该如何衡量Instagram里面Stories这个功能的成功？

小提示：您能找到这篇{该如何衡量Instagram里面Stories这个功能的成功？}绝对不是偶然，我们能帮您找到潜在客户，解决您的困扰。如果您对本页介绍的该如何衡量Instagram里面Stories这个功能的成功？内容感兴趣，有相关需求意向欢迎拨打我们的服务热线，或留言咨询，我们将第一时间联系您！

< ">案例分析问题在面试中很常见，试想，你在面试德勤，面试官问你，你该如何衡量Instagram怎么做营销策划方案里面stories这个功能的成功，你会怎么回答？

如果你的回答是，A/B测试可以很好地衡量这个功能的成功，但是面试官进一步说，但是公司现在没有做这个A/B测试的能力，想一个替代方案，你又会怎么回答？

< ">很多人会愣住，不知道如何回答。< font-size: 15px;">那么这边文章将会给“愣住”的你们提供思路和解决办法。

< ">案例分析问题现在已然是数据科学和产品开发面试的重要组成部分，很多公司认为案例分析面试很能够看出候选人的敏锐度。面试旨在模拟公司当前的产品，测试候选人的反应，解决问题的能力，有效处理障碍的能力，等等。一般案例分析问题有3种类型：

< ">1）产品相关

< ">2）建模相关

< ">3）业务相关

接下来让我们来从问题入手，看看如何解决一些比较tricky的案例分析问题。

但是要注意的是，这类问题没有标准答案，重在于考察你是否能够做出现实的假设并根据这些假设提出解决方案。本文的主要目的是提供回答这类问题的一些要点。

问题一：

试想你正在运行一个电商网站，你有数以百万可销售的的产品，所以想要消除同一产品被命名为不同名称而归属不同的类别的情况。

例如，有两个产品名称分别为iPhone X和Apple iPhone 10，但其实他们是同一产品；再比如亚马逊会以不同的名称出售相同的N-95口罩：Covid-19口罩和N-95口罩两个名称。

你的任务是将所有相同产品的不同名称重命名为一个通用名称。但首先你需要找出存在这种情况的所有产品。你会如何解决这个问题？

< ">解决方法：

我们可以通过两种方式解决这个问题。

< ">我们可以通过从每个图像中提取颗粒状特征并在这些特征上进行聚类来使用所有产品的给定图像。颗粒度一词很重要，因为我们必须对特定产品的不同版本进行分类，他们之间会有细微的差异。因此，提取低级别特征将很重要。因为，假设我们从每个图像中仅提取了高级功能并执行了聚类。我们的算法会将所有iPhone聚类到一个群集中，将所有三星手机聚类到一个群集中，等等。但是我们希望每个模型都有一个专属的群集，比如iPhone X有一个群集，而其他的iPhone模型也有他们的群集。因为iPhoneX和iPhone 11的图像之间的差异很小，所以必须提取颗粒度特征以提高群集算法的性能。

< ">上述解决方案看起来很有说服力，< font-size: 15px;">但这时面试官反问：如果某些产品根本没有图像怎么办？

我们还可以对每种产品的描述进行聚类并对它们进行分类。我们可以首先对描述进行数据清理，然后在NLP中使用TF-IDF或任何其他熟悉的方法，进行聚类。

< ">< background-color: rgb(217, 33, 66); color: rgb(255, 255, 255);">问题二：< background-color: rgb(217, 33, 66); color: rgb(255, 255, 255);">

< ">你正在为一个网站工作，并且你手中有一个大型数据库，其中每一行代表一个页面视图。而我们的网站有多个页面。（可以参考Facebook，它有登录页面，主页，个人资料页面等。）< font-size: 15px;">你将如何区分网络爬虫和真实用户？

< ">< font-size: 15px; color: rgb(217, 33, 66);">解决方法：< font-size: 15px; color: rgb(217, 33, 66);">

基本上，网络爬虫的目的是从网站上提取数据，网络爬虫肯定会有很多页面浏览量，并且每个页面浏览的时间都很短，因为网络爬虫可以非常快速地提取信息。

另一方面，真正的用户访问相对较少的页面，并在每个页面上花费更多的时间。除了以上两个假设外，我们可以做的另一个假设是，我们可以通过跟踪IP地址或其他设备签名来跟踪每个唯一访问者。

现在，我们可以使用SQL或任何其他查询语言找到每个访问者的访问页面总数、页面总浏览时间、平均页面浏览时间。

然后，我们可以在上述指标上使用聚类算法，将网络爬虫和真实用户分为两个集群。

< ">< background-color: rgb(217, 33, 66); color: rgb(255, 255, 255);">问题三：< background-color: rgb(217, 33, 66); color: rgb(255, 255, 255);">

假设你是LinkedIn团队的数据科学家。你有一个新闻提要排序算法(我们都知道，当每个用户登录时，他们会看到一个包含各种文章的新闻提要，这些文章使用排序算法进行排序)。你将通过什么小说引流怎么做样的方式来判断新闻排名算法是否成功应用呢?

< ">< font-size: 15px; color: rgb(217, 33, 66);">解决方法：< font-size: 15px; color: rgb(217, 33, 66);">

第一步是提出我们认为可以评估该算法有效性的指标。一个基准指标是点击率(点击特定链接的用户与浏览该链接的总用户数量的比率)。但是，有一些更好的指标（如转发和评论）也可以用来评估新闻内容的吸引力。

由于上述解决方案似乎很模糊，面试官或许会问一些更加深入的问题：

如果上述某些指标上升而另一些指标下降怎么办？你将如何处理？你认为哪个指标更重要？

在这时最重要的是LinkedIn团队对这个算法分析的角度。如果他们试图从业务的角度评估算法（如LinkedIn通过广告来赚钱），那么点击率将是一个更重要的指标，但如果评价是纯粹从用户体验的角度来看，用户评价将是一个重要的指标。

现在我们来看一个模拟面试中的例题：

< ">你如何衡量Instagram Stories的成功?

我们都知道，Instagram Stories允许用户在24小时内与他人分享照片和视频。朋友们可以看到这些故事，回复和分享这些故事。这个特性试图实现两个目标。

< ">1. 留存率：有多少用户会再次使用这个功能。

< ">2. 参与度：确保用户更多地使用此功能。

这两个目标通过以下几个指标来衡量：

1. 平均每个用户会发几个Instagram Stories（每天或每周）

2. 平均每个顾客会看几个Instagram Stories（每天或每周）

除了上述两个指标外，另一个衡量这个功能成功与否的关键指标是发布多个故事的用户比例，可能存在这样的情况，人们可能只发布了一个故事来尝试这个功能，但没有人会重用它。

< ">< background-color: rgb(217, 33, 66); color: rgb(255, 255, 255);">结论< background-color: rgb(217, 33, 66); color: rgb(255, 255, 255);">

回答案例、研究问题不仅需要技术知识，还需要对业务需求有深刻的理解。创造高效，适合企业需求的产品始终是市场的主导。通过商业洞察来解决现实生活中的问题至关重要。