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为数据分析发愁？5道测试题解决你的问题
更新时间：2025-6-1 11:47:26 作者：爱短链
对于数据分析项目，很多人可能不知道如何开始，总是效率低下，效果差。
本文作者针对这个问题设置了5个测试问题，阐述了如何做数据分析项目。
临近年底，很多同学问:如何做出优秀的数据分析项目？否则年终总结不知道怎么写。
今日系统回答，要做好数据分析项目，主要靠树立正确的观念。
这里有五个测试题，一起测试一下自己做好项目的可能性。
五道测试题 题目一(单选题) 做数据分析，衡量项目质量的指标是什么？ A. 时间、成本、质量 B. 算法难度、统计知识、数学公式 这个话题是最重要的概念，直接决定了当前公司数据分析师的质量。
数据分析有其特殊性： 与销售不同，不能直接为公司创收； 它不同于操作，不能直接升活跃保留支付指标； 它不同于交易/网站/ERP这些系统是业务开发的必要支撑； 它不同于DBA，没有DBA没有专职分析师的公司。
数据分析本质上是一个高度可替代的辅助职位。
在数据分析概念普及之前，许多公司正在寻找能够写作的公司sql程序员来找工作。
就像瞄准镜和枪的关系一样，没有瞄准镜枪，有了瞄准镜，枪可以打得更准确。
因此，虽然数据分析背后有算法、统计学和数据作为支持，但企业并不关心这些书本章节，而是关心用途？它有多有用？ 与企业中的其他项目一样，数据分析项目最重要的是调查时间、成本和质量。
如果脱离这些，空洞追求我用的方法好复杂，我好厉害。
还是在学校做科研比较好，科研需要追求先进。
在实现目标的情况下，成本越低越好，时间越短越好。
所以必须选择这个问题A。
许多刚毕业、转行、新加入的数据分析师喜欢选择B，选择B并不意味着没有未来。
因为选择B的学生会花很多精力敲书，所以虽然他们不能在一家公司相处，但他们在跳槽时通过面试的能力是可以的，所以他们也可以通过每年跳槽来提高工资。
但如果你想在一家公司取得成就，最好选择A。
这个话题是最关键的。
了解了这个话题，后面的问题就迎刃而解了。
题目2(排序题) 以下人员对数据分析项目质量的话语权进行排序。
A. 业务部门领导 B. 数据部领导 C. 业务部员工 D. 数据部员工(本人) 如果问题被彻底理解，这个问题就不难了。
A≥B≥C≥≥D。
领导意见大于员工意见。
如果业务部门领导同意，数据部门领导将直接同意。
如果业务部门领导不说话，这取决于数据部门领导是否认可。
我的：我觉得我做得很棒，毫无意义，记得记住。
请注意，有时业务领导和数据领导的态度不一致。
此时，以其直接领导的态度为准，外部部门稍后会考虑。
在大多数企业中，直接领导是决定其绩效评分的企业，因此不得冒犯。
题目3(排序题) 请根据质量对以下项目成果进行排序。
A. 可视化数据产品 B. 每月定期输出的数据模型 C. 部门级以上会议报告ppt D. 没有群体报告ppt E. Excel数据表 F. 没有固定格式的数字 G. 写sql口头告诉业务 这个问题需要一整篇文章来完全解释，但学生可以直接回答，答案是：A=B≥C≥D=E≥F≥≥G。
数据分析的结果很容易被用作夜壶：使用时很酷，用完后忘记，平时还觉得你脏。
因此，要做数据分析项目，我们应该努力输出定期使用、产品化和我们必须看到的结果。
最好是最后一套BI，或者业务用户跟进名单，用模型优化排序，让大家不得不使用。
如果不好，写个ppt，但努力在会议上公开讲话。
最差最差的是跑了一堆临时需求单，写了2000行sql结果连正式输出物都没有，年底写绩效报告也不知道写什么。
题目4(单选题) 今天是11月11日中午12点，你的领导说，下班前给出一个预测，预测我们的表现能达到多少，你该怎么办？ A. 时间顺序，XGboost搞起 B. 回去找运营推广费用的使用，算投入产出比拍 C. 回去看下午的数据，根据去年同期拍一张照片 这个问题很迷茫，尤其是刚看完上一个问题，很多同学会惯性选择。
A。
这个问题的标题不是预测，而是中午12点到下班。
数据分析可以建模和完成BI、可视化，但都需要时间。
在许多情况下，业务不等人，必须迅速给出结果。
此时，我们应该优先考虑简单和直接的方法，并结合数据来提示风险。
因此，建模、统计、如何快速合理地拍头也应该学习。
这就是为什么很多新人做了很多模型，被领导三言两语推翻，被批评你为什么这么磨蹭。
这个题选C，最好在10分钟内给出答案。
领导指示这个问题很重要，要用更复杂更科学的方法，然后考虑A和B。
题目五(多选题) 数据分析的工作成本是多少？ A. 数据库成本 B. 电脑成本 C. 软件开发成本 D. BI产品成本 E. 数据采集质量 F. 数据清洗质量 G. 程序员的工作时间 这个问题也很混乱。
如果陈先生问之前，很多人根本没有想过数据分析的成本。
数据分析必须有成本，最大的成本是数据质量，好的数据有好的分析，垃圾数据垃圾分析。
特别是数据采集、业务流程漏洞、业务管理不规范、埋点不好，基础数据脏、乱、差，无法分析。
至于软件成本，计算机成本是毛毛雨，数据质量是公司的根本问题。
所以这个问题的答案是ABCDEFG，假如排序，是的E≥≥F≥G≥A≥D≥B≥C 许多学生会问，为什么会有G，而且排名还这么高？ 因为数据分析师的工作时间非常宝贵。
学校、论文和专利中复杂的模型需要无数的时间才能燃烧。
普通企业的数据分析师每天处理各种取数、报告excel已经折腾半死了，连找对象都没有时间，根本没有时间制作精密模型。
因此，我们必须考虑工作时间。
日常需求要优先考虑，集中精力做有产出的事情，让他排队。
以上，完成5个题目，了解题目思路，如何做出优秀的数据分析项目。
如何做好优秀的数据分析项目？ 正式立项，以业务痛点为目标； 设计合适的时间紧迫性和数据质量方法； 定期输出，产品化，每个人都必须看到的结果； 对需求进行排序，留出时间做高质量的工作； 用快速分析的方法应对简单的需求，留出精力做复杂的需求。
为了取得好的效果，这里用了五个最常犯错误的题目。
下一次，我们拿一些具体的需求，看看怎么做才能出彩。
作者:接地气的陈老师，微信微信官方账号:接地气学校。
十年资质的数据分析师，多行业CRM经验。
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本文作者针对这个问题设置了5个测试问题，阐述了如何做数据分析项目。
临近年底，很多同学问:如何做出优秀的数据分析项目？否则年终总结不知道怎么写。
今日系统回答，要做好数据分析项目，主要靠树立正确的观念。
这里有五个测试题，一起测试一下自己做好项目的可能性。
五道测试题 题目一(单选题) 做数据分析，衡量项目质量的指标是什么？ A. 时间、成本、质量 B. 算法难度、统计知识、数学公式 这个话题是最重要的概念，直接决定了当前公司数据分析师的质量。
数据分析有其特殊性： 与销售不同，不能直接为公司创收； 它不同于操作，不能直接升活跃保留支付指标； 它不同于交易/网站/ERP这些系统是业务开发的必要支撑； 它不同于DBA，没有DBA没有专职分析师的公司。
数据分析本质上是一个高度可替代的辅助职位。
在数据分析概念普及之前，许多公司正在寻找能够写作的公司sql程序员来找工作。
就像瞄准镜和枪的关系一样，没有瞄准镜枪，有了瞄准镜，枪可以打得更准确。
因此，虽然数据分析背后有算法、统计学和数据作为支持，但企业并不关心这些书本章节，而是关心用途？它有多有用？ 与企业中的其他项目一样，数据分析项目最重要的是调查时间、成本和质量。
如果脱离这些，空洞追求我用的方法好复杂，我好厉害。
还是在学校做科研比较好，科研需要追求先进。
在实现目标的情况下，成本越低越好，时间越短越好。
所以必须选择这个问题A。
许多刚毕业、转行、新加入的数据分析师喜欢选择B，选择B并不意味着没有未来。
因为选择B的学生会花很多精力敲书，所以虽然他们不能在一家公司相处，但他们在跳槽时通过面试的能力是可以的，所以他们也可以通过每年跳槽来提高工资。
但如果你想在一家公司取得成就，最好选择A。
这个话题是最关键的。
了解了这个话题，后面的问题就迎刃而解了。
题目2(排序题) 以下人员对数据分析项目质量的话语权进行排序。
A. 业务部门领导 B. 数据部领导 C. 业务部员工 D. 数据部员工(本人) 如果问题被彻底理解，这个问题就不难了。
A≥B≥C≥≥D。
领导意见大于员工意见。
如果业务部门领导同意，数据部门领导将直接同意。
如果业务部门领导不说话，这取决于数据部门领导是否认可。
我的：我觉得我做得很棒，毫无意义，记得记住。
请注意，有时业务领导和数据领导的态度不一致。
此时，以其直接领导的态度为准，外部部门稍后会考虑。
在大多数企业中，直接领导是决定其绩效评分的企业，因此不得冒犯。
题目3(排序题) 请根据质量对以下项目成果进行排序。
A. 可视化数据产品 B. 每月定期输出的数据模型 C. 部门级以上会议报告ppt D. 没有群体报告ppt E. Excel数据表 F. 没有固定格式的数字 G. 写sql口头告诉业务 这个问题需要一整篇文章来完全解释，但学生可以直接回答，答案是：A=B≥C≥D=E≥F≥≥G。
数据分析的结果很容易被用作夜壶：使用时很酷，用完后忘记，平时还觉得你脏。
因此，要做数据分析项目，我们应该努力输出定期使用、产品化和我们必须看到的结果。
最好是最后一套BI，或者业务用户跟进名单，用模型优化排序，让大家不得不使用。
如果不好，写个ppt，但努力在会议上公开讲话。
最差最差的是跑了一堆临时需求单，写了2000行sql结果连正式输出物都没有，年底写绩效报告也不知道写什么。
题目4(单选题) 今天是11月11日中午12点，你的领导说，下班前给出一个预测，预测我们的表现能达到多少，你该怎么办？ A. 时间顺序，XGboost搞起 B. 回去找运营推广费用的使用，算投入产出比拍 C. 回去看下午的数据，根据去年同期拍一张照片 这个问题很迷茫，尤其是刚看完上一个问题，很多同学会惯性选择。
A。
这个问题的标题不是预测，而是中午12点到下班。
数据分析可以建模和完成BI、可视化，但都需要时间。
在许多情况下，业务不等人，必须迅速给出结果。
此时，我们应该优先考虑简单和直接的方法，并结合数据来提示风险。
因此，建模、统计、如何快速合理地拍头也应该学习。
这就是为什么很多新人做了很多模型，被领导三言两语推翻，被批评你为什么这么磨蹭。
这个题选C，最好在10分钟内给出答案。
领导指示这个问题很重要，要用更复杂更科学的方法，然后考虑A和B。
题目五(多选题) 数据分析的工作成本是多少？ A. 数据库成本 B. 电脑成本 C. 软件开发成本 D. BI产品成本 E. 数据采集质量 F. 数据清洗质量 G. 程序员的工作时间 这个问题也很混乱。
如果陈先生问之前，很多人根本没有想过数据分析的成本。
数据分析必须有成本，最大的成本是数据质量，好的数据有好的分析，垃圾数据垃圾分析。
特别是数据采集、业务流程漏洞、业务管理不规范、埋点不好，基础数据脏、乱、差，无法分析。
至于软件成本，计算机成本是毛毛雨，数据质量是公司的根本问题。
所以这个问题的答案是ABCDEFG，假如排序，是的E≥≥F≥G≥A≥D≥B≥C 许多学生会问，为什么会有G，而且排名还这么高？ 因为数据分析师的工作时间非常宝贵。
学校、论文和专利中复杂的模型需要无数的时间才能燃烧。
普通企业的数据分析师每天处理各种取数、报告excel已经折腾半死了，连找对象都没有时间，根本没有时间制作精密模型。
因此，我们必须考虑工作时间。
日常需求要优先考虑，集中精力做有产出的事情，让他排队。
以上，完成5个题目，了解题目思路，如何做出优秀的数据分析项目。
如何做好优秀的数据分析项目？ 正式立项，以业务痛点为目标； 设计合适的时间紧迫性和数据质量方法； 定期输出，产品化，每个人都必须看到的结果； 对需求进行排序，留出时间做高质量的工作； 用快速分析的方法应对简单的需求，留出精力做复杂的需求。
为了取得好的效果，这里用了五个最常犯错误的题目。
下一次，我们拿一些具体的需求，看看怎么做才能出彩。
作者:接地气的陈老师，微信微信官方账号:接地气学校。
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