前端/移动开发面试题 · 数据驱动
前端/移动开发相关岗位面试题。
共 24989 道真题 · 当前筛选命中 110 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：数据驱动
考察点
技术栈
第 61 题请介绍你在实际项目中负责的 CI/CD 流程，包括自动化构建、测试和部署的具体实践。 考察候选人对 CI/CD 的理解深度、实际应用场景和自动化工具链的掌握第 62 题请介绍你负责项目时关注的核心性能指标，例如TPS和QPS，并说明你是如何统计和看待这些数值的。 考察候选人对性能指标的理解、统计方法及实际应用能力第 63 题如何利用分组对比（AB实验）快速定位新改动引入的性能问题？ 考察性能问题定位方法、AB实验设计与数据对比分析能力第 64 题请结合你在AI项目中负责的模块，介绍检测用户作弊的技术方案与实现思路。 考察对AI应用场景中反作弊检测的理解、技术选型与方案表述能力第 65 题请介绍你在项目中是如何进行数据埋点的，包括埋点方案的设计和落地过程。 考察候选人埋点方案设计、实施及数据质量把控能力第 66 题如果深圳有2000万人口，请预估全市有多少家小卖部。 考察估算建模、假设分解和数量级校验能力第 67 题在微调大模型时，你一般如何准备训练数据？ 考察数据准备流程、质量控制和任务适配能力第 68 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 69 题跨平台app如何量化用户体验指标 考察对跨平台App用户体验指标体系的构建能力和量化思维第 70 题给定有序数组 arr = [-4, -1, 0, 3, 5]，请返回每个元素平方后的有序结果。 考察对有序数组平方后排序的算法设计与双指针优化能力第 71 题页面点击异常的监控是怎么做的？ 考察前端监控体系、异常定义与问题闭环能力第 72 题请介绍你在前端监控方面的实践，包括监控指标、上报方案和异常处理。 考察前端监控体系的搭建能力、异常分析与数据驱动改进能力第 73 题如何评估长列表性能优化的效果？ 考察性能优化效果的量化评估与方法第 74 题请介绍一个你实际使用过的AI工具或产品，并说明它的应用场景及你如何评估它的效果。 考察AI工具的实际使用经验、场景理解和效果评估能力第 75 题如何分析和确定目标产品的主要用户群体？请结合具体方法说明。 考察需求分析中用户画像与目标用户定位的方法论第 76 题用户数据怎么收集，获取使用频率与留存率（系统埋点）？ 考察数据埋点、指标定义与数据分析的系统化方法第 77 题请介绍你负责的项目中，优化改动对应了哪些具体的量化指标？ 考察项目优化成果的量化表达和数据驱动能力第 78 题请说明埋点的定义、常见类型及其在业务分析中的作用，并结合实际场景谈谈如何进行埋点设计。 考察对埋点概念、类型及业务应用的理解第 79 题如何实现前端代码的懒加载与分割？请说明衡量优化效果的方法，以及你是否使用过性能指标相关的API。 考察对前端性能优化中懒加载和代码分割的实践理解与量化评估能力第 80 题社区团购的订单履约信息(如自提点、到货时间)非常关键。你会如何设计订单详情页的数据流,确保用户能够实时、准确地看到最新的物流和提货状态? 考察实时数据流设计、状态一致性和用户体验保障