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現(xiàn)在，沒有人會(huì)質(zhì)疑移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在人們生活中的重要性，“一切都是數(shù)據(jù)”也將成為其必然的趨勢(shì)。經(jīng)過了幾年的發(fā)展積累，大數(shù)據(jù)的三個(gè)特質(zhì)越來越明顯：量大、多樣、實(shí)時(shí)。未來要做的，就是利用數(shù)據(jù)加速PC網(wǎng)絡(luò)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的更迭過程，使移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)成為人們獲得更為便利、高效服務(wù)的途徑。
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對(duì)于移動(dòng)應(yīng)用來說，更多的是在于如何通過數(shù)據(jù)挖掘改善產(chǎn)品體驗(yàn)、差異化競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，達(dá)到改善用戶體驗(yàn)，增強(qiáng)用戶黏性的效果。
5月28日，近百位移動(dòng)開發(fā)者再次相聚于【+】線下公開課現(xiàn)場(chǎng)，與火線數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO，前小米數(shù)據(jù)工場(chǎng)負(fù)責(zé)人盧學(xué)裕、神策數(shù)據(jù)CTO曹犟、AdMaster資深架構(gòu)師劉喆三位移動(dòng)領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析大牛一起，聚焦如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶體驗(yàn)，大話數(shù)據(jù)之美。
火線數(shù)據(jù)CEO盧學(xué)裕：用推薦技術(shù)做個(gè)性化運(yùn)營
首先演講的盧學(xué)裕曾擔(dān)任過優(yōu)酷土豆大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)技術(shù)總監(jiān)，打造了優(yōu)酷土豆的大數(shù)據(jù)開放平臺(tái)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、推薦系統(tǒng)等。結(jié)合優(yōu)酷土豆大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)過程中的經(jīng)驗(yàn)，盧學(xué)裕談到用戶的行為數(shù)據(jù)都是有價(jià)值的，不同的行為有不同的作用。
關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是最為常用，且能發(fā)揮很大價(jià)值的一種算法，它的邏輯是從數(shù)據(jù)背后發(fā)現(xiàn)事物之間可能存在的關(guān)聯(lián)或者聯(lián)系。作為數(shù)據(jù)挖掘的主要方法，關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的分析與優(yōu)化一直備受關(guān)注。
關(guān)聯(lián)規(guī)則通過形如X→Y的蘊(yùn)涵式，找到兩件看似風(fēng)馬牛不相及的事情之間的依賴關(guān)系。最經(jīng)典的一個(gè)例子是“啤酒和尿布”。它的劣勢(shì)可能是對(duì)長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞的覆蓋率較差。盧學(xué)裕闡述了一些經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則可能帶來的誤區(qū)，比如森林法則。具體來說，越熱的視頻越容易與人產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。但他們發(fā)現(xiàn)對(duì)熱度視頻進(jìn)行推薦的效果并不好，因?yàn)樗麄儑L試了一種“打壓熱度”的做法，對(duì)“熱度”開三次方，做變型，反而使推薦效果得到提升。這其中的原因之一就是由于熱視頻的森林法則，在短時(shí)間內(nèi)會(huì)有大量的用戶通過不同途徑分享，微博、朋友圈等等，很多用戶已經(jīng)看過了，所以再推薦就不會(huì)得到很好的效果。
神策數(shù)據(jù)CTO曹犟：數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的搭建與應(yīng)用
接下來，作為“百度系”創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的CTO，曹犟向在座同學(xué)們分享了在他看來，一個(gè)合格的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)應(yīng)該具備哪些特征，以及現(xiàn)有解決方案的一些局限。
對(duì)于現(xiàn)在的很多企業(yè)來說，通常認(rèn)為有了儀表盤，就等于有了數(shù)據(jù)分析平臺(tái)；多個(gè)業(yè)務(wù)部門人員排著隊(duì)等某個(gè)工程師跑數(shù)據(jù)的畫面屢見不鮮。的確，現(xiàn)在優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析人才非常缺乏，企業(yè)只能強(qiáng)迫IT工程師來完成一些數(shù)據(jù)分析的工作，這樣的一種“強(qiáng)迫”行為，不僅數(shù)據(jù)分析來的深度和精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，也對(duì)工程師個(gè)人的職業(yè)生涯發(fā)展非常不利。
所以，讓參與業(yè)務(wù)的人員真正掌握數(shù)據(jù)，才是數(shù)據(jù)分析的王道。那么一個(gè)合格的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)應(yīng)該實(shí)現(xiàn)哪些功能呢？
- 靈活適應(yīng)公司與產(chǎn)品的快速發(fā)展
- 為處理海量數(shù)據(jù)提供易于擴(kuò)展的技術(shù)方案
- 將繁雜數(shù)據(jù)整合為強(qiáng)大而簡(jiǎn)潔的模型
- 讓每個(gè)業(yè)務(wù)參與者能夠提出問題，回答問題，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策
曹犟認(rèn)為，數(shù)據(jù)分析的方法主要是首先是定義關(guān)鍵指標(biāo)，通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、驗(yàn)證方案，最終借助數(shù)據(jù)指導(dǎo)大方向決策。BI只是數(shù)據(jù)頻用的一部分，數(shù)據(jù)分析最主要的作用還是將分析結(jié)果直接反饋到產(chǎn)品中，通過對(duì)用戶推送、個(gè)性化推薦、反作弊、精準(zhǔn)投放等環(huán)節(jié)的優(yōu)化，提升用戶對(duì)產(chǎn)品的體驗(yàn)。
Admaster架構(gòu)師劉喆：大數(shù)據(jù)如何改變互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)行業(yè)
***一位進(jìn)行分享的是來自Admaster的架構(gòu)師劉喆。他談到，說起大數(shù)據(jù)，就不得不提到Google的三駕馬車，也就是Google在2003年至2004年公布的關(guān)于GFS、MapReduce和BigTable三篇技術(shù)論文。
這三駕馬車直接將開源大數(shù)據(jù)平臺(tái)Hadoop推向火爆。開源大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的主要組成部分為：
- 超級(jí)存儲(chǔ)
- HDFS/HBase
- 超級(jí)計(jì)算模型
- 批處理 MapReduce/Pig/Hive/Spark/Flink
- 流式處理/實(shí)時(shí)計(jì)算 storm/jStrom/Heron/Spark/Flink (java -> scala)
- 多維查詢/即席分析 ES/Druid/pinot
- 超級(jí)KV系統(tǒng)
- Tair/redis/aerospike
- 解耦/合作
- RabbitMQ/Kafka/RocketMQ
對(duì)于開源的大數(shù)據(jù)技術(shù)來說，縱然有很多非常強(qiáng)大的功能和特性，但世上本來就沒有***的技術(shù)。為了更好地利用這些大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化和改進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)，還需要進(jìn)行很多改進(jìn)和規(guī)劃，要考慮的方面可能包括一些周邊系統(tǒng)、不同格式的數(shù)據(jù)交換等等。
各位專家都不約而同提到，數(shù)據(jù)分析不應(yīng)該僅僅作為一個(gè)短期的項(xiàng)目。作為一個(gè)系統(tǒng)性的工程，初期看不到明顯的效果再正常不過，它需要經(jīng)歷不斷的優(yōu)化和改進(jìn)。因此，在構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺(tái)之初，就要將技術(shù)能力、人力投入、資金和設(shè)備支持等環(huán)節(jié)，納入長(zhǎng)期的歸劃當(dāng)中。
【＋】線下公開課每月一期，已連續(xù)舉辦十二期，得到來自用戶的支持和喜愛。我們將繼續(xù)圍繞移動(dòng)開發(fā)者切實(shí)需求切入，為廣大移動(dòng)開發(fā)者提供交流和學(xué)習(xí)的平臺(tái)。
名稱欄目：【51CTO網(wǎng)+】如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶體驗(yàn)
轉(zhuǎn)載源于：http://www.dlmjj.cn/article/djjgehp.html
