美团数据分析岗面试题分享

一份关于美团的数据分析面试题，我用全程用tableau做了一遍，分享给大家。如果有更好的思路可以下面留言共同探讨。

按照数据分析步骤，对问题进行分析。

1.分析思路

• 差评标签分析：各标签占比情况如何，各站点标签占比情况对比

• 骑手对比：骑手差评数、配送时间指标情况，分析典型样本的具体标签分部

• 站点对比：各站点配送时间分析，站点差评数对比

  
  

原数据集大小523*11，数据没有空缺值，异常值，因此不用做处理。字段名包括：

原有字段

重要分析字段：

重要分析字段

1. 将数据导入tableau, 隐藏“评价内容”“订单备注”字段。

2. “顾客配送评价标签”按符号| 进行分列，隐藏原有的顾客配送标签字段 。

3. 创建自定义字段，“取餐时长”和“总时长”

• 取餐时长=骑手接单时长+到店时长+到店等餐时长

• 总时长=取餐时长+送达时长

1.差评标签分析

根据上图可知，“送达超时”占总数量的29.65%，为差评的主要原因。“态度不好”占19.38%，“少餐/撒餐”占14.30%为差评的次要原因。

根据上图可知，差评最多的是A，B，C三个站点， 共同原因是“送达超时”，“态度不好”“少餐/洒餐”

2. 骑手对比

骑手总体配送情况

差评前五位骑手配送时间情况

五位骑手的配送时间对比

据上图，挑选了差评数前五位员工，分析他们的的配送时间，可以看到他们配送时间较长。

五位骑手差评内容以及数量对比

分析下五位骑手的差评内容：

• 陈*主要是态度不好，此人要加强礼仪礼节的培训

• 李*、刘*主要是送达超时，此人没有时间观念，需要严格管控配送时间

• 王*主要是提前点送达，这个需要进一步沟通了解具体情况，是否存在客户恶意差评

• 张*差评比较平均，但也要注意差评的内容，按要求整改

3.站点分析

站点配送时间对比

站点差评数对比

根据上述图表信息可知：

• 站点C差评数量最多，送餐时间最长，属于重点整改区域

• 站点A与站点B差评数量高于均值，接单时间短，到店时间长，为次要整改区域
  

• D、F站点则在差评和配送时间的多项指标中表现优秀

• 对于站点C需要重点整改，加强人员培训，礼仪礼节部分和严格执行送餐时间标准规定

• 对于差评客户可以短信至歉，并奖励红包优惠券，让用户保持对平台的好感，维持客户忠诚度
  

• 对于员工可以实行奖惩制度，用月度考核分数评定“月度优秀员工”，并实行奖励与表扬。对于考核分数低于60分的员工扣款惩罚。增强内部竞争意识，提升整体公司效率