从0开始学大数据
李智慧
同程艺龙交通首席架构师,前Intel大数据架构师,《大型网站技术架构》作者
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术?
免费
预习模块 (3讲)
预习 01 | 大数据技术发展史:大数据的前世今生
预习 02 | 大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能
预习 03 | 大数据应用领域:数据驱动一切
模块一 Hadoop大数据原理与架构 (7讲)
04 | 移动计算比移动数据更划算
05 | 从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化
06 | 新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者
07 | 为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?
08 | MapReduce如何让数据完成一次旅行?
09 | 为什么我们管Yarn叫作资源调度框架?
10 | 模块答疑:我们能从Hadoop学到什么?
模块二 大数据生态体系主要产品原理与架构 (7讲)
11 | Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的?
12 | 我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现
13 | 同样的本质,为何Spark可以更高效?
14 | BigTable的开源实现:HBase
15 | 流式计算的代表:Storm、Flink、Spark Streaming
16 | ZooKeeper是如何保证数据一致性的?
17 | 模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里?
模块三 大数据开发实践 (8讲)
18 | 如何自己开发一个大数据SQL引擎?
19 | Spark的性能优化案例分析(上)
20 | Spark的性能优化案例分析(下)
21 | 从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计(上):Doris的立项
22 | 从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计(下):架构与创新
23 | 大数据基准测试可以带来什么好处?
24 | 从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统
25 | 模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么?
模块四 大数据平台与系统集成 (6讲)
26 | 互联网产品 + 大数据产品 = 大数据平台
27 | 大数据从哪里来?
28 | 知名大厂如何搭建大数据平台?
29 | 盘点可供中小企业参考的商业大数据平台
30 | 当大数据遇上物联网
31 | 模块答疑:为什么大数据平台至关重要?
模块五 大数据分析与运营 (5讲)
32 | 互联网运营数据指标与可视化监控
33 | 一个电商网站订单下降的数据分析案例
34 | A/B测试与灰度发布必知必会
35 | 如何利用大数据成为“增长黑客”?
36 | 模块答疑:为什么说数据驱动运营?
模块六 大数据算法 (6讲)
37 | 如何对数据进行分类和预测?
38 | 如何发掘数据之间的关系?
39 | 如何预测用户的喜好?
40 | 机器学习的数学原理是什么?
41 | 从感知机到神经网络算法
42 | 模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域?
智慧写给你的寄语 (1讲)
所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语
结束语 (2讲)
结束语 | 未来的你,有无限可能
第2季回归丨大数据之后,让我们回归后端
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33 | 一个电商网站订单下降的数据分析案例

李智慧 2019-01-12
企业运营的数据可以让管理者、运营人员、技术人员全面、快速了解企业的各项业务运行的状况,并发现公司可能出现的经营问题,进而能通过这些指标进行详细分析,最后定位问题的原因,并找到解决的办法。
今天我们一起通过一个案例,来看看如何通过数据分析追踪并解决问题。

数据分析案例

X 网站是一家主营母婴用品的电商网站,网站运营多年,是该领域的领头者之一,各项数据指标相对比较稳定。运营人员发现从 8 月 15 日开始,网站的订单量连续四天明显下跌。由于受节假日、促销、竞争对手活动等影响,日订单量有所起伏是正常现象,所以前两天(8.15、8.16)运营人员并没有太在意。
但是,8 月 18 号早晨发现 8 月 17 号的订单量并没有恢复到正常水平,运营人员开始尝试寻找原因:是否有负面报道被扩散,是否竞争对手在做活动,是否某类商品缺货、价格异常,但是并没有找到原因。并且第二天发现订单量依然没有恢复正常,于是将问题提交给数据分析团队,作为最高优先级成立数据分析专项小组进行分析。
你从上图可以看到,8 月 15 日开始订单量明显下滑。
数据分析师第一反应是网站新增用户出现问题,因为历史上出现过类似比例的订单量下跌,当时查找到的原因是,网站的主要广告推广渠道没有及时续费,广告被下架,新增用户量明显下滑导致订单量下降。数据分析师拉取了同期的新增用户量数据,发现新增用户并没有明显下降,如下图所示。
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精选留言(11)

  • 强哥
    能否讲下数仓的建设,例如建模平台的建设,正所谓“烂程序员关心的是代码,好程序员关心的是数据结构和他们之间的关系”。
    2019-01-12
    10
  • 且听风吟
    我们属于创业公司数据分析这块刚起步,数据量也并不大,数据分析的需求主要还是PV,UV,广告点击等指标,然后给出数据报表,可视化图表等数据。
    目前技术实现上上围绕Elasticsearch来进行,通过日志、埋点、爬虫等方式收集数据,用python清洗后存入Elasticsearch并基于es进行各种纬度的分析。请问下针对小公司小数据量的数据分析老师有什么好的建议,是否一开始就使用spark,Hadoop,hdfs这些比较重的大数据工具呢? 另外Elasticsearch是一个非常容易上手的数据搜索和分析工具,能否介绍下它在数据分析中的案例和场景呢?
    2019-01-12
    6
  • 老男孩
    把大目标分解成小目标,把小目标再分解成更小的目标。更小的目标更容易完成,也能带来完成小目标的成就感和满足感。如果只盯着大目标,有时候会迷失方向,最终放弃。老师的这种方法可以应用在日常的工作和学习中,久而久之,随着经验的积累,认知的不断升级,也许有一天也能抢答了。

    作者回复: 👍

    2019-01-14
    5
  • 吴水永
    归因分析是数据分析一种基本能力,能力高低可可分为点,线,面。
    解决过或旁观别人解决过问题,很自然想到这个方式,应用到新的问题上,手里拿着锤子,满眼看到都是钉子,这可谓之点。
    积累多种解决问题之后,学会了金字塔之类的,按维度来逐级拆分,直到问题出现的粒度,这可谓之线。
    世界是多维的,在时空上有外部,内部之分,同样亦有时间先后之后,另外也有宏观,微观之分。对应的就是切片,漏斗,市场经济,心理学维度。在不同角度的维度下,分析问题才会是全面的,才算是成体系。此谓之面。
    正如文末所言,真正的高手,或者刻意练习的熟手,可能一眼就甄别出问题所在。
    2019-08-13
    1
    1
  • 吴科🍀
    我们实际处理问题,大多也是通过转化漏斗分析,找到异常指标,一步步追查下去。
    找到原因,有外部,也有内部的。
    绝大部分是内部原因,运营问题,程序bug等等
    2019-01-12
    1
  • weiruan85
    课程中提到的大数据思维是这节课对我最大的启发,作为一名从事IT运维多年的工程师,习惯从自身职业的角度看问题,对于从事大数据相关的工作,如何能够从数据中分析出异常,如何借助数据对问题进行思考是以后要重点学习的。

    另外对于锻炼一个人的数据的思维,老师有没有什么建议?

    作者回复: 多实践,运维也是一个需要面对很多数据的工作,关注采集数据,整理统计数据,分析数据,在实践中提高。

    2019-08-14
  • hallo128
    异常监控本身就是一个大的课题,数据分析师人工介入来排查问题是一种方案。但对数据分析师本身来说,常规的异常检测完全可能设计的自动化一些。比如:转化漏斗上的问题,可以自动根据指标的波动异常比较判断来进行排查。
    2019-01-29
  • 小老鼠
    1、金字塔分析法与思维导图分析法有无区别。
    2、软件性能监控有无相应的大数据软件。
    2019-01-22
  • 杰之7
    通过这一节的阅读学习,老师用一个实际电商案例做了数据分析。我也能感受到真正拥有这种数据分析思维的人,能看到事物的本质,找到事物问题的根源。

    在这个案例中,由于订单量的下降,通过金字塔漏斗图对比分析各个因素的转化情况,之后发现是咨询量下降指导最后的订单量下降。

    我自己认为的数据分析是在熟悉业务流程之后,对暴露出来的问题,通过数据分析方法和工具得到我们想要的结果。而这样思维是完全可以在后天的努力下训练出来的。

    2019-01-16
  • 李劍℡₁₅₈ ₃₄₁ ₁₃₁₄...
    老师,您好!
    有时间的话帮分享一下智能预测平台如何搭建的吧。
    2019-01-14
  • Hyun
    我觉得数据监控在把控各个子系统的稳健性上面也应该重视起来。
    没有完整的数据治理方案,这些系统级别的异常无异于抓瞎。
    2019-01-12
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