深圳虾皮信息科技有限公司面试题 · 数据驱动
深圳虾皮信息科技有限公司相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 2768 道真题 · 当前筛选命中 42 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：数据驱动
考察点
技术栈
第 21 题如何设计数据库打点来评估用户满意度？ 考察用户满意度评估的数据打点设计能力第 22 题当用户或商家的负向指标出现下降时，你会如何系统性地拆解问题并找到有效的解决方案？ 考察问题拆解、数据分析和解决方案设计能力第 23 题在评估业务产品改动效果时，为什么通常不能直接使用平台整体收入作为 A/B 实验的核心指标？ 考察对实验指标选取原则、干扰因素与因果推断的理解第 24 题你是否有过训练机器学习模型的经验？请简要介绍。 考察模型训练的实际经验、方法论和数据治理意识第 25 题团队关注从搜索词到搜索结果页的转化效率，比如输入“苹果”，结果页前十条包含红富士、青苹果、苹果醋等商品。你如何判断这个搜索结果是否优质，并给出优化建议？ 考察搜索相关性评估与转化导向的优化能力第 26 题你用什么工具监测显卡的动态指标？如何根据监测结果判断性能瓶颈？ 考察监控工具使用和基于指标的性能分析方法第 27 题如果让你负责搭建一个数据看板，你会从哪些方面入手？请描述看板应包含的指标体系和设计思路。 考察对数据看板体系构建的逻辑性、完整性和业务理解能力第 28 题请编写SQL查询，统计所有玩家中，在首次登录后的第二天再次登录的玩家占比。 考察SQL窗口函数、日期运算与分组去重的应用能力第 29 题SFT（监督微调）通常使用哪些方法，如何判断 SFT 效果已经达标？ 考察对监督微调方法流程的理解及效果评估的量化与业务导向能力第 30 题Linux系统里发现CPU占用率很高，应该如何排查，用什么命令？ 考察Linux系统性能排查思路和常用命令第 31 题P99延迟的统计依据和计算原理是什么？ 考察对性能指标P99含义、统计口径与计算方法的理解第 32 题假设微信小店的内部资源使用效率（如广告投放）未达预期，你如何通过商业分析提升管理效率，并量化改进效果？ 考察商业分析框架、指标拆解与量化改进能力第 33 题请介绍你在数据增强方面的做法，如何设计增强策略并评估其收益？ 考察数据增强的技术理解、策略设计和效果评估第 34 题品牌分析（以一个品牌为代表，告诉我每个部分你都如何完成的；这些方案如何帮助你的客户做出决策？） 考察品牌分析的方法论、结构化拆解能力以及分析成果对客户决策的实际价值第 35 题如何了解性能在用户真实使用环境中的表现？ 考察性能监控、数据采集与真实场景分析能力第 36 题在跟踪海内外竞品（如TikTok Shop或Shopee）时，你发现一个新兴趋势（如AI推荐优化），如何评估其对微信小店商业生态的潜在影响，并制定响应策略？ 考察竞品分析、商业影响评估与战略响应能力第 37 题BM25的实现原理是什么？什么时候分数会高？ 考察对BM25相关性的理解及影响分数的关键因素第 38 题请介绍你如何定义并评估用户留存率，包括次日、3日和7日留存率。 考察对留存率指标的定义、计算逻辑及业务理解第 39 题如何优化慢查询？ 考察SQL性能分析与优化的系统方法第 40 题请说明 MySQL 的 InnoDB 索引结构，并解释为什么三层 B+ 树就能支撑约两千万行的数据量。 考察 B+ 树索引结构、页大小、扇出率与数据量估算能力