一堆很水的数据。所以结论就是好木匠不一定要用尺子,好司机开车的时候不是还要背交通法规。

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