美团数据产品面经
1. 做一个 1-2 分钟的自我介绍,突出你在数据产品规划、指标体系与数据价值变现方面的核心经验。
2. 说一个你最具代表性的“从 0 到 1”数据产品案例:起点问题、洞察路径、方案形成、上线成效(含量化指标)。
3. 当业务方抛来一句“想做用户 360 视图”,你如何结构化拆解并判定其真正业务目标与可交付边界?
4. 讲讲你构建企业级指标体系(业务指标、过程指标、北极星指标)的方法论:收敛口径与防止“指标泛滥”的机制。
5. 回忆一次指标口径争议(两个部门 KPI 统计不一致)的处理:排查步骤、治理动作、沉淀的防复发机制。
6. 你如何设计一套埋点方案(App + Web + 小程序)确保可追溯、可扩展,又避免“过度埋点”与数据噪音?
7. 遇到数据质量问题(缺失、延迟、异常突刺)影响决策盘点时,你的监测、定位、修复与责任界定流程是什么?
8. 如果需要规划“实时 + 离线”一体化数据中台(湖仓一体 / 批流融合),请口头勾勒你的分层架构与核心组件职责。
9. 给一个需要“增长拉新 + 留存提升”目标的业务线,你如何用数据产品能力搭建分析闭环(洞察 → 动作 → 验证 → 迭代)?
10. 讲述你如何评估一个数据产品功能优先级:请比较你实际使用过的 2 种方法(RICE、AARRR、价值/成本矩阵等)。
11. 面对算法团队提出需要更多“特征资产沉淀”以加快建模,你作为数据产品如何驱动“特征平台”建设与复用?
12. 你如何设计自助分析(Ad-hoc Exploration)产品,使非数据背景用户也能低门槛完成漏斗 / 留存 / 分群分析?
2. 说一个你最具代表性的“从 0 到 1”数据产品案例:起点问题、洞察路径、方案形成、上线成效(含量化指标)。
3. 当业务方抛来一句“想做用户 360 视图”,你如何结构化拆解并判定其真正业务目标与可交付边界?
4. 讲讲你构建企业级指标体系(业务指标、过程指标、北极星指标)的方法论:收敛口径与防止“指标泛滥”的机制。
5. 回忆一次指标口径争议(两个部门 KPI 统计不一致)的处理:排查步骤、治理动作、沉淀的防复发机制。
6. 你如何设计一套埋点方案(App + Web + 小程序)确保可追溯、可扩展,又避免“过度埋点”与数据噪音?
7. 遇到数据质量问题(缺失、延迟、异常突刺)影响决策盘点时,你的监测、定位、修复与责任界定流程是什么?
8. 如果需要规划“实时 + 离线”一体化数据中台(湖仓一体 / 批流融合),请口头勾勒你的分层架构与核心组件职责。
9. 给一个需要“增长拉新 + 留存提升”目标的业务线,你如何用数据产品能力搭建分析闭环(洞察 → 动作 → 验证 → 迭代)?
10. 讲述你如何评估一个数据产品功能优先级:请比较你实际使用过的 2 种方法(RICE、AARRR、价值/成本矩阵等)。
11. 面对算法团队提出需要更多“特征资产沉淀”以加快建模,你作为数据产品如何驱动“特征平台”建设与复用?
12. 你如何设计自助分析(Ad-hoc Exploration)产品,使非数据背景用户也能低门槛完成漏斗 / 留存 / 分群分析?
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