产品真题笔试题目--牛客网

顺丰科技–产品

你为什么想做产品经理，从性格、兴趣、目标三方面简要描述。

我适合产品经理这种工作性质，
1.性格：
喜欢并善于与人交际，管理过团队，能协调好伙伴的工作和情绪（认知班长，学院学生会副部长）
思维活跃，逻辑严谨，思路清晰，能把复杂的事情说清楚；
2.兴趣：
思考——日常生活中喜欢思考，对事物有自己情绪的认识和看法
合作——喜欢团队合作
3.目标：
做出一款对大众有用的产品。

数据产品经理是做什么的？你竞争数据产品岗位的优势是什么？

拼多多与淘宝、京东的业务模式有哪些不同，简述拼多多的目标用户以及这些用户的特点。

拼多多：进货渠道不同工厂
促销方式不同；领红包，秒杀，拼团
用户定位不同
网易考拉
天猫国际
京东国际

京东2019校招笔试金融产品

区块链
区块链形式：公有链，私有链，联盟链
电子银行承兑汇票的付款期限，最长不得超过6个月

再贴现是中央银行通过买进商业银行持有的已贴现但尚未到期的商业汇票，向商业银行提供融资支持的行为。

贴现，就是持票人将未到期的商业汇票向商业银行贴现，以融通资金的行为。
再贴现，就是商业银行持已贴现的商业汇票向中央银行融通资金的行为。
举例，1.持票人有一张商业汇票，到期日为12月1日，可是他现在需要资金，就拿着这张汇票去开户银行申请贴现，开户银行扣除现在至到期日的贴现利息后，将资金转入持票人账户，这种行为就是贴现。
2.商业银行现在也需要资金，就拿这张”已贴现“未到期的汇票，去中央银行申请再贴现，中央银行同样扣除再贴现利息后，将资金转入商业银行的存款账户，这种行为就是再贴现。
再贴现汇票，有两个前提，一是这汇票必须是"已贴现”的汇票，否则商业银行申请再贴现的汇票从何而来，是无源之水。二是这汇票必须未到期，如果到期汇票，直接要求付款人付款就行了，申请再贴现就没有意义了。

京东校招产品经理—2017笔试

假设你是一款B2B模式的电商APP产品经理，收到需求需要设计APP的注册工功能，在输出产品原型前，你都需要做哪些工作？

京东笔试题

1.需求整理阶段：对需求进行评审筛选，明确其中关于注册相关的用户需求的本质级目标用户定位；

2.功能逻辑拆解阶段：针对用户特性以及用户需求对注册功能拆解。

如B端用户必须要有账号，可设定首页进入为注册界面，并在下方设置游客入口（独特性）；

且由于是B2B需要对用户的身份资质信息进行认证，所以在注册填写资料时需设置相应资质认证（安全性）；

以及针对企业的注册方式选择（手机号？邮箱？）等；

3.可行性分析：梳理功能的逻辑，参考业内成熟的解决方案做相应功能的可行性分析，确定具体功能的实现方式（可以参考征求UI,UE的专业建议）。

4.团队讨论：注册功能是整个产品的一个模块，需要与整个产品的定位，风格，设计保持统一；需要提前确定好整体的风格。

然后就可以开始着手对于注册功能模块的原型设计

用户研究中焦点小组
参与者互动可以激活思考
可能会受到其他参与者的思想影响
http://www.woshipm.com/data-analysis/498087.html
A/B测试的常见误区
B：A/B测是测试不同的版本的效果。如果选择不同渠道进行测试，无法判断是否是因为渠道差异影响的A/B测试效果。
如果是测试渠道的话就是A/A测试
你到底是怎样的A/B测试？
有放回？无放回？
从总体中随机抽取一个容量为n的样本，当样本容量 n足够大(通常要求n ≥30)时，无论总体是否符合正态分布，样本均值都会趋于正态分布。期望和总体相同，方差为总体的1/n。这即是中心极限定理，是A/B测试数据分析的基础。

然而抽样分为有放回和无放回两种。样本均值的方差是总体方差的1/n（n为样本容量），这个结论是针对有放回抽样的。实际试验中，大部分是无放回的，这样流程比较简单。无放回抽样，样本均值方差见下。观察公式可知道，当总体容量比样本容量大很多倍时，样本均值的方差可以近似为总体方差的1/n。

gang1

配对样本？独立样本？
当两个样本的获取存在关联时，称为配对样本。例如比较人早晚身高变化，如果早上身高的样本包含了张三，则晚上身高的样本也要包含张三。

某些情况下配对样本比较难实现，比如药物双盲试验，患者不能既服用安慰剂又服用药物。这时只能使用独立样本，随机分配个体进入两个样本，认为2个样本的个体统计上不存在差别。同时患者不知道自己服用的是安慰剂还是药物，消除心理作用的影响。

互联网产品的A/B测试和新药试验类似，理论上说应该让同一组用户同时看到多个版本进行比较，或者是看完一个版本后用时间机器倒回去再看另一个版本。显然无法做到，只能选取试验用户时足够的随机，让两组用户从统计意义上相同，认为偏差都是产品版本造成的。

样本方差？总体方差？
A/B测试计算置信区间的公式：

gang2

置信区间计算公式中的方差项，理论上应该使用总体方差。而总体方差没法知道，只能用样本方差来代替了。好在样本方差是总体方差的无偏估计。样本方差和总体方差的比值，符合χ2分布。

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时变？时不变？
A/B测试需要假设产品用户的访问习惯不会随着时间的推移而发生变化。很遗憾在某些情况下并不是这样。某些产品存在很明显的季节因素，例如旅游。一般的A/B测试周期会包含休息日和工作日，但很难包含多个季节，在外推测试结论时要十分谨慎。另外，强烈的外部事件会对用户产生刺激，要避免在这种情况下进行A/B测试，尽量在平稳时期进行。

A/B测试存在哪些误区？
A/B测试里犯错不可怕，可怕的是不知道自己犯错了。

误区1：P-value 是犯第一类错误的概率
P-value 是根据统计数据计算得来的，多次试验的话会得到不同的 P-value ，究竟哪个值才是犯第一类错误的概率呢？所以， P-value 和犯第一类错误的概率无关。犯第一类错误的概率应该只和实验系统有关，是在开始试验之前就知道的，显著性检验标准 α 才是犯第一类错误的概率。显著性检验标准 α 是试验者设置的，作为试验者可以有效的控制犯第一类错误的概率，是不是更加合理呢？

95%置信区间为[x,y]意味着被估计参数有95%可能属于区间[x,y]，且在区间中间的概率更高一些。

传统的假设检验基于频率学派。对于频率学派来说被估计的参数没有不确定性，它就是一个固定的值。有不确定性的是抽样，是试验数据，所以95%置信区间真实的意思是做100次试验，得到100个区间，其中有95个区间能包含被估计参数的值，[x,y]只是众多区间中的一个而已，下次试验得出的置信区间就不是它了。

误区2：脱离具体情况只关注 P-value 绝对数值的大小
P-value 是当原假设为真时，得到比目前更加极端试验数据的概率。P-value 无法描述原假设成立的概率，因为对于频率学派来说原假设是否成立是不存在不确定性的。频率学派在进行试验前对所有的原假设一视同仁，先验知识无用武之地。实际情况下，我们对不同原假设的信心显然是不同的。所以同样是 P-value 为0.01，如果试验用来证实增大网页上的一个按钮能提高点击率，产品经理会欣然接受，如果试验想推翻动量守恒定律，根本不会有人正眼看一下这个结果。

误区3：试验过程中随意调节不同版本的试验流量比例
一般进行A/B测试时，会先做小流量试验，之后逐渐增大。这是业界常规的做法。需要注意的是，在均值数据仅根据 UV 平均没有进行天数平均的情况下，新进入的流量会拉低均值数据。这很好理解，新进入试验用户贡献的点击量必然不如已经进入试验若干天的用户。如果各试验版本的流量是同步放大的，这种新用户效应对不同试验版本统计数据的影响是相同的。如果流量放大不同步，比如一个试验版本5%－10%，另一个试验版本5%－20%，后一个版本的均值数据会受到更大的拖累。对于转化率指标，情况会好不少，因为一个用户最多贡献一个转化，最先进入试验的用户对指标的贡献不会比新用户更大。

误区4：反复进行A/A测试，A/A测试观测多个指标
在A/B测试之前进行A/A测试，避免工具有 bug ，这也是业界常规的做法。预期的结果当然是统计不显著。然而，犯第一类错误的概率总是存在的，无论多么小。在一次试验中，小概率事件几乎不会发生；不停试验，小概率事件几乎一定会遇到。A/A测试中偶然出现的统计显著结果并不能断定测试工具存在 bug ，可能仅是概率使然。

误区5：干涉试验流量的分配
A/B测试是通过给相同的用户群体看不同的版本，来进行比较，最大程度的保证结果的科学性和准确性。这是由随机分配流量来保证的，而试验者人为的进行流量分配，给不同来源的用户看不同的版本，则比较结果可能会不准确。如果最终目的就是想让2个来源的用户看到不同的版本。则建立2个定向试验，分别进行验证，如果确实胜出的版本不同，结束试验后，由前端程序把这种个性化方案固定下来。A/B测试的目的是测试，测试总有结束的一天，测试结束后去掉测试代码，把胜出方案固定下来，通过A/B测试平台来实现产品功能是不合适的。

一般APP测试包括
UI测试
功能测试
兼容性测试
性能测试
‘后台测试
用户行为测试‘’’
回归测试–修改了代码之后再测试

商科科技产品运营、技术支持

一棵完全二叉树共有360个结点，则在该二叉树中度为1的结点个数为（1　）
总结点数=叶子结点数+度为1的结点数+度为2的结点数。叶子结点数=度为2的结点数+1=[总结点数/2]（完全二叉树度为1的结点不是0就是1）,[]表示向上取整。根据以上公式得出叶子结点为180，度为2的结点数为179，则度为1的结点数为1。所以选择B。

触宝科技2018校招笔试

## 产品需求文档应该包括哪些?

产品分析–定位
产品结构
产品原型
全局说明功能模块，功能详情
非功能性需求
总结

欢聚时代 2018校招笔试题 A卷

2017年是“小视频”风口，你有幸负责一款小视频产品的运营工作。请问：
1、通过哪些手段可以激励用户生产小视频内容？
2、怎样提高首页内容的点击转化率？
3、怎样提高整个App的用户留存？

本题主要有两个考察点
考察点一：考生是否有解决问题的基本套路，思路是否清晰没逻辑是否严禁。（5分）
1、回答过程中包含对现有问题的分析和定位，例如试图分析现有数据不好的原因是什么（2分）
2、对锁定的问题做假设，形成初步套路和打法，打法是否直接聚焦需要解决的问题（2分）
3、有总结和复盘意识（1分）

考察点二：考生对三个运营问题是否有感觉，能否理解运营指标，并找到

有效的打法。下面各问题的答题点，答对1个计2分，满分10分。（10分）
1、引导观看用户点赞或评论；优化内容分发让好的内容生产者浮现；给生产者各种形式的补贴；建立虚拟身份体系让优质内容生产者有荣誉感；给内容生产者社交出口
2、推荐图片优化；优化算法投其所好；调整内容方向；引入头部内容生产者；做贴合热点的内容活动
3、鼓励用户关注或订阅；优化push召回机制；优化短信召回机制；不定期热点活动策划；优化内容结构；尝试社交性玩法用户相互召回
1、通过哪些手段可以激励用户生产小视屏内容？
答：
首先是产品体验上，要设计方便用户生产小视屏的产品交互，交互简单，符合用户使用习惯，容易上手，***作流畅，内容可视化，容错机制适当等等；
其次是产品功能，在功能设计上尽可能的提供创新功能，如编辑、裁剪、插入小插件、插入场景、插入音乐等常规功能要完善，另外，比如人像随动、变形、一些好玩有意思的文字、视频倒放等等各类创新功能，在结合用户的使用意图的基础上，集成多种智能化创新功能，为用户带来个性化体验，让用户乐于生产小视屏；
再次是产品逻辑上，能够提供很好的交互逻辑，互动体验，视频上传之后能够给用户回报，等等，一整套逻辑要通畅，让用户喜爱生产小视屏；
最后是产品激励政策，营销策略：在用户生产小视屏之后，能够给予用户一定的回馈，不管是给用户满足感、点赞数、曝光量、或者是物质/金币等奖励，通过设置良性的产品激励策略，激发用户持续生产小视屏的意愿，使整个运营生态形成一个良性循环。

2、怎样提高首页内容的点击转化率？
答：
根据视频内容的特点，良好的首屏画面是吸引用户的第一步，为了达到吸引用户的目的，则需要在视频的筛选和展现形式上不断下功夫，可以从两方面入手：
一、设置以用户为中心的视频筛选算法，呈现给用户预期的视频内容：如根据用户属性、位置、年龄、性别、兴趣爱好等等属性因子，采用智能算法，自动计算出用户想要的视频；根据用户的新/老状态，主动推送适合用户的内容，对老用户从历史数据，大数据分析挖掘用户痛点，对新用户则主要采用大数据分析的方法推荐视频；
二、以用户喜爱的方式展现视频：如新颖的画面，特别的场景设置和包装；观看量、点击量等数据引导；官方推荐、爆品包装等吸睛；创新式的视频展现方式；不同的内容板块设定等等，多种手段去满足用户需求。

3、怎样提高整个APP的用户留存？
答：
①可以通过视频内容的运营，提升用户粘性：比如智能推荐算法，推荐给用户需要的视频，不断契合用户心理，使用户对APP产生粘性；
②通过活动运营，提升用户活跃率：适时推出主题活动，如《最喜人视频摄影大赛》等，各种内容丰富的活动，提升用户活跃率；
③通过产品迭代，提升产品竞争力：不断推陈出新，发掘用户痛点，推出优于竞品的功能，让用户对本产品产生依赖性；
④通过数据管理，发掘新产品需求：通过对大数据、人群、地域等的分析挖掘，找到目标人群的新需求，不断发掘产品潜力

举3个获取用户需求的方法并简述其应用的局限性
（1）用户反馈：其局限性在于需要从普通用户较为模糊的表达中，判断用户的典型性及需求的合理性，洞察用户的真实意图。通过用户反馈获取用户需求，缺少统计学支撑，需要较强的判断能力。
（2）调查问卷：其局限性在于问题设计比较困难。调研经常需要得知被调查者的目的、动机和思考过程，问卷调查却很难把这些方面的问题设计出来。如果问卷设计的问题是开放的，被调查者的回答就容易参差不齐，很难回收，很难用来分析，统计。
（3）数据分析：其局限性在于缺少场景化、形象化的感知，且数据影响因素较多，难以验证数据变化和需求点优化的正相关性。

YY设计一款新的工具类产品，可以结合YY现有的优势和资源，专注解决游戏用户的某个需求痛点，请给出主要页面设计（1-2个页面）。
请说明你的产品解决了游戏用户在什么场景下的什么痛点，为什么选择这个痛点方向，并分析这个需求的强度和频率，如何保证你的竞争优势，如何推广给你的第一批启动用户。

欢聚时代产品、数据分析、运营–B卷

短视频在2017年迎来爆发，快手、火山、抖音等短视频平台持续增长。请分析短视频与直播之间的关系，以及这些平台对YY的影响，并提出相应对策

短视频与直播的关系：短视频和直播都是内容呈现的载体。竞合关系是核心。从以下几个角度来讲。

竞争点：

目标人群。短视频与直播的人群存在高度交叉。大量的用户均为年龄在15-35岁之间，有社交和存在感需求的人群。（快手的年龄层会往后倾斜）
产品解决的痛点：产品解决的痛点类似，但不同的平台侧重点会有所区别。
头部内容产出KOL和内容存在有同质化情况。一个KOL既可能在直播平台直播，也可能在短视频平台发相关内容。且容易出现同质化。合作点：

产品动机上的融合：不同产品形态用户使用的动机不相同。短视频平台用户动机是分享的可能性远大于直播平台用户分享行为动机的可能性。直播平台的唤醒用户大部分是从上往下的，短视频的唤醒方式存在从下往上，且这两点不构成逻辑矛盾。
产品形态上的融合：直播平台突出的点在于时效性，互动性，和内容发起者的号召力。往往存在一点对多点的情况。而短视频平台突出的特点在内容消化快，种类多，分享价值高，多对多的传播方式。两种方式在同一个平台上存在有共存空间。
内容形态上的融合与头部内容产出的融合：头部内容贡献者在两个内容平台均可以产生内容，且针对于用户不同场景下的不同需要，可以产出不同的内容。且能对现有内容的丰富性做补充。在产生的内容方面，直播内容相对较浅，但部分直播以强关系链链接，且容易形成兴趣社群。而短视频内容相对深度更深，种类多，但缺乏关系链链接，对于社群形成缺乏有效的培育机制。两者结合，可以在社群运营与关系链打造方面有所精进。短视频也可以用来增加粉丝粘性，将集中在头部资源的直播环境进行改善，提高下层主播的曝光率问题。
使用场景上的协调规划：用户在不同场景下对于两种平台的需求有所区别；短视频平台更多的用户使用场景是在碎片化时间下与特殊场景下的分享和创造；直播平台的用户使用场景是有规模化时间，特殊内容产出的吸引。这两者可以进行有效结合。同时两者的头部内容可以在不同的场景下进行内容上的衔接。存在有巨大的空间。
影响与对策：竞争：

占用用户时间的APP只有一个。对于流量的争夺与用户碎片化时间的把握将会构成重复和冗余。一旦出现内容同质化情况，对于用户的吸引度将会降低。
对策：

抓住用户核心规模化时间。通过登录激励，打卡，积分体系，建立用户粘性与用户习惯。鼓励用户打开APP。
形成节目化，规模化内容产出。自制连续的内容录播等相关环节。鼓励娱乐现场直播化，直播节目化。增加内容差异性，并通过内容形成用户留存。
合作方面的影响与对策：

鼓励跨平台合作。对接积分体系，提供折扣或其他增值服务购买特权。建立平台连接。共享头部内容资源。

手机YY下个大版本交由你来主导，请给出你的产品设计方案

主要功能按钮增加单人聊天框。支持点对点聊天；在两人均可选择是否接受和是否发起的情况下。
强化积分体系。内容分层和积分分层。并支持进入打卡获得积分；登录达到范围赠送积分。
增加更多的1对1，多对多功能，开辟节目化直播和视频直播相应版块，提高内容属性。
KOL直播可做开屏页面或首页浮层，点击即可进入并一键分享传播。
发现页面中置顶垂直兴趣社群，通过兴趣爱好标签选择与个性化推荐，进行更深度和更小众的交流，提高内容沉淀的可能性。
提高版权与内容的保护。形成内容竞争壁垒。

相比于斗鱼，虎牙等综合直播平台，以歌舞内容为主的映客直播，花椒直播平台遇到了用户的瓶颈和流失，你觉得造成这种现象的关键原因是什么？假如你是某APP的负责人，你打算如何改变现状？

关键原因：瓶颈的原因在于受众范围有限，且大量内容抵达不到目标用户。流失的主要原因在于留存机制不好，内容不好，存在着被竞争的风险。

改善方式从两个角度来讲：1.增加触达人群、2.提升用户粘性

增加触达人群的关键在于产品形态与内容形态的多样化。内容是用来提高上限降低下线的核心方式。
主要的方式包括：增加1对1直播/增加节目化直播内容/增加多对多直播/娱乐节目直播化/深度垂直的内容或干货直播/增加打赏的方式，玩法，比如幸运转盘等。

提升用户粘性的关键在于有效的增值服务体系与积分体系。满足用户的存在感需求与内容需求，同时增加用户在平台的沉淀，提高离开成本。

主要的方式包括：1.登录有奖/积分体系/增值会员权益多样化/会员分级制度/内容产出激励方案/内容存储，删改，编辑功能细化等。

同时为了防止被竞争，可以考虑加水印的方式。强化品牌认知。

欢聚时代–数据分析-产品笔试（成都卷）

列举一款你常用的移动APP（除微信、QQ、微博、淘宝外），并分析他的最核心功能、满足的需求、超预期的功能以及竞争优势和发展趋势。

产品张胖子
36氪
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发展趋势：以互联网行业为核心，逐渐拓展互联网+行业、传统行业。