百度面试题 · 数据驱动
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共 3071 道真题 · 当前筛选命中 175 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：数据驱动
考察点
技术栈
第 141 题在性能优化工作中，你会如何设计和对比性能指标的提升效果？请说明你选择指标、采集数据和对比结果的方法。 考察性能优化中指标设定、数据采集与对比分析的科学性和严谨性第 142 题你们项目核心数据有哪些方面？请列出主要核心指标。 考察候选人对项目指标体系的全面认识与业务理解第 143 题请描述你通常如何进行数据清洗？ 考察数据清洗的流程、方法和质量保障意识第 144 题你在微调中观察到准确率上升 20%，请说明这一提升是如何测量和验证的。 考察实验设计的严谨性与结果可信度第 145 题如何估算一个业务场景一天的样本量？ 考察样本量估算方法及关键参数的影响第 146 题你负责百度信息流“股市资讯”内容运营，近1个月用户互动率（评论/转发）下降20%，且“专业投资者”（画像：30-45岁，高学历）留存率下降。请制定提升互动率及专业投资者留存的策略。 考察基于用户画像和业务数据的运营策略制定能力第 147 题该技术改进落地后带来了哪些具体收益，你如何量化这些收益？ 考察改进效果的量化能力与结果导向思维第 148 题在重点商家经营诊断案例中，核心要解决的问题是什么？具体挑战点和核心指标是什么？ 考察对项目目标、挑战与指标拆解的能力第 149 题在全量推理（如模型全量推涨）之后，如果效果显著提升，通常可以从哪些根因方向去分析？ 考察对模型或系统优化效果归因分析的方法论第 150 题请描述一个您参与过的用户增长项目，您是如何制定增长策略来吸引新用户的？ 考察获取新用户的策略制定与实施能力第 151 题如何构建质量较高的SFT数据集？ 考察指令数据构造、配比与清洗的工程实践第 152 题在用户塔输入特征列表中，哪些特征对跨类目效果拉动最大？如何验证这些特征的贡献？ 考察特征重要度分析及跨类目泛化验证方法第 153 题在指导AI智能体策略迭代时，您如何运用商业化敏锐度来挖掘增长机会？请描述一个相关案例。 考察商业化思维与AI产品迭代结合的能力第 154 题你这个算法是如何保证压缩模型的时候精度不变的？ 考察模型压缩中精度保障策略与边界认知第 155 题衡量用户满意度的主要指标有哪些？请结合实际场景说明。 考察对用户满意度核心指标的理解与应用第 156 题在多目标推荐建模中，四塔结构相比传统的双塔结构（用户塔+商品塔）有哪些优势？它通常带来哪些实际提升？ 考察候选人对多目标建模架构差异的理解及实际收益分析第 157 题拆解维度和指标的时候如何判断把所有的指标都定位到了,保证确实是某个原因导致的结论?比如说当你怎样证明节假日的影响是全部的影响,排除节假日就是正常的波动 考察归因分析中结论的完备性与因果确定性问题第 158 题面对收入目标压力，您如何通过数据分析牵引变现策略的迭代优化？ 考察数据分析驱动变现策略优化的方法论与实战能力第 159 题请设计“意图强度分层+受众冷启”的联合投放策略(关键词/意图词x兴趣包),并说明增量识别与预算迁移条件。 考察广告投放策略设计能力,分层逻辑、冷启增量识别与预算优化第 160 题请设计一个加权计算成绩并进行排名的方案，说明输入数据、加权规则和排名逻辑。 考察数据建模、需求澄清和算法实现能力