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          字節(jié)跳動ClickHouse在用戶增長分析場景的應用

          共 874字,需瀏覽 2分鐘

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          2020-07-28 15:47

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          來源:數(shù)據(jù)倉庫與Python大數(shù)據(jù)


          flink火完,那就是clickhouse了,這兩個利器,一定要學。


          業(yè)務背景:就是做用戶增長,提升dau主要是通過使用clickhouse來挖掘數(shù)據(jù),供業(yè)務決策,你的策略是否有效需要數(shù)據(jù)支持,數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務增長

          app新發(fā)版之后,發(fā)現(xiàn)dau下降,這時候正常的操作就是,是不是發(fā)版的問題,其實這么思考確實沒有錯,因為你的app版本會影響dau的埋點和上報,會帶來dau統(tǒng)計降低當然這么斷然決定app版本升級帶來的問題,也是一種猜測,需要數(shù)據(jù)提供支持陳星團隊通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),老用戶留存率依然很高,只是新用戶留存率比較低,那問題出在了拉新環(huán)節(jié)上,這不是這個新用戶的用戶質(zhì)量問題,有沒有刷量的用戶(假流量)

          下面就是比較常規(guī)的方法輪,這個其實也是通過數(shù)據(jù),推動算法迭代然后在不同的分層實驗平臺上進行A/B測試,看效果,如果ok就全量上線。

          既要支持用戶行為分析,也就是常說的漏斗分析,看看是哪個環(huán)境出現(xiàn)了流失,哪個環(huán)境帶來的效果還,反復迭代規(guī)律,提升營銷的效果多維度分析,主要是看多個維度下分維度交叉對比,維度帶來的效果,比如設備維度策略維度,小時維度,媒體維度,廣告類型等等

          看這個產(chǎn)品,感覺還馬馬虎虎,麻雀雖小,五臟俱全。大家可以模仿一下,如果公司內(nèi)沒有這些頁面,可以加上,其實就是比較常規(guī)的數(shù)據(jù)分析功能。

          下面就是比較核心的,技術方案選型,我就不一一列舉了,這些都是面試的點

          下面就是一些開發(fā)迭代了,其實就是一步步迭代的過程,當然ppt上寫的很簡單相信他們其實走的路,常人難以體會到,尤其是新框架的摸索

          我覺著他們的玩法,很好,別管能不能行,先來一個簡單的數(shù)據(jù)倒入,先查查看看效果,好多公司只是旁觀,不敢去主動嘗試。


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