美团数据产品面经（123面详细复盘版）
本人情况：港硕＋1段大厂实习 当时收到了飞书的暑期offer ，所以忍痛拒掉了，后来hr也来加我争取了一下，并且问了一些面试中还可以完善的点，所以整理下来和各位牛友一起分享，希望能对大家有所帮助！
美团数据产品一面，mentor，50分钟
Q：在跨部门的对接中，是如何解决沟通的问题的？
我的回答：1. 信任感的建立：日常工作交付、态度 2. 核心指标的对齐 3. 自己内容的整理、数据支撑
Q：你觉得美团和大众点评的区别是什么？（用一个大区别场景去切-到店）
我的回答：
- 产品定位：美团是综合***平台，点评是吃喝玩乐的社区。
- 用户场景：美团：到店+非到店场景，覆盖面更广，用户的需求较明确，而大众点评主要针对的是前期的种草，然后到店的本地生活场景，再鼓励生成UGC内容，种草其他用户形成闭环。
- 功能上：美团涵盖的范围更加广泛：外卖、酒旅、民宿、医药，满足的需求更加全面，包括线上的外卖、跑腿，线下的到店（餐饮的团购、电影票预定），但点评主要是吃喝玩乐的到店，区别在于有更多的UGC内容以及各种吃喝玩乐的榜单，更能满足用户在需求不明确，比如出去玩不知道吃什么 -> 打开榜单去看餐厅。
Q：你觉得小红书和大众点评在UGC上有什么区别？
我的回答：
- 使用场景：小红书是在消费后，对图文进行整理甚至p图后的种草和分享行为，具有滞后性。大众点评是在到店消费后进行消费评价或者是自发点评，及时性更强。
- 用户动机：以美食举例，小红书用户更多是基于记录生活、获取关注的心理来发的，点评用户更多是基于对服务的评价、或者是到店餐饮一些小吃的赠送。（小红书希望更多人看，点评更多是基于任务的完成）
- 内容上：小红书的内容会更精致，打磨的更深，甚至结合自拍和风景；点评是以菜品和餐厅为主的点评，更加客观，且每个菜品和餐厅都能直接跳转到该商家，更有利于转化。（大众点评的真实性、时效性会高于小红书）
Q：估算上海有多少个产品经理？
我的回答：上海的公司 - 上海互联网公司 - 大/中/小 - 每个对应多少个岗位？ - 产品占比多少 - sum（base在上海的app数量 - 量级分 - 7：2：1
Q：你对产品经理的理解？你做数据产品的优势？
我的理解：
- 需求分析
- 竞品分析、用研
- 项目管理和落地
我的优势：
1. 数据sense
2. 逻辑能力，去梳理搭建数据产品，支撑业务
3. 沟通能力
反思：（应该从业务工作、能力模型去分开回答）
Q：你做过哪些竞品分析？
我的回答：前几天在面字节的飞书，做了飞书和钉钉、企微，飞书文档和腾讯文档、石墨文档的竞品分析
Q：字节的飞书和美团的数据产品你更想去哪个？
我的回答：
- 基于自身背景：数据科学，更加适合
- 基于行业发展：腾讯IEG的数据产品、微信小游戏的数据产品、阿里的小旺神数据产品，数据产品是热点趋势，有很大发展空间
美团数据产品，二面+三面
Q:自己挑一个收获和成长最大的项目讲讲？最有挑战的地方？
我的回答：自己的校园项目。
Q:共享单车数量估算？
我的回答：用户侧：有车（有车但骑车）、没车 -> 频次 -> 每个单车每天能被使用多少次
Q:如果我们想知道内部员工每天开会时长，但是没有相关数据记录，我们想通过问卷的形式去估计，这个样本应该选择多少才能反映总体呢？
我的回答：（置信度的问题，t-分布）
Q:疫情下，设计一个数据产品？
我的回答：
用户的需求：
- 日常生活（买菜、生活用品）-> 地点和人流量可视化
- 测核酸 -> 地点和人流量可视化
- 查看中高风险地区 -> 地点和人流量可视化
挑战：
1. 业务的理解 （哪些地方要埋点，怎么做成工具）-> 跨部门复杂的思考和交流
2. 数据口径的制定、解析（没有埋点的怎么办）
3. 评估：降本提效
投递百度等公司10个岗位