1. 面试官：介绍并比较用户行为分析中的用户画像与用户分群的区别和联系。

2. 面试官：设计一个用户行为分析实验，以评估产品界面的可用性和用户体验。

3. 面试官：探讨如何利用神经网络算法对用户行为数据进行预测和个性化推荐。

4. 面试官：描述如何利用A/B测试方法对产品功能改进进行验证，以提高用户参与度。

5. 面试官：解释数据仓库在用户行为分析中的作用和重要性，并举例说明。

6. 面试官：分析用户行为的时空特征，如何利用地理信息和时间序列数据进行用户行为分析。

7. 面试官：探讨用户行为数据的隐私保护和合规性要求，在数据分析和使用过程中需要注意哪些问题。

8. 面试官：讨论用户行为数据的数据挖掘方法，包括关联规则、聚类分析等在产品迭代中的应用。

9. 面试官：解释如何利用协同过滤算法进行个性化推荐，以提升用户满意度和忠诚度。

10. 面试官：分析用户行为数据与用户情感之间的关联，讨论如何利用情感分析来改进产品设计和用户体验。