现在，没有人会质疑移动互联网在人们生活中的重要性，“一切都是数据”将成为必然趋势。经过几年的发展和积累，大数据的三大特征越来越明显：体量大、种类多、实时性强。未来需要做的是用数据加速PC网络向移动互联网的过渡进程，让移动互联网成为人们获得更便捷、更高效服务的途径。对于移动应用来说，更多的是如何提升产品体验，差异化竞争，通过数据挖掘产生商业价值，从而提升用户体验，增强用户粘性。5月28日，近百位移动开发者再次齐聚【Net+】线下公开课现场，火线数据创始人兼CEO卢学宇、原小米数据工厂负责人、神策数据CTO曹强、资深大神曹强AdMaster架构师。刘哲老师和移动领域的三位大数据分析师将围绕如何用数据驱动用户体验，畅谈数据之美。火线数据CEO卢雪玉：用推荐技术进行个性化运营，率先发言的卢雪玉曾担任优酷土豆大数据团队技术总监，创立了优酷土豆大数据开放平台，data分析、数据挖掘和推荐系统。结合在优酷土豆大数据平台研发方面的经验，卢雪玉表示，用户行为数据是有价值的，不同的行为产生不同的效果。关联规则算法是最常用的算法，具有很大的应用价值。它的逻辑是从数据背后寻找事物之间可能存在的关联或联系。作为数据挖掘的主要方法，关联规则算法的分析与优化一直备受关注。关联规则以X→Y的形式通过蕴涵找到两个看似无关的事物之间的依赖关系。一个典型的例子是“啤酒和尿布”。它的缺点可能是对长尾关键词的覆盖率较差。卢雪玉解释了一些经典的联想规则可能带来的误解，比如森林法则。具体来说，更热门的视频更容易与人联系起来。然而，他们发现推荐热门视频的效果并不好，因为他们尝试了一种“压低人气”的方法，将“热度”立方化并进行修改，反而提升了推荐效果。其中一个原因是由于热门视频的森林法则，短时间内会被大量用户通过微博、朋友圈等不同渠道分享，很多用户已经看过它，所以如果你再推荐它，你就不会得到它。有效的。神策数据CTO曹强：数据分析平台的搭建与应用接下来，作为“百度系”创业团队的CTO，曹强与同学们分享了他认为一个合格的数据分析平台应该具备哪些特点，以及现有解决方案的一些局限性。对于现在的很多企业来说，普遍认为拥有一个仪表盘就等于拥有了一个数据分析平台；多个业务部门的人排队等工程师跑数据的情况并不少见。确实，现在优秀的数据分析人才非常稀缺，企业只能强制要求IT工程师完成一些数据分析工作。这种“被逼”的行为，不仅与数据分析的深度和准确性相去甚远，还会影响到个别工程师。职业发展非常不利。因此，让业务涉及的人员真正掌握数据，才是数据分析的王道。那么一个合格的数据分析平台应该具备哪些功能呢？灵活适应公司和产品的快速发展为处理海量数据提供易于扩展的技术解决方案将复杂的数据集成为强大简洁的模型，让每个业务参与者都能提出问题，回答问题，用数据驱动决策-making曹江认为，数据分析的方法主要是先定义关键指标，通过数据发现问题，验证解决方案，最后用数据指导大方向决策。BI只是部分频繁使用的数据。数据分析最重要的作用是将分析结果直接反馈给产品，通过优化用户推送、个性化推荐、反作弊、精准投放等方式提升产品的用户体验。Admaster架构师刘哲：大数据如何改变互联网监控行业最后分享的是Admaster的架构师刘哲。他提到，说到大数据，就不得不提谷歌的三驾马车，也就是谷歌在2003年到2004年发表的关于GFS、MapReduce和BigTable的三篇技术论文。这些三驾马车直接推动了开源大数据平台Hadoop，成人气。开源大数据系统主要组件有：超存储HDFS/HBase超算模型批处理MapReduce/Pig/Hive/Spark/Flink流处理/实时计算storm/jStrom/Heron/Spark/Flink(java->scala)多维查询/即席分析ES/Druid/pinotSuperKV系统Tair/redis/aerospike解耦/配合RabbitMQ/Kafka/RocketMQ对于开源的大数据技术，虽然有很多非常强大的功能和特性，世界本来就没有放之四海而皆准的技术。为了更好地利用这些大数据技术来优化和改进互联网监控，还需要进行大量的改进和规划，需要考虑的方面可能包括一些周边系统、不同格式的数据交换等。各位专家都提到，数据分析不应该只是一个短期项目。作为一个系统工程，前期看不到明显效果很正常，需要不断优化完善。因此，在数据平台建设之初，就必须将技术能力、人力投入、资金和设备支持等环节纳入长远规划。【网+】线下公开课每月举办一次，至今已连续举办12届，得到广大用户的支持和喜爱。我们将继续关注移动开发者的实际需求，为移动开发者提供交流和学习的平台。
