38 | 当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（二）

Twitter在数据挖掘实战中分享了他们在统一用户行为日志和元数据管理方面的实践经验。他们通过Thrift的Schema定义了统一的用户行为日志格式，将用户行为拆分成6个层级的结构，称之为Click Events。这种层级化的结构使得工程师和数据科学家可以轻松定位和分析特定用户行为，而不需要进行大量的Join操作。此外，他们还通过反向统计出的事件层级树状图，做成了一个可展开的Web界面，使工程师和数据科学家可以直接搜索并记录字段值的含义，从而快速生成文档。Twitter的这些实践经验可以为其他公司在数据挖掘和管理方面提供借鉴，尤其是对于大数据系统的搭建和优化有着积极的指导意义。 另外，Twitter采取了巧妙的方式来解决用户行为模式分析和debug问题。他们将用户行为映射成Unicode，简化成一条日志，使得漏斗分析和机器学习建模变得非常简单。同时，为日志文件生成索引，大幅减少了需要扫描的数据，使得在线上debug和特定案例的分析变得容易。这些实践为大数据系统的落地提供了宝贵经验，对于数据处理、用户行为分析和系统debug都有着积极的指导意义。 通过这些实践，读者可以了解到Twitter在数据挖掘和管理方面的先进实践，以及如何利用统一的日志格式、用户行为映射和索引技术来提升数据处理效率和系统可靠性。这些经验对于正在搭建大数据体系的团队具有借鉴意义，也为实际应用大数据系统的工程师提供了一系列最佳实践。