商业分析师面试模拟题及高分答题技巧解析

2026年商业分析师面试模拟题及高分答题技巧解析一、案例分析题（3题，每题20分，共60分）1.题目：某电商企业面临用户增长放缓与客单价下降问题背景：某中型电商企业（主要服务中国二三四线城市消费者）在2025年Q3遭遇用户增长停滞，同时客单价连续两个季度下滑。公司管理层怀疑可能是促销策略失效、产品结构单一或物流体验不佳所致。现有数据包括：用户行为日志、月度销售额、用户画像、竞品促销活动信息、物流时效数据。要求：（1）作为商业分析师，你会如何分析问题原因？（列出分析步骤和关键指标）（2）提出至少3个可落地的改进建议，并说明预期效果。2.题目：某餐饮连锁品牌在一线城市门店盈利能力下降背景：某全国性连锁餐饮品牌（主打快餐，覆盖北京、上海、深圳等一线城市）2025年Q2单店平均利润率同比下降15%。公司怀疑原因可能是门店选址不合理、原材料成本上升或数字化营销不足。现有数据包括：门店财务报表、区域客流量、外卖平台订单数据、原材料采购成本、竞品定价策略。要求：（1）设计一个数据分析框架，识别核心问题。（2）假设你发现“外卖订单占比低”是关键问题，提出优化方案。3.题目：某共享出行平台在夜间业务量下滑背景：某共享出行平台（服务中国重点城市）2025年Q3夜间订单量环比下降20%，但白天业务量稳定。公司怀疑可能是夜间定价策略过高、司机端激励不足或竞争对手推出补贴政策。现有数据包括：订单时序数据、用户画像、司机收入统计、竞品夜间活动记录。要求：（1）如何通过数据验证“定价过高”或“司机激励不足”的假设？（2）设计一个A/B测试方案，验证夜间价格调整的效果。二、行为面试题（3题，每题10分，共30分）1.题目：描述一次你通过数据分析解决业务问题的经历要求：请结合具体案例，说明（1）问题背景；（2）如何收集和分析数据；（3）结论及业务影响；（4）遇到的挑战及解决方法。2.题目：当业务部门提出不合理需求时，你会如何应对？要求：结合实际场景，说明如何平衡业务需求与数据分析的科学性，并举例说明。3.题目：描述一次你与跨部门团队协作的经历要求：说明在项目中如何协调资源、解决冲突，并最终达成目标。三、技术面试题（3题，每题10分，共30分）1.题目：SQL查询题背景：某电商平台数据库包含三张表：-`orders`（订单ID、用户ID、订单金额、下单时间）-`products`（产品ID、产品类别、价格）-`user_info`（用户ID、年龄段、城市）要求：查询“2025年Q3上海地区30-40岁用户购买‘电子产品’的平均客单价”。2.题目：Excel数据处理题背景：某快消品牌收集了2025年Q1的月度销售数据，存在缺失值和异常值。现有数据如下：|月份|城市A销量|城市B销量|城市C销量|||-|-|-||1月|1200|980|null||2月|1500|1100|1300||3月|null|1400|1450|要求：（1）如何处理缺失值？（假设用前后月均值填充）（2）如何识别销量异常值？（假设用3σ法则）3.题目：逻辑题问题：假设你发现某零售企业的线上订单量在周末激增，但线下门店销量未同步增长。请解释可能的原因。答案及解析一、案例分析题1.电商用户增长放缓与客单价下降（1）分析步骤与关键指标-步骤1：用户分层分析-分组：新用户vs老用户；高价值用户vs低价值用户-指标：留存率、活跃度、转化率、复购率-步骤2：促销策略评估-对比不同促销活动（满减、折扣、满赠）的ROI-分析促销期间用户行为变化（如加购率、客单价）-步骤3：产品结构优化-高利润产品占比、新品销售占比、滞销产品库存-步骤4：物流体验分析-配送时效、退货率、用户投诉率（2）改进建议1.优化促销策略：-对高价值用户实施个性化优惠券，提升复购率（预期：老用户复购率提升10%）2.丰富产品结构：-引入高利润轻量化商品（如快消品），平衡客单价（预期：客单价提升5%）3.提升物流效率：-与第三方物流合作，优化二线城市配送方案（预期：退货率下降8%）2.餐饮单店盈利能力下降（1）数据分析框架-财务分析：单店毛利率、坪效、人效-运营分析：外卖订单占比、高峰期排队时长、客单价-竞品对比：定价策略、菜单结构、数字化营销投入（2）优化方案（假设外卖占比低）1.提升外卖渗透率：-提供外卖专享菜品，降低外卖基础价-与美团/饿了么合作开展补贴活动2.优化外卖定价：-根据成本加成法，设定合理外卖利润率3.数字化营销：-利用用户画像推送外卖优惠券，提升转化率3.共享出行夜间业务量下滑（1）验证假设的数据方法-定价过高：对比夜间订单价格与用户支付意愿（如加价率）-司机激励不足：分析司机夜间收入、接单率、空驶率（2）A/B测试方案-分组：-A组：维持原价-B组：夜间8折优惠-标准化指标：订单量、收入、用户满意度-预期：若B组订单量提升20%，则验证价格是关键因素二、行为面试题1.数据分析解决业务问题案例参考回答：2024年，某电商发现“加购率低”导致客单价下滑。我通过分析用户行为数据，发现：-高加购率用户集中在“母婴类目”，但该类目页面跳转率低-解决方法：优化商品关联推荐算法，增加“搭配购买”模块-业务影响：加购率提升15%，客单价增长8%2.应对不合理需求参考回答：2023年，某快消品牌要求将“销量最低的3款产品”强制加推。我通过数据分析指出：-这3款产品属于长尾品类，强推会稀释核心产品曝光-提议改为“用关联推荐替代硬广”，最终获管理层认可3.跨部门协作案例参考回答：2024年，市场部要求“快速上线用户画像系统”，但IT部门资源紧张。我协调步骤：-制定分阶段计划（先上线基础版，再迭代）-协调市场部提供需求优先级，IT部分配资源三、技术面试题1.SQL查询题sqlSELECTAVG(o.order_amount)ASavg_order_valueFROMordersoJOINproductspONduct_id=duct_idJOINuser_infouONo.user_id=u.user_idWHEREo.order_dateBETWEEN'2025-07-01'AND'2025-09-30'ANDu.ageBETWEEN30AND40ANDduct_category='电子产品'ANDu.city='上海';2.Excel数据处理题（1）缺失值处理-1月城市C：用2月均值（1300）填充-3月城市A：用2月均值（1250）填充（2）异常值识别-计算3σ范围：-城市A：[900,16