携程面试题 · 数据驱动
携程相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 2142 道真题 · 当前筛选命中 52 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：数据驱动
考察点
技术栈
第 1 题在实习项目中，你如何设计归一化评分的衡量标准？ 考察评分体系设计中的指标选取、权重与归一化处理能力第 2 题请详细说说A/B测试的标准流程，包括实验设计、运行和结果分析的关键步骤。 考察对A/B测试全流程的掌握和实验设计严谨性第 3 题某目的地旅游产品预订量同比下降25%，需要在两个月内通过用户分群和场景化营销恢复至历史峰值，请设计你的方案。 考察业务洞察、用户分群方法、场景化营销策略与落地执行能力第 4 题请分享一次你在数据分析方面的经验，你是如何利用这些数据来解决具体的人力资源问题或提升组织效能的？ 考察数据分析方法在人力资源场景中的应用与效能提升第 5 题在A/B测试中，如果遇到样本量不足或流量倾斜，你会如何处理？请说明具体策略。 考察实验受资源约束时的应变能力和方法论调整第 6 题如果你发现携程现有的某个关键用户流程存在明显的可用性问题，你会怎样进行用户研究来确认这个问题，并设计出改进方案？ 考察用户研究方法的系统性、问题确认与改进方案的落地能力第 7 题请描述一个完整的业务指标异动分析流程。 考察异动分析的系统性流程与排查思路第 8 题假设你是携程“酒店”业务的产品经理，数据显示用户在酒店列表页到详情页的转化率低于行业平均水平，且用户平均浏览酒店详情页数量较多但下单率不高。你会如何诊断这个问题？ 考察产品经理的指标拆解、数据诊断与根因分析能力第 9 题请介绍一个你负责或深度参与的项目，重点说明项目背景、你的职责，以及你关注和衡量项目效果的核心数据指标。 考察项目复盘能力、数据指标体系构建与结果量化意识第 10 题请编写 SQL 计算用户次日留存率，并解释计算逻辑。 考察 SQL 编写能力与留存率计算逻辑的准确性第 11 题假设要优化车票的查询结果页，想测试一个新的‘排序算法’。如果让你来设计这个AB实验，你会选择哪个或哪几个核心指标来衡量新算法的好坏？ 考察AB实验指标设计、业务理解与指标权衡能力第 12 题旅游决策是一个长周期、多触点的过程。用户可能今天看抖音被种草,明天在小红书搜攻略,一周后又在携程下单。传统的“最后一次点击归因”模型在这里就不太合适。你会怎么设计归因模型来评估不同渠道的价值? 考察多触点归因模型的业务理解与方案设计能力第 13 题说说跳表（Skip List）的原理，以及它在 Redis 中的典型应用场景。 考察跳表的数据结构原理及其在 ZSet 中的应用第 14 题请分享一次你在校园或实习中用数据推动方案被采纳的经历，包括背景、分析逻辑和最终结果。 考察数据驱动决策、分析逻辑与结果呈现能力第 15 题如果一次营销活动后P值是0.06，你是不是就断定活动没效果？ 考察对P值边界误判的认知及业务决策中的综合判断能力第 16 题如何通过用户反馈（如评价、咨询）优化产品详情页信息？ 考察需求分析与产品迭代能力，以及将用户反馈转化为页面优化的落地思路第 17 题试举例说明你理解的“客户粘性”可用的3–5个量化或行为类指标,并说明每个指标的改进抓手。 考察对客户粘性的理解、指标体系构建与改进思路第 18 题设计一个预测用户售后进线的模型时，你会如何做特征工程？请给出具体思路和示例特征。 考察特征工程能力，尤其是业务理解和时序特征构造第 19 题如何度量测试覆盖率？有哪些常用指标？ 考察对测试覆盖率指标的理解与工程实践第 20 题在用户分群中，你会如何定义高频用户和低频用户的关键行为指标？ 考察用户行为指标体系构建与业务理解