2025年阿里巴巴网测试题及答案

2025年阿里巴巴网测试题及答案一、技术算法题（20分）某电商平台用户行为日志记录了用户ID（user_id）、行为类型（action，包括"view"浏览、"cart"加购、"buy"购买）、时间戳（timestamp）。现有一张日志表user_behavior，需统计每个用户在2024年11月1日至2024年11月15日期间的"连续活跃天数"。连续活跃天数定义为：用户在连续自然日内至少有1次行为（任意类型），且连续天数的最长记录。例如，用户A在11月1日、2日、3日有行为，11月4日无行为，11月5日、6日有行为，则其连续活跃天数为3天（1-3日）和2天（5-6日），取最大值3天。要求：用SQL写出计算每个用户最长连续活跃天数的逻辑（假设时间戳为UTC时间，需转换为用户所在时区东八区时间，且日志表数据量为10亿级）。答案：1.预处理：将timestamp转换为东八区日期（+8小时），并去重同一用户的同一天记录（避免重复计算）。```sqlWITHdaily_activeAS(SELECTDISTINCTuser_id,DATE(timestamp+INTERVAL8HOUR)ASlocal_dateFROMuser_behaviorWHEREtimestampBETWEEN'2024-10-3116:00:00'AND'2024-11-1515:59:59'-转换为东八区后覆盖11.1-11.15)```2.对每个用户按日期排序，计算日期与行号的差值（连续日期的差值相同）：```sql,ranked_datesAS(SELECTuser_id,local_date,local_dateROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYuser_idORDERBYlocal_date)ASdate_diffFROMdaily_active)```3.按user_id和date_diff分组，统计每组的连续天数，取最大值：```sqlSELECTuser_id,MAX(continuous_days)ASmax_continuous_daysFROM(SELECTuser_id,date_diff,COUNT()AScontinuous_daysFROMranked_datesGROUPBYuser_id,date_diff)tGROUPBYuser_id;```关键点：通过ROW_NUMBER提供连续序号，利用日期与序号的差值固定来识别连续区间；处理大表时需确保索引（如user_id、timestamp），或通过分区裁剪减少计算量。二、逻辑推理题（15分）观察以下图形序列，选择最符合规律的下一个图形：图形1：正方形（内部有1个小圆，位于左上角）图形2：正方形（内部有2个小圆，分别位于左上、右下）图形3：正方形（内部有3个小圆，分别位于左上、右下、中心）图形4：正方形（内部有4个小圆，分别位于左上、右下、中心、右上）选项：A.正方形（5个小圆，左上、右下、中心、右上、左下）B.正方形（5个小圆，左上、右下、中心、右上、顶部中间）C.正方形（5个小圆，左上、右下、中心、右上、左侧中间）D.正方形（5个小圆，左上、右下、中心、右上、右侧中间）答案：A推理过程：小圆数量依次增加1（1→2→3→4→5），位置遵循"对角线+中心+剩余顶点"的规律。图形1（1个）：左上（起点）；图形2（2个）：左上+右下（对角线）；图形3（3个）：对角线+中心；图形4（4个）：对角线+中心+右上（正方形剩余顶点之一）；正方形有4个顶点（左上、右上、右下、左下），已出现左上、右下、右上，下一个应补充左下（最后一个顶点），因此选A。三、业务分析题（25分）某电商平台2024年双11大促期间（11.1-11.11）推出"满300减50"跨店满减活动，活动期间GMV同比增长25%，但活动结束后（11.12-11.30）新用户7日留存率较去年同期下降12%。请分析可能原因，并提出3条优化策略。答案：可能原因：1.流量质量下降：大促期间通过高补贴（如裂变红包、低价秒杀）吸引的用户多为价格敏感型，对平台无品牌认知，活动结束后因无优惠流失。2.体验断层：活动期间物流延迟（订单暴增）、客服响应慢（咨询量激增），导致新用户首次购物体验差，影响留存。3.目标偏移：运营侧聚焦GMV增长，新用户注册流程简化（如跳过实名认证），但未同步完成用户画像填充，后续无法提供精准推荐，用户因"无感兴趣商品"流失。4.竞争分流：同期其他平台推出"保价双11"活动（11.12-11.30延续优惠），分流了部分本应留在平台的新用户。优化策略：1.分层拉新：将大促流量分为"价格敏感型"和"潜在忠诚型"，对后者通过"首单赠会员"（如30天免运费权益）提升留存，对前者在活动后推送"日常小额券"（如满50减5）维持互动。2.体验保障：大促期间设置"新用户绿色通道"，物流优先发货（贴特殊标签）、客服1对1跟进（前3单），确保首次体验满意度≥90%。3.画像补全：新用户注册时通过"任务奖励"引导完善信息（如选择3个感兴趣品类得5元券），活动后基于画像推送个性化内容（如关注品类的新品、达人测评），提升用户粘性。四、数据决策题（20分）某平台美妆类目2024年Q3数据如下：总用户数：500万（其中新用户120万，占比24%）购买用户数：150万（其中新用户购买50万，占比33.3%）客单价：320元（新用户280元，老用户350元）复购率：35%（新用户首次购买后30天内复购率20%，老用户复购率45%）毛利率：40%（新用户订单毛利率35%，老用户42%）要求：计算该类目Q3的GMV、毛利总额，并分析新老用户价值差异，提出提升类目整体盈利的策略。答案：计算：GMV=购买用户数×客单价=150万×320元=4.8亿元毛利总额=（新用户购买数×新用户客单价×新用户毛利率）+（老用户购买数×老用户客单价×老用户毛利率）老用户购买数=150万50万=100万毛利总额=（50万×280×35%）+（100万×350×42%）=4900万元+1.47亿元=1.96亿元新老用户价值差异：老用户贡献更高：老用户仅占购买用户的66.7%，但贡献毛利占比=1.47亿/1.96亿=75%，客单价、复购率、毛利率均高于新用户。新用户效率较低：新用户购买转化率（50万/120万=41.7%）低于老用户（100万/(500万-120万)=26.3%，但老用户基数大），且单用户毛利（280×35%=98元）仅为老用户（350×42%=147元）的66.7%。提升盈利策略：1.老用户运营：针对高复购老用户推出"美妆会员体系"（消费满5000元升级为黑卡用户，享专属折扣、优先试用新品），提升复购率至50%（预计增加毛利：100万×350×(50%-45%)×42%=735万元）。2.新用户转化优化：分析新用户低毛利原因（如多购买低价单品），通过"关联推荐"（买面膜推荐精华）提升客单价至300元，同时优化供应链（与品牌谈新用户专属毛利补贴），将新用户毛利率提升至38%（预计增加毛利：50万×(300-280)×38%+50万×280×(38%-35%)=380万+420万=800万元）。3.流量精准投放：减少对低质量新用户的投放（如ROI<1.5的渠道），将预算转向老用户召回（如推送"老客专属满减券"），提升老用户购买占比至70%（预计增加毛利：150万×70%×350×42%原老用户毛利1.47亿=1.5435亿-1.47亿=735万元）。五、产品设计题（20分）2025年，阿里巴巴拟推出"AI穿搭助手"功能（面向年轻女性用户），需结合AIGC技术，用户上传日常衣物照片后，提供不同场景（通勤、约会、旅行）的穿搭方案。请设计该功能的核心模块、技术实现路径及效果评估指标。答案：核心模块：1.衣物识别模块：用户上传照片后，通过图像识别技术提取衣物属性（类型/上衣/下装/鞋包、颜色、材质、风格/休闲/正式/甜美）。2.场景适配模块：根据用户选择的场景（或基于LBS定位自动识别，如公司附近触发"通勤"），调用穿搭规则库（如通勤场景要求"正式度≥70%，舒适度≥60%"）。3.AIGC提供模块：基于用户已有衣物和场景规则，提供3-5套穿搭方案（含整体效果图、单品搭配理由、可购买链接——若用户无该单品，跳转平台商品页）。4.互动反馈模块：用户对方案"点赞/踩"或调整需求（如"更显瘦"），反向优化算法模型。技术实现路径：1.数据层：构建百万级穿搭数据集（含用户真实穿搭照片、场景标签、用户反馈），标注衣物属性及场景适配度。2.模型层：图像识别：采用YOLOv8+CLIP多模态模型，提升小物体（如配饰）识别准确率至92%以上。推荐提供：基于Transformer架构的提供模型，输入为"用户衣物属性+场景标签+用户偏好历史"，输出穿搭方案向量，通过GAN提供效果图。3.工程层：部署边缘计算（用户端预加载轻量级识别模型）降低响应时间至1.5秒内；后端通过分布式计算处理提供任务，支持百万级并发。效果评估指标：功能使用深度：日均使用用户数、人均提供方案数（目标≥2次/人）。用户满意度：方案采纳率（用户点击"查看购买链接"或保存方案的比例，目标≥40%）、反馈好评率（"很实用""符合场景"等正向评价占比，目标≥85%）。商业价值：通过穿搭方案跳转的商品点击率（目标≥15%）、转化率（目标≥3%）、连带购买率（用户购买推荐组合中≥2件的比例，目标≥25%）。六、附加题（选做，10分）2025年，元宇宙电商成为新趋势，用户可在虚拟空间中浏览3D商品、试穿虚拟服饰。假设你是阿里巴巴元宇宙电商项目的产品经理，需设计"虚拟试妆"功能（用户上传人脸照片，虚拟空间中试用口红、眼影等美妆产品），请描述该功能需解决的关键技术问题及运营策略。答案：关键技术问题：1.人脸精准建模：需高精度捕捉用户面部特征（如唇形、眼窝弧度），解决不同光照、角度下的照片失真问题（目标：模型与真实人脸匹配度≥95%）。2.材质实时渲染：虚拟化妆品需模拟真实质地（如口红的哑光/镜面效果、眼影的珠光感），渲染延迟需≤100ms以保证流畅体验。3.跨平台兼容：支持手机、VR设备等多终端