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2016年網易產品實習中，有這么一道數據估算題：

估算今年全國通過網絡參加考研培訓的人數？

這類題型主要考察：

1. 邏輯思維能力：遇到問題能否清晰有條理。
2. 數據能力：對數據的關注度，是否重視日常的數據。
3. 細節把握能力：是否注意分析中的細節，結合實際情況去細化

要點：

• 準確的數據越多，估算越有根據，也體現了應聘者對數據的重視。
• 漏斗模型，注意每個環節的人員流失率。環節考慮的越多，對問題的分析也更加透徹。
• 用戶分類和畫像。盡量結合用戶的使用場景，對用戶進行分類，這樣數據也更貼合實際情況。
• 思路比結果重要。最終的數據可能不在一個級別，但是在有多種方案的情況下，通過不同方案的比較大致可以估算出一個量級?？疾斓闹攸c是思維。

本題解答思路（供參考）：

步驟1：做加法

（本階段不求正確，多多益善）

尋找準確能夠獲得的數據，從不同維度來尋找數據，類似頭腦風暴：

1.?提取關鍵字法：

可以通過去掉其中的一些形容詞，提取關鍵字來聯想

全國+考研：今年全國考研人數

網絡+培訓：今年全國網絡培訓機構數，機構收入數，培訓人數

2.?從人、地點、時間、錢幾個維度來尋找線索。

• 人：考研的人數，培訓老師的人數
• 地點：高校數，機構數
• 錢：在線教育交易額，客單價。

3. 從提供端和需求端兩個維度

提供端考慮：機構數，機構老師數。需求端：課程數，學生數。

步驟2：做減法

從步驟1提取自己較為熟悉的數據且和目標數據相關度更明顯的數據。目標事件為考研培訓，直接參與的主體是教師和學生，我們不妨通過教師數目和學生數目來突破。

步驟3：方案分析

本例提取考研學生報名數：170萬，大學教師數150萬

3.1 由培訓教師來計算

考研科目的培訓主要集中在外語，數學，政治等科目。

英語教師、數學教師、政治教師累計占比：

一本院校：

計130所，平均每個學校英語（含小語種）教師60名，數學教師（基礎數學）按50人計，政治教師按40人計。每個老師平均按30個學生計，可以帶學生，考慮到學生實際可能一個人報3門課，平均每人按報1.5門課計。平均每一百個老師有3個做培訓。

得到：130x(60+50+40)x30x3%/1.5=1.17w

二本院校：

750所，平均每個學院英語老師（含小語種）教師35人，政治教師30名，數學教師計30人，每個老師平均按20個學生計（教師影響力認為比一類院校差），可以帶學生，考慮到學生實際可能一個人報3門課，平均每人按報2門課計（認為二本院校學生培訓需求相對較強）。平均每一百個老師有5個做培訓（認為二本院校教師時間相對充裕）。

得到：750x(35+30+20)x20x5%/2=3.18w

方案2合計：1.17w+3.18w=4.35w

3.2 由考研學生來計算

按大學來分：一本院校研學生占總考研人數比50%，由于資源相對較多，集中在線下培訓，其中參加線上考研培訓的比例按1%計，二本院?？佳腥藬嫡伎偪佳腥藬当劝?0%計算，參加線上考研培訓占考研人數的比例按3%計算，三本考研人數較少占總考研人數比計10%，參加線上培訓的占考研人數比例計2%。

計算結果：170w x(0.5×0.01+0.40×0.03+0.10×0.02)=3.23w

步驟三 計算過程中的要點

要點1：漏斗模型：

每經過一個環節，數據都會打折，留存的百分比直接相乘得到結果。

方案1漏斗模型：

在頂端數據確定的情況下，漏斗本身實際存在的環節越多最終的誤差越大，分析時選擇的環節越多，數據越接近真實數據。最終的結果為漏斗底部數據乘以各個環節的留存百分比。

要點2：通過用戶畫像對用戶進行細分。

根據學生考研院校的不同，分為一類本科和二類本科，根據教師所教的課程不同對教師進行分類。分類原因是因為這些不同的用戶在不同的漏斗環節具有不同的流失率，有利于數據更加準確。本例在答題時間充裕以及對考研情況非常了解的情況下，學生可以繼續細分為不同專業的學生，不同收入水平的學生，對于政治教師可以繼續根據教師的方向分類，例如和考研相關的馬克思主義理論教師從事培訓的比例相對較高，可以和其他方向分開計算。甚至可以根據年齡進行細分，有經驗的較年長的老師可能參加培訓的比例更高等。

步驟四：交叉驗證

本例中兩種計算方案最終數據大致相當，得到了一定的驗證。

總結

主要的思路和流程如上圖：以上簡要介紹了產品筆試面試中常遇到的估算題。最終的數據不一定可靠，但是思路是大致一樣的。功夫在平時，我們只有多關注數據，平時有意識對用戶進行細分，才能更好的鍛煉思維。

作者：孫輝（微信號huihuishengwei），在校研究生，產品愛好者，創業團隊產品經理

本文由 @孫輝 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。