互联网公司究竟如何落地技术驱动?
技术驱动,是很多互联网技术人的梦想。
如何技术驱动,三方面实施和落地最为靠谱:
大数据驱动
数据挖掘驱动
算法驱动
一,大数据驱动举例
“如何提升订单转化率?”,这是很多互联网公司思考的问题,在这个问题上,大数据就是一个很好的驱动方案:
首先分析用户从登陆到完成订单的业务流程与产品使用路径:用户登陆,业务列表,业务详情,创建订单,用户支付,完成订单
然后在每一个核心流程埋点,收集数据
接着形成数据仓库,数据集市,产出转化率漏斗形象化的数据产品
最后找到主要矛盾,找到导致订单丢失最多的步骤,改进产品,迭代优化
大数据能驱动业务增长,且落地方案成熟,直接导致大数据工程师的紧俏。
二,数据挖掘驱动举例
“如何更好的匹配用户端与商家端?”,这是很多互联网O2O平台思考的问题,在这个问题上,数据挖掘就是一个很好的驱动方案:
首先也是埋点,收集用户行为数据,商家行为数据
然后根据用户与商家的行为数据,以及数据库中的静态数据,进行数据挖掘,对用户进行画像,对商家进行画像,分别打上标签
最后当用户再次请求服务时,将相容标签的用户与商家进行匹配,能够大大提高服务完成度
数据挖掘驱动业务增长,方法论也很成熟,也导致了数据挖掘工程师的井喷。
三,算法驱动
“如何快速迭代业务策略?”,这是很多互联网公司思考的问题,在这个问题上,算法替代人工策略就是一个很好的驱动方案:
首先将人工策略的部分由算法替代,算法能用到比人工策略等多的业务维度,并自动计算权值
然后埋点收集算法执行效果,例如转化率,匹配率等
最后不断优化算法,并持续观察结果指标,这个过程中可能需要增加维度,或者尝试新的算法
算法工程师的薪酬待遇,就更不用多说了,即使2年的算法工程师,就能达到其他岗位资深的水平。
技术驱动业务的三大方向:
大数据开发
数据挖掘,数据分析
算法
前(钱)景一片大好,而且它无需像人工智能一样需要大量理论的门槛。
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