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测试问题 * 你用 Python 搭建的广告自动化监测分析系统，核心功能是什么？如何落地的？

参考答案 * 这套系统核心是解决 “人工汇总慢、优化滞后” 的痛点，落地分 4 步：① 需求梳理：团队之前用 Excel 手动汇总 Facebook/Google 数据，每天耗时 1.5 小时，且数据滞后 1 天，导致优化不及时，需实现 “实时数据整合 + 可视化 + 预警”；② 核心功能：分 3 大模块 —— 数据整合（用 Python 爬取多平台 API 数据，自动同步花费、咨询量、点击率等 12 个指标）、可视化看板（用 Matplotlib 画柱状图 / 折线图，对比各账户 / 系列效果）、异常预警（设置咨询成本＞32 元、花费超预算 10% 触发邮件 + 微信提醒）；③ 落地Interview：先对接 1 个Interview账户，跑通数据链路，调整预警阈值（如初期预警太频繁，将成本阈值从 30 元调至 32 元）；④ 团队培训：编制《系统操作手册》，培训团队用看板筛选优质系列，1 周内全员上手；落地后日均节省 1.5 小时人工成本，咨询成本从 38 元降至 26 元，咨询量提升 35%。

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个人笔记 Interview官考察 “技术应用 + 业务落地能力”，需说明 “系统解决的痛点→核心功能（分模块）→落地流程（需求→开发→培训）→价值量化”，避免只谈技术术语，突出 “技术服务业务”。