Конверсия из клика в регистрацию составляет 4%, конверсия из регистрации в лид (целевое действие пользователя) 30%.
Задание:
Какова вероятность, что из 60 кликнувших пользователей мы получим хотя бы 1 лид?
Задание #2
Дано:
Вы подбрасываете кубик (6 граней), после чего у вас есть две возможности:
1. Взять себе сумму $, равную выпавшему на кубике числу (выпало 3 – получаете 3$)
2. Отклонить результат первого броска и подбросить кубик второй раз. После чего уже взять себе столько $, сколько выпало во второй раз (второй бросок отклонять уже нельзя)
Задание:
Какую стратегию нужно выбрать, чтобы максимизировать ожидаемую прибыль (при каких значениях первого броска нужно перебрасывать?)
Чему равна ожидаемая прибыль при этой стратегии (математическое ожидание)?
Задание #3
Дано:
Есть таблица table с транзакциями пользователей. В ней есть поля id, user_id, datetime, amount.
Задание:
Нужно написать SQL-запрос, который считает сумму первых транзакций по пользователю.
Задание #4
Дано:
Перед вами стоит задача оценки окупаемости трафика который приходит по СРА (оплата за целевое действие, в нашем случае первый депозит). У вас есть база со всеми нужными вам данными за несколько лет. Вы закупили 100 игроков заплатили за каждого из них по $10. Вы наблюдаете за ними 7 дней.
Задание:
Вам нужно построить прогнозную модель, которая предскажет через сколько времени вернутся вложенные деньги и посчитать LTV игрока.
- Как вы будете использовать имеющиеся у вас исторические данные?
- Какие еще параметры вам необходимо знать для построения модели?
- Какие фичи (переменные) трафика вы будете использовать для прогнозирования? Какие 3 фичи вам кажутся наиболее важными?
- Какие метрики вы выведете в модель в качестве расчетных?
готовишься к СОБЕСАМ на продуктового аналитика?
Мой онлайн-интенсив по подготовке к собеседованиям поможет тебе освоить навык прохождения всех этапов собеседования и получить оффер на 30% больше и в 2 раза быстрее