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魏小言
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2021-07-21 23:42:04
《AB ? Angelababy ? 噢不,拒绝老板拍板决策的神器 !用数据说话的决策实验平台 —— AbTest !》, 一起来围观吧 https://blog.csdn.net/qq_34417408/article/details/118865358?utm_source=app&app_version=4.11.0&code=app_1562916241&uLinkId=usr1mkqgl919blen
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《AB ? Angelababy ? 噢不,拒绝老板拍板决策的神器 !用数据说话的决策实验平台 —— AbTest !》, 一起来围观吧 https://blog.csdn.net/qq_34417408/article/details/118865
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统计
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拍板
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流量 正交性 & 随机性 保证正交性随机性
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架构概要设计本地分流
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本地分流详细设计Hash 命中策略服务端分流
Ab
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服务端分流详细设计服务端 & 本地分流
Ab
Test
本
基于Flink+Doris构建亿级全端电商实时
数据
分析
平台
上层应用业务对实时
数据
的需求,主要包含两部分内容:1、 整体
数据
的实时分析。2、
AB
实验
效果的实时监控。这几部分
数据
需求,都需要进行的下钻分析支持,我们希望能够建立统一的实时OLAP
数据
仓库,并提供一套安全、可靠的、灵活的实时
数据
服务。目前每日新增的曝光日志达到几亿条记录,再细拆到
AB
实验
更细维度时,
数据
量则多达上百亿记录,多维
数据
组合下的聚合查询要求秒级响应时间,这样的
数据
量也给团队带来了不小的挑战。OLAP层的技术选型,需要满足以下几点:1:
数据
延迟在分钟级,查询响应时间在秒级2:标准SQL交互引擎,降低使用成本3:支持join操作,方便维度增加属性信息4:流量
数据
可以近似去重,但订单行要精准去重5:高吞吐,每分钟
数据
量在千W级记录,每天数百亿条新增记录6:前端业务较多,查询并发度不能太低通过对比开源的几款实时OLAP引擎,可以发现Doris和ClickHouse能够满足上面的需求,但是ClickHouse的并发度太低是个潜在的风险,而且ClickHouse的
数据
导入没有事务支持,无法实现exactly once语义,对标准SQL的支持也是有限的。所以针对以上需求Doris完全能解决我们的问题,DorisDB是一个性能非常高的分布式、面向交互式查询的分布式
数据
库,非常的强大,随着互联网发展,
数据
量会越来越大,实时查询需求也会要求越来越高,DorisDB人才需求也会越来越大,越早掌握DorisDB,以后就会有更大的机遇。本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解,具体分析指标包含:
AB
版本分析,下砖分析,营销分析,订单分析,终端分析等,能承载海量
数据
的实时分析,
数据
分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。整个课程,会带大家实践一个完整系统,大家可以根据自己的公司业务修改,既可以用到项目中去,价值是非常高的。本课程包含的技术:开发工具为:IDEA、WebStormFlink1.9.0DorisDBHadoop2.7.5Hbase2.2.6Kafka2.1.0Hive2.2.0HDFS、MapReduceFlume、ZookeeperBinlog、Canal、MySQLSpringBoot2.0.8.RELEASESpringCloud Finchley.SR2Vue.js、Nodejs、Highcharts、ElementUILinux Shell编程等课程亮点:1.与企业接轨、真实工业界产品2.DorisDB高性能分布式
数据
库3.大
数据
热门技术Flink4.支持
AB
test
版本实时监控分析5.支持下砖分析6.
数据
分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用7.主流微服务后端系统8.天级别与小时级别多时间方位分析9.
数据
库实时同步解决方案10.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI11.集成SpringCloud实现统一整合方案12.互联网大
数据
企业热门技术栈13.支持海量
数据
的实时分析14.支持全端实时
数据
分析15.全程代码实操,提供全部代码和资料16.提供答疑和提供企业技术方案咨询企业一线架构师讲授,代码在老师的指导下企业可以复用,提供企业解决方案。 版权归作者所有,盗版将进行法律维权。
数据
分析——
AB
实验
AB
测试 什么是
AB
测试
AB
测试的统计学原理 统计功效是什么
AB
实验
要开多久,样本量要多少 如何优雅的分析
AB
实验
的结果
AB
实验
常见注意要点 1. 什么是
AB
测试
AB
实验
就是为了验证一个新的产品交互设计、产品功能或者策略、算法的效果,在同一时间段,给多组用户(一般叫对照组和
实验
组,用户分组方法统计上随机,多组用户统计角度无差别)分别展示优化前和优化后的产品交互设计,并通过
数据
分析,判断优化前后的方案在一个或多个评估指标上是否符合预期的一种
实验
方法。 通俗讲就是我们在线上可以切出一部分用户(降低风
AB
TEST
实验
平台
AB
TEST
实验
与闭环 一、单层
实验
一般早期的
ab
-test都是单层
实验
,逻辑非常简单,比如使用userId/deviceId做hash然后取模,将流 量打在0-99,做成100份。 有如下问题: 1、扩展性差,只能同时支持少量
实验
。但是以
数据
驱动的业务,需要极快的创新速度,大量的创新 需要被测试,会严重delay业务。 2、如果在单层同时进行多个
实验
,
实验
之间不是独立事件,并行的时候,同一个策略,只能进行一 个
实验
,如果多个并行支持,无法实现。不同策略之间也有影响。 3、流量饥饿问...
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