Uber
Какие показатели вы бы использовали, чтобы отслеживать, работает ли стратегия Uber по использованию платной рекламы для привлечения клиентов?
Тип вопроса: Business case. Уровень: средний.
ОТВЕТ:
Conversion Rate (коэффициент конверсии), Customer Acquisition Cost (стоимость привлечения клиента), LTV / CAC (определяет, насколько новый клиент покроет расходы, необходимые для его приобретения (в идеале, это соотношение должно быть больше 1))
Можете ли вы привести примеры ситуаций, когда водитель Uber согласился бы на поездку, даже если это не имеет для него финансового смысла?
Тип вопроса: Product. Уровень: легкий.
ОТВЕТ:
Например: Чтобы восстановить и улучшить рейтинг, точка Б находится рядом с домом водителя, Uber может платить водителю за количество поездок, водитель выполняет свои личные дела, добираясь из одного места в другое и т,д.
Выберите свой любимый продукт или приложение и опишите, как бы вы его улучшили или доработали.
Тип вопроса: Product. Уровень: легкий.
ОТВЕТ:
Ваш самостоятельный ответ!
Visa
Как вы можете определить, где живет человек, основываясь только на активности его кредитной карты?
Тип вопроса: Product. Уровень: легкий.
ОТВЕТ:
Spotify
Как бы вы использовали собранные данные Spotify для улучшения работы приложения?
Тип вопроса: Business case. Уровень: легкий.
ОТВЕТ:
Ваш самостоятельный ответ!
В чем основное различие между WHERE и HAVING в SQL?
Тип вопроса: Technical. Уровень: легкий.
ОТВЕТ:
Главное отличие HAVING от WHERE в том, что в HAVING можно наложить условия на результаты группировки, потому что порядок исполнения запроса устроен таким образом, что на этапе, когда выполняется WHERE, ещё нет групп, а HAVING выполняется уже после формирования групп.
Как выучить SQL быстрее? Читайте в посте!
Microsoft
Когда началась пандемия Covid-19, Microsoft предсказала, что количество активных пользователей Skype будет увеличиваться. Позже выяснилось, что количество активных пользователей в уменьшилось на 4%. Как бы вы определили причину этого?
Тип вопроса: Product. Уровень: легкий.
ОТВЕТ:
Нужно рассмотреть с разных сторон:
Товар: были ли недавние изменения функций, изменения цен (например, затронувшие пользователей с подпиской)?
Внутреннее влияние: были ли ошибки/перебои в обслуживании?
Внешнее влияние: увеличился ли показатель DAU для конкурирующих продуктов (например, для Zoom), предлагают ли конкуренты новые функции/рекламные акции, появились ли новые конкуренты, захватившие долю рынка?
Пользователь: соберите данные по DAU, такие данные, как возраст, регион, школа, место работы, время, когда пользователь стал неактивным. Сгруппируйте этих пользователей (например, k-means), извлеките общие черты из каждой группы. Отслеживайте события, связанные с этими чертами.
История: данные временных рядов также могут помочь определить, является ли это падение одноразовым или повторяющимся.
IBM
Какие методы вы бы использовали для обнаружения выбросов в наборе данных?
Тип вопроса: Statistics. Уровень: легкий.
ОТВЕТ:
Выбросы — это экстремальные значения, найденные в наборе данных. Существует несколько способов обнаружения выбросов:
Визуально - боксплот, скаттерплот.
Метод IQR. (Q3 - Q1). Используйте его для расчета границ нижнего и верхнего квартилей для выбросов.
Netflix
Как понять, что один алгоритм лучше, чем другой?
Тип вопроса: Modeling. Уровень: легкий.
ОТВЕТ:
Ваш самостоятельный ответ!
