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

提出问题与分析思路

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

2

理解数据

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

3

数据清洗

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

4

分析数据

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

5

得出总结与建议

  • 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

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