金三银四，数据产品经理面试问题合集(实用高频)

10多年数据产品工作，自己找工作面试以及近几年招人面试候选人，经历的面试少数也都有一两百场。寒冬虽未尽，暖春终将至。金三将过，银四即来，总结一些数据产品经理的高频面试问题，希望可以有所帮助。不同方向的数据产品经理，在产品经验和数据能力的问题会有所差异，但作为数据产品的通用能力一般是共通的。专业知识和技能：

一、 数据报表产品经理

1. 接到业务部门的一个报表需求时，你的处理流程是什么？ 考察点：业务需求沟通、数据口径梳理、数据分析思路、产品工作流程
2. 结合过去的项目经验，你是怎么构建指标体系的 考察点：指标体系建设、数据分析思路
3. 针对指标口径不统一的问题，你是怎么解决的 考察点：指标体系落地流程规范建立、数据产品的统筹协调能力
4. 过去的可视化产品中，都用过哪些图表类型，XX图使用场景是什么？ 考察点：可视化图表特征及的适用场景
5. 常见的埋点方案有哪些，优劣势是什么 考察点：埋点数据采集基础理论，App&小程序数据可视化分析和埋点密切相关
6. 举一个你做过的数据可视化产品支持业务决策的例子 考察点：考察是只是被动的完成报表需求还是会主动思考，数据报表如何辅助业务决策
7. 业务部门的XX指标下降了，你会如何分析？ 考察点：数据分析思路，以及分析思路和数据报表产品的整合能力
8. 过去做过最成功/最失败的一个数据可视化产品，为什么？ 考察点：产品思考/总结能力
9. 基于XX场景，设计一个可视化分析产品（Dashboard），你会怎么做，可以画草图示意 考察点：情景模拟，给定新的场景考察产品规划、需求分析、数据可视化分析产品的综合处理流程，是否可以举一反三
10. 你认为数据报表需求的PRD文档需要具备哪些要素，才能和开发更有效地沟通和合作？ 考察点：PRD文档结构
11. 你们现在前端用的是什么可视化组件，数据查询响应性能是多长时间？查的是什么数据库？ 考察点：除了产品本身之外，是否关注技术实现，了解一些基础的概念和适用场景
12. 用户行为分析类的产品了解哪些？优劣势是什么？ 考察点：产品经验，用户行为分析，对行业关注度，竞品分析 需要求职辅导或者模拟面试的同学可以关注 微 信 公 众 号 数据干饭人咨询。

二、 用户画像&CDP数据产品经理

1. 用户画像标签体系建设和管理的方法？ 考察点：用户画像标签分类，标签体系管理方法和流程
2. 怎样保证标签质量准确可用？ 考察点：用户画像标签质量问题处理策略
3. CDP产品作用是什么？一个典型的CDP产品包含哪些功能模块，分别解决什么问题？ 考察点：CDP产品经验，业务流程，产品功能，应用场景
4. CDP与DMP、CRM等产品的区别与联系是什么？ 考察点:对产品定位与边界的理解是否深刻是否清晰
5. 过去业务应用场景中，体现用户画像或CDP产品数据赋能价值的案例？ 考察点：数据赋能精细化运营，是否和业务紧密联系，还是闭门造车只做功能
6. 行业里主要的CDP产品有哪些，各自有什么优劣势？ 考察点：行业关注度，竞品分析能力
7. 标签体系建设过程中，遇到的最大的问题是什么，你是怎么解决的？ 考察点：CDP产品底层对接数据源进行标签建设，上层对接业务，考察是否对数据和业务有对应延展的理解，而不是仅仅做产品功能
8. 用户画像和标签有什么区别和联系 考察点：用户画像和标签的概念理解
9. 举一个用户画像在业务应用中的典型例子 考察点：用户画像&CDP的业务应用场景，主要从背景、目标、产品功能结合以及量化结果产出的角度
10. 如何评价一个CDP产品是否成功？ 考察点：CDP产品的评价指标
11. 怎样解决标签灵活配置和标签数量爆炸式增长质量不高的问题？ 考察点：标签管理流程，标签质量管控方法
12. 如果业务部门总是怀疑标签准不准，要先沟通确认才敢使用，你会怎么解决？ 考察点：标签质量管理，用户体验流程

三、 数据资产管理与数据治理产品经理

1. 数据仓库常用的建模方式有哪些？适用场景是什么 考察点：星型模型、雪花模型基本概念
2. 数据仓库为什么要分层建设，常见的分层方式有哪些？ 考察点：数据仓库分层方法与原理
3. 数据地图的产品主要解决了什么问题，需要具备哪些功能？ 考察点：产品经验，数据地图产品定位及核心功能点，产品规划
4. 数据血缘的作用与价值？ 考察点：数据血缘在追根溯源与数据治理中的作用
5. 数据治理的工作内容包含哪些？ 考察点：对数据治理的理解和认知
6. 数据质量问题产生的原因有哪些，会有什么影响？ 考察点：数据一致性、及时性、完整性、准确性等，及上下游的影响
7. 数据成本产生的主要来源有哪些，如何优化？ 考察点：数据成本优化，任务治理、数据冷热分层等
8. 元数据管理中，对于一个模型的元数据要覆盖哪些内容？ 考察点：元数据管理
9. 数据从采集到最终业务报表或者精细化运营应用，会经历哪些环节，业务反馈数据不准应该怎么办？ 考察点：数据处理链路，数据开发工作流程涉及的资产相关产品和工具使用方法
10. 目前数据权限管控是到什么粒度的，产品上是怎样实现的？ 考察点：数据权限管理，数据安全
11. Hive SQL查询中，多表关联时不同关联方式特点分别是什么？ 考察点：SQL能力（曾经面试时被要求现场写SQL，查询订单数top10的城市的交易额、用户量）

四、 大数据开发套件产品经理

1. 大数据开发平台解决了哪些问题，主要功能包含哪些模块？ 考察点：对大数据开发平台功能熟悉度
2. 了解哪些市面上哪些开源或者商用的大数据开发平台，优劣势是什么？ 考察点：竞品了解程度，大数据开发平台小公司业务场景有限闭门造车很难成功，如果没有技术背景从0到1去做失败概率更大。大厂多年沉淀，功能和流程非常健全
3. 如果需要在开发平台中，新增一个任务类型，你准备怎么做？ 考察点：产品通用能力，开发平台工作流程和方法论
4. 任务调度依赖关系设置时，有哪几种依赖关系设置方法？ 考察点：任务调度的周期依赖和事件依赖
5. 了解哪些大数据技术组件，适用的场景分别是什么？ 考察点：Hadoop、离线数据架构、实时数据架构
6. 你们现在的调度系统有哪些任务类型，分别解决什么问题？ 考察点：现有产品熟悉度，开发平台的理解程度
7. 数据开发任务失败的常见原因有哪些？可以通过什么手段提升运维效率 考察点：任务状态、智能运维
8. 任务依赖关系DAG图的作用是什么，产品设计时需要包含哪些信息和功能？ 考察点：任务DAG图，智能运维
9. 任务重跑有哪些需求场景，有哪些可以提升重跑效率的功能点？ 考察点：数据重跑的常用场景和功能
10. 任务监控通常会监控哪些维度，如何设计对应的监控功能？ 考察点：任务监控策略
11. 任务调度周期配置时，常用的配置策略有哪些？ 考察点：任务配置功能
12. 实时数据和离线数据开发分别涉及什么技术组件，两者在功能设计时，有何异同 考察点：实时开发与离线开发

五、 产品通用能力需求分析能力

1. 让你设计一个XX产品，你会怎么做？ 考察点：新需求处理的流程与方法论
2. 举一个你过去做需求挖掘或者转化业务需求的例子 考察点：分析和转化，而不是单纯完成业务需求，突出你做的转化
3. 你是怎么对需求的优先级进行管理的 考察点：需求管理与优先级判断

数据分析能力

1. 举一个利用数据分析促进产品改进的例子 考察点：数据思维，数据分析思路

项目管理能力

1. 为了保证项目按时上线，你会通过哪些手段来管理开发进度？ 考察点：项目管理能力
2. 过去项目中，最大的需求变更是什么，你是怎么处理的 考察点：变更管理，流程控制

学习意愿与方法

1. 行业里面的数据产品最熟悉的是那几个？ 考察点：行业关注度
2. 最近数据圈发生的XX事情，你怎么看，如ChatGPT对数据产品经理有什么影响 考察点：主动接受新事物的意愿
3. 你一般通过什么方式学习数据产品经理相关的知识 考察点：学习方法与态度

沟通与逻辑表达

1. 你和业务或开发团队最严重的冲突是什么问题，你是怎么处理的？ 考察点：冲突处理，沟通协调
2. 说一说你做过最成功或者失败的一个产品/项目？ 考察点：表达条例与逻辑性，注意使用STAR原则