01 / тестовое задание

Dodo Brands:
тестовое задание для аналитика данных

Реальное тестовое с собеседования на Middle Data Analyst: исходный текст задания, как решать и частые ошибки.

02 / оригинальный текст

Текст тестового задания

Исходный текст задания без редактуры — так, как его прислали кандидату.

Данные к заданиюОткрыть данные →

Задание #1

Для участия в конкурсе на позицию предлагаем вам решить следующие задания.

Каждое задание направлено на проверку вашего уровня определенных компетенций, важных для аналитика.

Проверяемая компетенция

- аналитическое мышление

Формат решения

- опишите логику решения

Задача:

Представьте, что вы работаете аналитиком в Додо. Вам доступны все внутренние данные (данные по чекам, клиентам, локациям). В марте 2022 часть Макдональдсов закрылась, часть продолжала работать. Вам необходимо ответить на следующие вопросы:

1. На какие наши метрики, на ваш взгляд, могли повлиять закрытие конкурента?

2. Вам необходимо оценить эффект в рублях на нашу выручку от закрытия конкурента. Опишите, какую методологию бы использовали, чтобы рассчитать эффект?

3. Какие общедоступные данные по Макдональдсам можно было бы использовать для ответа на второй вопрос. Опишите, как бы вы их использовали?

Задание #2

Проверяемая компетенция

- основы статистики/проверка гипотез

Формат решения

- приложить ipynb/ссылку на colab

Задача:

Предположим, в ряде городов в определенный период проведен тест:

- В тестовых городах на веб-сайте пиццы располагаются по популярности

- Во всех остальных по увеличению цены на пиццу

Тестовый период: 7 апреля - 19 мая

Тестовые города: Пенза, Уфа, Курск, Нижний Тагил, Новокуйбышевск, Орск

Описание датасета:

Date : дата,

CityName : город,

OrderSource : источник заказа,

mp: мобильное приложение,

web: веб-сайт,

other - другое,

Category: категория товара,

rto: выручка после скидок,

rto_do: выручка до скидок,

cost: затраты на себестоимость товаров,

tickets: кол-во заказов,

qty - кол-во продуктов,

clients_qty - уникальное кол-во клиентов,

avg_time - среднее время сессии (только по тем, кто оформил заказ),

avg_price - средняя цена.

В исходном датасете данные уже сгруппированы по Date, CityName, OrderSource, Category. Ссылка на датасет.

Вопросы:

1. На какие метрики мог повлиять тест?

2. Сделайте визуальный анализ датасета. Как ведут себя метрики в динамике? Какие распределения в данных?

3. Как можно оценить эффект от теста? Если знаете несколько способов, реализуйте один, а другие опишите письменно.

4. Порассуждайте письменно, какие метрики можно было бы еще оценить, если бы вам были доступны все данные компании.

Задание #3

Проверяемая компетенция

- знание sql

Формат решения

- вставьте текст запроса в рамку

В нашей компании замеряется такой показатель, как «30-дневная активная база». Для любого дня - это число клиентов за предыдущие 30 дней. (Например, для 2022-01-01 - это число уникальных клиентов, совершивших визит за 30 дней до 2022-01-01, включая 2022-01-01. Для 2022-01-02 - это число уникальных клиентов, совершивших визит за 30 дней до 2022-01-02, включая 2022-01-02 и т.д.)

Допустим у вас есть таблица с чековыми данными по двум городам со следующими полями:

cityname - наименование города,

date - дата чека,

orderid - id чека,

clientid - id клиента,

sales - сумма чека в рублях

Данные в таблице с 2022-01-01 по 2022-06-30.

Сэмпл данных доступен по ссылке ниже.

Посчитайте подневную динамику 30-дневной активной базы по каждому городу, отсортируйте по городу и дате по возрастанию.

Пример результирующей таблицы:

Ссылка на датасет

Формат предоставления результатов

Любой — документ, презентация, а может быть что-то еще. Будем рады, если ответ будет на Google-диске. Проверьте, пожалуйста, доступ к документу - нужен «доступен всем по ссылке».

Также, вместе с результатами можете поделиться, насколько вам было интересно выполнять задание.

03 / что проверяют

Что проверяет это задание

01

Python

Обработка данных и расчёты: pandas, скрипты, автоматизация.

02

SQL

Выборки, агрегаты, джойны и оконные функции для анализа данных.

03

A/B-тесты

Дизайн эксперимента, метрики, стат-значимость и интерпретация.

04 / как решать

Как подойти к решению

  1. 1

    Разберите условие: что именно просят посчитать и в каких разрезах.

  2. 2

    Сверьтесь с данными: какие таблицы есть, период и нужные фильтры.

  3. 3

    Решайте по шагам и фиксируйте промежуточные результаты и допущения.

  4. 4

    Доведите до финальных чисел и коротких выводов или рекомендаций.

05 / частые ошибки

Частые ошибки

  • Неверный период, разрез или единицы измерения.
  • Не учтены фильтры и сегменты из условия.
  • Решение без промежуточных шагов — только финальная цифра.
  • Нет выводов и рекомендаций по результату.
06 / хороший ответ

Каким должен быть сильный ответ

Хороший ответ — это не просто финальные числа или код. Работодатель должен увидеть, как вы думаете, как проверяете ограничения задачи и как оформляете результат.

  • короткое описание логики решения;
  • промежуточные таблицы, запросы и фильтры;
  • финальные значения по каждому пункту задания;
  • понятные выводы и рекомендации.
07 / похожие задания

Похожие задания

08 / разборы в telegram

Хочешь больше таких разборов?

В Telegram-канале разбираю тестовые с собеседований, метрики и типичные ошибки кандидатов.

Подписаться в Telegram →
09 / следующий шаг

Разбираешь тестовые, но не уверен в решении?

На интенсиве разбираем реальные кейсы, A/B-секции, метрики, SQL, Python и типовые ошибки кандидатов.