战胜Excel面试题靠的是——思路!

海豹网 2019-05-2912:04:54 评论

战胜Excel面试题靠的是——思路!

上周,我接到了一家电商公司的面试邀请,面试第一个环节就是做一个Excel Challenge,我信心满满觉得肯定没有问题,但谁知打开题目就傻眼了,思路全无。这个Challenge的题目很短,就只给了一个表,在表中给出了上个月的几个重要指标:包括订单数、新增用户数、以及老用户的复购率,题目就是让我用Excel来预测一下下一个月这些指标的表现。天啊!我本以为熟练掌握Excel里的Sumif,pivot和vlookup,就可以顺利通过测试,没想到竟被这道题难住。

在商业分析中,用Excel来分析数据是一名分析师必备的基本技能。因此,大多公司在面试分析师岗位的求职者时,都会给出Excel案例分析题:给你几个Data Table,让你通过分析解决一个商业问题。面试官所考察的不仅是你对函数操作的了解,更重要的是整个分析的思路是否清晰明确。

今天,想主要通过一个比较简单但很实际的例子,来让同学们了解Excel面试题的攻克思路。不管你是将要去念商业分析或营销分析专业的学生、或是正在积极准备各种求职面试的毕业生、抑或是正在积极跳槽的工作党,希望这篇文章都能为你“如何应对Excel Case面试题”提供一个有用的思路。

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在商业分析中,我们经常要对各种关键绩效指标(KPI)进行预测,比如说对销量进行预测就非常有用,因为这对之后的库存管理、预算计划、投资关系等等重要商业决策都会有直接的影响。

但是如何生成准确的预测往往令人感到困惑。下面这个例子就解释了如何利用Microsoft Excel来一步步生成预测结果。很多求职者反应,他们在做excel测试的时候,往往最煎熬的不是忘记或不会用某个公式,而是缺乏有效的分析思路,结果就是事倍功半。因此,大家在阅读本文的时候,请减少对“函数或方法”的关注,增加对“思路”的关注。

一、收集数据

首先,我们需要明确目标,也就是分析的目的是什么?然后,我们才可以去收集相关的数据并跑出一个预测模型。

假如要预测来年的销量,一开始,我们需要建立一个时间线。你是打算预测接下来12个月?5年?还是未来30天的销量呢?对于一个12个月的预测分析,最好是有至少过去三年的历史数据来确定出季节性趋势。如果你只有几个月的数据,可以使用它们来估计接下来30天左右的情况。

接下来,就是根据预测指标的类型来收集数据。

通常可以有下面几种分类:

整体销售

可以是按年、月或日统计的总销售量或金额

每种产品的销售

可以是按产品名称或类型统计

地区销售

按所需地区(例如国家、州)划分统计

营销渠道销售

按不同的营销渠道,比如Facebook,自然搜索,Google广告等划分统计

只要你拥有足够的历史数据,就可以预测有关销量或是其他业绩的各种关键指标。

二、方法论

一旦你以表格形式获得数据后,就可以使用Excel中的各种函数(或统计模型)来进行分析预测,达到令你满意的最终结果。我们以TREND函数为例,利用Excel一步一步从简到繁的具体分析过程:

TREND函数的公式是

= TREND(Historical Sales, Historical Timeline, Forecast Timeline)

在下图给出的一个简化的Excel截图中,具体的公式就是:

=TREND(B3:B9, A3:A9, A10:A14)

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请注意,Excel中的TREND公式是线性的,但对于大多数电子商务、快消或其他类型的公司而言,在一整年中的销售额并不完全呈线性一致,有些月份会因为季节性或是促销等原因而有销量的明显高低。比如说在下面的例子中,如果发现10月,11月和12月的销售占年度总销售的大头,那么接下来就要再把季节性的因素考虑进去。将季节性效应建立进预测模型中就要比刚刚再复杂一些。

第一步:计算出每个月的平均历史销售

第二步:算出每个月的季节性调整

第三步:将季节性调整乘以每月平均销售以获得预测

例如,假设我们有过去三年的年度销售数据。我们先计算每年的每月平均销售(下图以2018年为例,该年的平均每月销售是$6638),然后为每个月分配季节性调整比率(也就是每个月的实际销售除以月平均销售)。以下是2018年的截图:

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(2018年平均每月销售是$6638,10月、11月和12月的销售分别超过了平均值的98%,105%和301%,注意:表格中的百分比是只显示了前两位的估计值,比如1月的季节性调整实际为75.3239%)

接下来,我们用TREND函数来预测2019年平均每月销售,在这个例子中是$6924。

战胜Excel面试题靠的是——思路!

然后我们再将每个月的季节性调整比率应用到平均值中来得出2019年每月的预测值(比如下图中,2019年1月的销售额预测等于2019年平均每月预测量$6924乘以1月的季节性调整比率75%)

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类似的,你还可以将TREND函数和季节性调整技巧应用到其他针对不同产品、营销渠道、地区地域等等其他情况中。

三、加入其他假设

有时,对预测添加一些假设对提高结果的预测是有帮助也很有必要的,主要是针对一些相比前面没有太多规律性的情况,比如新产品的发布或是促销也会让销售增加。

下面是一个例子,比如某新产品将在4月分推出。你预计这将会对当月销售贡献$50,并且将保持每月5%的增幅持续增加。另外,因为某些历史促销活动曾使当月销售增加了20%,因此计划在今年的2月和8月对新产品也使用这些促销活动。

现在在我们的Excel表格中就包含了新的几行,是关于对刚才所说的各种假设的罗列,来为2019年的销售做出新的预测。

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(添加假设能够使预测更加精准。在这个例子中,预测包含了新产品推出以及2月和8月的市场促销期望带来的销售影响)

四、从简单到复杂

上面的例子只是一些基本预测的简化方法。更加复杂的模型可能包括其他各种额外的假设,季节性以外的变量以及多种产品类型。比如,一些高级模型还可能考虑到库存水平以及竞争对手的举措。也有面试题会要求你不能使用Trend函数来进行预测,那样的话,你就需要调用Excel里的回归模型来建模完成预测。

这些相同的预测方法同样可以用来预测其他指标,比如估计每次广告点击费用、库存水平、订单数量、广告开支、新用户人数等等等等。

在Excel面试中,数据基本都是已经放好在表格里了。那么你需要做的就是根据题目要求快速理出你最需要的几行数据。有些善良的面试题会在一开始先让你算一些基本的数据,一步一步引导你形成一个完整的分析,你需要思考的是每一步操作和计算对于得出最终结论的意义;但更多时候的题目是很直接粗暴的,在没有任何提示的情况下让你通过分析一份数据给出结论和建议,前文也说过,面试官考察的就是你对Excel的熟悉度和分析思路,在分析的过程中不断得出新的洞察,为制定未来的策略提供支持,因此就需要你对营销分析中Excel的各种常规操作和通常分析的问题很了解才行。而当你越来越熟悉Excel以后,就能更加感受到Microsoft这项表格类工具的无穷魅力。

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授课老师

  • 纽约线上内容科技公司高级分析经理,前全球最大广告公司GroupM纽约资深数据分析师

  • 6年数据分析从业经历

  • 4年Excel案例分析面试官

  • 3年Excel教学经历

课程大纲

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上课形式

课程有两种形式:直播和录播。课程为中文授课。

  • 直播:通过视频通讯网站,进行课程直播。同学跟着老师的步骤,进行实时操作,可与老老师互动。还可免费获得录播视频。*建议同学们在直播后,也回看录播,进进行巩固。

  • 录播:如果不方便参加直播,可以购买课程的录像回放,在方便的时间里在家操练。录播与直播价格一致。

报名方式

  • 单独报名:$199美元(¥1375人民币)

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