产品经理面试策略针对问数量估算的面试问题如何进行

　　产品经理面试时，面试官总会提出些刁钻的问题，让你无从下手；面试官出这类题的目的是什么？面对这类问题应该如何思考和回答呢？
　　在产品经理面试中，是否有曾遇见比较奇葩、无从下手的问题，类似如下的：
　　深圳有多少个学校？
　　北京有多少个产品经理？
　　上海有多少辆本田汽车？
　　广州海珠区有多少间711便利店？
　　珠海海怡湾畔小区的入住户数有多少？
　　北京胡同小巷子的煎饼摊一年能卖多少个烧饼？
　　首先，这是属于学术界数量估算中的费米问题。
　　其次，通常产品面试中借此希望能考察候选人的：逻辑思考、分析和心理抗压能力。因为这类问题十分开放，可以很好考验出候选人在面对毫无头绪的问题、不具有行业背景知识的情况下所作出的分析、推断。
　　最后，根据我在产品面试的经历、工作实践的思考，谈一些分析和解答的思路：
　　一、分析策略
　　PS：由于在产品面试中，此类问题更注重是逻辑思考。即根据问题进行分拆、提出有理有据的分析、进而得出结论，侧重是逻辑性而非正确性。这是首要的，要避开不敢动脑、不敢表达的心理。
　　我总结的作答思路有三种：
　　从上到下左右开弓：从宏观层面由上层往下推由从某个点横向切入，反推上去；
　　上下限：利用上下限思想，夹逼推出来；
　　第三者：直接求是不行，往往通过计算出第三者才能知道答案。（原谅这叫法）
　　由于数量估算都是非常开放没有唯一答案，所以这三种思路在针对不同的问法都可以灵活运用、相互验证。同时，这些是个人总结的技巧，比较难用理论去阐述。
　　因此，接下来通过举例，将这种思想贯穿其中：
　　1。Topdown、Bottomup
　　（1）估算深圳市丰田汽车的数量？
　　层级拆解：深圳市汽车（第一层）、丰田汽车（第二层）、丰田（横向可以是特斯拉）
　　分析思路1：Topdown
　　先假设已知深圳市全市共有机动车300万辆；（一层）
　　在深圳市几个车流密集区域采样，记录每100辆车中丰田车的占比，取平均占比；（二层）
　　假如平均占比为25，那么得出：300万2575万辆。
　　分析思路2：Bottomup
　　先假设已知深圳全市有特斯拉8万辆；（与丰田是横向同层）
　　在深圳某地多点采样得出：在每100辆汽车车中，特斯拉车的占比为2，丰田车的占比为20；
　　那么得出：8万22080万辆。（利用横向反推）
　　（2）要补充边界
　　在面试过程中，面试官在听完有逻辑、能独立思考出的答案后，往往是认可并提高面试成功几率。不过也有面试官会选择继续追问，挖掘出所回答的边界点，以此考察你的逻辑思维是否缜密、反应速度是否够快、是否能自圆其说。
　　一般考虑边界的点很多，常见有：时间、地点、数量、行业背景知识等。往往候选人通过边界补充，不仅可考察刚上述说到的点，也是自我证明有料、懂更广的途径。
　　针对上面的，我举几个例子：
　　在对丰田汽车采样的时候，选择什么地点呢？（证明边界有考虑）
　　选择密集的区域就正确？如口岸、机场、商场等是否有影响数据的真实性？
　　若只取口岸附近的车流密集区，则占比有可能偏高。（香港牌的保姆车绝大多数是丰田埃尔法）
　　那么应该取多少个才比较均衡呢？
　　在对特斯拉进行采样时，该怎么分析？（证明你对特斯拉有研究，知道是可以充电）
　　若取样地点是特斯拉充电桩附近，同样也会造成数据偏高的情况；
　　特斯拉在深圳属于什么定位？
　　2。利用上、下限夹逼
　　问题：北京某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼？
　　层级拆解
　　时间：统计1年，即365天，即36524小时；其次，煎饼摊卖的时间一般是早中晚的时间段，可以任选一个或三个时间段；再其次，一个煎饼制作时间约3060秒；（记住，没有对错只有逻辑推理，根据假设不同分析也不同）
　　求什么：求数量，多少个？即统计在一个时间段范围大约能卖出多少个煎饼。得出这个数量数字不难，关键是怎么证明是合理的。证明数量合理可以用上下限夹逼出来。
　　分析思路：
　　（1）确定上限
　　煎饼是一个需要现做现卖的商品。制作一个煎饼大约需要30秒，也就是说，在供不应求的情况下，每小时能售出120个；
　　煎饼是一种季节性商品，通常用户仅在早餐时间购买，即每天的6：009：00；
　　由以上分析可以得出，平均每天最多可售出360个煎饼。
　　（2）确定下限
　　考虑到煎饼摊不缴纳税收，不负担房租，因此煎饼摊的毛利润约等于净利润；
　　由此可以得出，要维持煎饼摊的存在，煎饼摊的毛利润（不计人力成本）应当大于等于一个人在北京的生活成本；
　　假定一个人在北京的生活成本为每天200元，煎饼5元一个，去掉物料成本后的毛利润3元。那么，平均每天最少售出67个煎饼才能维持煎饼摊的存在。
　　（3）几何平均
　　将上下限取几何平均，我猜测胡同口的煎饼摊平均每天售出155个煎饼，一年售出56。7k个煎饼。
　　PS：几何平均只是简单的将最高值360和最低值67相乘，然后开平方根，这是我做估算时候的一个习惯，目的是保证估算结论与实际值没有数量级级别的误差。
　　3。找第三者
　　大家可理解为是利用找出小三去反推出大老婆。
　　案例问题：北京市有多少加油站？
　　分析思路
　　这个问题是求加油站数量，关键边界是北京市、加油站。
　　如果上面两个方法是属于直接求，那么这个方法是间接求。我称为找第三者，简单说就是设定小三的信息，从间接者的信息、根据间接者和目标者的关系反推出答案。
　　如：
　　间接者：北京市车数量；
　　逻辑关系：车与加油、城市与车数关系、供需关系反推。
　　北京有500万辆车，一辆车10天加一次油，一辆车加一次油5分钟，实际加油时间段是早7点到晚10点共计15个小时，一个加油站4个加油桩，加油桩利用率50；
　　北京城一天加油能力北京城车辆一天加油需求次数；
　　北京城一天加油能力一个加油站一天加油的车辆数加油站个数15小时50利用率5分钟4个桩加油站个数360次加油站个数；
　　北京城车辆一天加油需求次数500万辆车10天50万次；
　　可以求得加油站个数50万次360次1389个。
　　二、学会补充边界（或者反问面试官）
　　若按上面的思路进行思考，那么在面试过程中，面试官听完有逻辑、能独立思考出的答案后，往往是认可并提高面试成功几率。不过也有面试官会选择继续追问，通过挖掘回答内容的边界点（即找茬），以此考察你的逻辑思维是否缜密、反应速度是否够快、是否能自圆其说。
　　一般考虑边界的点很多，常见有：时间、地点、数量、行业背景知识等。
　　与此同时，候选人通过对边界补充回答，不仅可考察上述说到的点，也是自我证明有料、懂更广的途径。
　　针对上面的，我举几个例子：
　　（1）在对丰田汽车采样的时候，选择什么地点呢？（证明边界有考虑）
　　选择密集的区域就正确？如口岸、机场、商场等是否有影响数据的真实性？
　　若只取口岸附近的车流密集区，则占比有可能偏高。（香港牌保姆车多数是什么品牌？）
　　那么应该取多少个才比较均衡呢？
　　（2）在对特斯拉进行采样时，该怎么分析？（证明你对特斯拉有研究，知道是可以充电）
　　若取样地点是特斯拉充电桩附近，同样也会造成数据偏高的情况；
　　特斯拉在深圳属于什么定位？
　　再比如，刚才的烧饼例子：
　　节假日的销售时间会有所推迟，但考虑到胡同口的煎饼摊销售对象主要是附近居民，节假日的早餐需求应当与工作日相仿，不再另行计算。
　　既然问题是北京某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼，那意味着煎饼摊确实存在。
　　以上，是我在以往产品面试中遇到逻辑计算类的问题与思路方法。或许解题思路有很多种、标准答案也不一；仅是浅显总结，希望能对大家有帮助，谢谢。