2025年阿里巴巴網測試題及答案一、技術算法題（20分）某電商平臺用戶行為日志記錄了用戶ID（user_id）、行為類型（action，包括"view"瀏覽、"cart"加購、"buy"購買）、時間戳（timestamp）?，F(xiàn)有一張日志表user_behavior，需統(tǒng)計每個用戶在2024年11月1日至2024年11月15日期間的"連續(xù)活躍天數(shù)"。連續(xù)活躍天數(shù)定義為：用戶在連續(xù)自然日內至少有1次行為（任意類型），且連續(xù)天數(shù)的最長記錄。例如，用戶A在11月1日、2日、3日有行為，11月4日無行為，11月5日、6日有行為，則其連續(xù)活躍天數(shù)為3天（1-3日）和2天（5-6日），取最大值3天。要求：用SQL寫出計算每個用戶最長連續(xù)活躍天數(shù)的邏輯（假設時間戳為UTC時間，需轉換為用戶所在時區(qū)東八區(qū)時間，且日志表數(shù)據(jù)量為10億級）。答案：1.預處理：將timestamp轉換為東八區(qū)日期（+8小時），并去重同一用戶的同一天記錄（避免重復計算）。```sqlWITHdaily_activeAS(SELECTDISTINCTuser_id,DATE(timestamp+INTERVAL8HOUR)ASlocal_dateFROMuser_behaviorWHEREtimestampBETWEEN'2024-10-3116:00:00'AND'2024-11-1515:59:59'-轉換為東八區(qū)后覆蓋11.1-11.15)```2.對每個用戶按日期排序，計算日期與行號的差值（連續(xù)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分組，統(tǒng)計每組的連續(xù)天數(shù)，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;```關鍵點：通過ROW_NUMBER提供連續(xù)序號，利用日期與序號的差值固定來識別連續(xù)區(qū)間；處理大表時需確保索引（如user_id、timestamp），或通過分區(qū)裁剪減少計算量。二、邏輯推理題（15分）觀察以下圖形序列，選擇最符合規(guī)律的下一個圖形：圖形1：正方形（內部有1個小圓，位于左上角）圖形2：正方形（內部有2個小圓，分別位于左上、右下）圖形3：正方形（內部有3個小圓，分別位于左上、右下、中心）圖形4：正方形（內部有4個小圓，分別位于左上、右下、中心、右上）選項：A.正方形（5個小圓，左上、右下、中心、右上、左下）B.正方形（5個小圓，左上、右下、中心、右上、頂部中間）C.正方形（5個小圓，左上、右下、中心、右上、左側中間）D.正方形（5個小圓，左上、右下、中心、右上、右側中間）答案：A推理過程：小圓數(shù)量依次增加1（1→2→3→4→5），位置遵循"對角線+中心+剩余頂點"的規(guī)律。圖形1（1個）：左上（起點）；圖形2（2個）：左上+右下（對角線）；圖形3（3個）：對角線+中心；圖形4（4個）：對角線+中心+右上（正方形剩余頂點之一）；正方形有4個頂點（左上、右上、右下、左下），已出現(xiàn)左上、右下、右上，下一個應補充左下（最后一個頂點），因此選A。三、業(yè)務分析題（25分）某電商平臺2024年雙11大促期間（11.1-11.11）推出"滿300減50"跨店滿減活動，活動期間GMV同比增長25%，但活動結束后（11.12-11.30）新用戶7日留存率較去年同期下降12%。請分析可能原因，并提出3條優(yōu)化策略。答案：可能原因：1.流量質量下降：大促期間通過高補貼（如裂變紅包、低價秒殺）吸引的用戶多為價格敏感型，對平臺無品牌認知，活動結束后因無優(yōu)惠流失。2.體驗斷層：活動期間物流延遲（訂單暴增）、客服響應慢（咨詢量激增），導致新用戶首次購物體驗差，影響留存。3.目標偏移：運營側聚焦GMV增長，新用戶注冊流程簡化（如跳過實名認證），但未同步完成用戶畫像填充，后續(xù)無法提供精準推薦，用戶因"無感興趣商品"流失。4.競爭分流：同期其他平臺推出"保價雙11"活動（11.12-11.30延續(xù)優(yōu)惠），分流了部分本應留在平臺的新用戶。優(yōu)化策略：1.分層拉新：將大促流量分為"價格敏感型"和"潛在忠誠型"，對后者通過"首單贈會員"（如30天免運費權益）提升留存，對前者在活動后推送"日常小額券"（如滿50減5）維持互動。2.體驗保障：大促期間設置"新用戶綠色通道"，物流優(yōu)先發(fā)貨（貼特殊標簽）、客服1對1跟進（前3單），確保首次體驗滿意度≥90%。3.畫像補全：新用戶注冊時通過"任務獎勵"引導完善信息（如選擇3個感興趣品類得5元券），活動后基于畫像推送個性化內容（如關注品類的新品、達人測評），提升用戶粘性。四、數(shù)據(jù)決策題（20分）某平臺美妝類目2024年Q3數(shù)據(jù)如下：總用戶數(shù)：500萬（其中新用戶120萬，占比24%）購買用戶數(shù)：150萬（其中新用戶購買50萬，占比33.3%）客單價：320元（新用戶280元，老用戶350元）復購率：35%（新用戶首次購買后30天內復購率20%，老用戶復購率45%）毛利率：40%（新用戶訂單毛利率35%，老用戶42%）要求：計算該類目Q3的GMV、毛利總額，并分析新老用戶價值差異，提出提升類目整體盈利的策略。答案：計算：GMV=購買用戶數(shù)×客單價=150萬×320元=4.8億元毛利總額=（新用戶購買數(shù)×新用戶客單價×新用戶毛利率）+（老用戶購買數(shù)×老用戶客單價×老用戶毛利率）老用戶購買數(shù)=150萬50萬=100萬毛利總額=（50萬×280×35%）+（100萬×350×42%）=4900萬元+1.47億元=1.96億元新老用戶價值差異：老用戶貢獻更高：老用戶僅占購買用戶的66.7%，但貢獻毛利占比=1.47億/1.96億=75%，客單價、復購率、毛利率均高于新用戶。新用戶效率較低：新用戶購買轉化率（50萬/120萬=41.7%）低于老用戶（100萬/(500萬-120萬)=26.3%，但老用戶基數(shù)大），且單用戶毛利（280×35%=98元）僅為老用戶（350×42%=147元）的66.7%。提升盈利策略：1.老用戶運營：針對高復購老用戶推出"美妝會員體系"（消費滿5000元升級為黑卡用戶，享專屬折扣、優(yōu)先試用新品），提升復購率至50%（預計增加毛利：100萬×350×(50%-45%)×42%=735萬元）。2.新用戶轉化優(yōu)化：分析新用戶低毛利原因（如多購買低價單品），通過"關聯(lián)推薦"（買面膜推薦精華）提升客單價至300元，同時優(yōu)化供應鏈（與品牌談新用戶專屬毛利補貼），將新用戶毛利率提升至38%（預計增加毛利：50萬×(300-280)×38%+50萬×280×(38%-35%)=380萬+420萬=800萬元）。3.流量精準投放：減少對低質量新用戶的投放（如ROI<1.5的渠道），將預算轉向老用戶召回（如推送"老客專屬滿減券"），提升老用戶購買占比至70%（預計增加毛利：150萬×70%×350×42%原老用戶毛利1.47億=1.5435億-1.47億=735萬元）。五、產品設計題（20分）2025年，阿里巴巴擬推出"AI穿搭助手"功能（面向年輕女性用戶），需結合AIGC技術，用戶上傳日常衣物照片后，提供不同場景（通勤、約會、旅行）的穿搭方案。請設計該功能的核心模塊、技術實現(xiàn)路徑及效果評估指標。答案：核心模塊：1.衣物識別模塊：用戶上傳照片后，通過圖像識別技術提取衣物屬性（類型/上衣/下裝/鞋包、顏色、材質、風格/休閑/正式/甜美）。2.場景適配模塊：根據(jù)用戶選擇的場景（或基于LBS定位自動識別，如公司附近觸發(fā)"通勤"），調用穿搭規(guī)則庫（如通勤場景要求"正式度≥70%，舒適度≥60%"）。3.AIGC提供模塊：基于用戶已有衣物和場景規(guī)則，提供3-5套穿搭方案（含整體效果圖、單品搭配理由、可購買鏈接——若用戶無該單品，跳轉平臺商品頁）。4.互動反饋模塊：用戶對方案"點贊/踩"或調整需求（如"更顯瘦"），反向優(yōu)化算法模型。技術實現(xiàn)路徑：1.數(shù)據(jù)層：構建百萬級穿搭數(shù)據(jù)集（含用戶真實穿搭照片、場景標簽、用戶反饋），標注衣物屬性及場景適配度。2.模型層：圖像識別：采用YOLOv8+CLIP多模態(tài)模型，提升小物體（如配飾）識別準確率至92%以上。推薦提供：基于Transformer架構的提供模型，輸入為"用戶衣物屬性+場景標簽+用戶偏好歷史"，輸出穿搭方案向量，通過GAN提供效果圖。3.工程層：部署邊緣計算（用戶端預加載輕量級識別模型）降低響應時間至1.5秒內；后端通過分布式計算處理提供任務，支持百萬級并發(fā)。效果評估指標：功能使用深度：日均使用用戶數(shù)、人均提供方案數(shù)（目標≥2次/人）。用戶滿意度：方案采納率（用戶點擊"查看購買鏈接"或保存方案的比例，目標≥40%）、反饋好評率（"很實用""符合場景"等正向評價占比，目標≥85%）。商業(yè)價值：通過穿搭方案跳轉的商品點擊率（目標≥15%）、轉化率（目標≥3%）、連帶購買率（用戶購買推薦組合中≥2件的比例，目標≥25%）。六、附加題（選做，10分）2025年，元宇宙電商成為新趨勢，用戶可在虛擬空間中瀏覽3D商品、試穿虛擬服飾。假設你是阿里巴巴元宇宙電商項目的產品經理，需設計"虛擬試妝"功能（用戶上傳人臉照片，虛擬空間中試用口紅、眼影等美妝產品），請描述該功能需解決的關鍵技術問題及運營策略。答案：關鍵技術問題：1.人臉精準建模：需高精度捕捉用戶面部特征（如唇形、眼窩弧度），解決不同光照、角度下的照片失真問題（目標：模型與真實人臉匹配度≥95%）。2.材質實時渲染：虛擬化妝品需模擬真實質地（如口紅的啞光/鏡面效果、眼影的珠光感），渲染延遲需≤100ms以保證流暢體驗。3.跨平臺兼容：支持手機、VR設備等多終端