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面向用户增长的信息流分发机制

本文的问题域 ？ 内容信息流app用户增长问题 ？ 内容信息流：图文信息流，短视频信息流、内容+电商信息流 旨在解决的问题 ？ 基于推荐算法视角的信息流产品用户增长问题 ？ 留存问题 ？ 幸存者偏差 本文受众 ？ 信息流产品的 ？ 推荐算法专家 ？ 数据科学家 ？ 产品专家

  • 2021-03-26
  • 阅读671
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增长技术之智能投放

自动化投放：基于投放策略模型和投放效果数据，建立工业化自动化投放链路，搭建自动投放引擎和效果规则引擎，双重引擎中台助力客户高效高质增长。 拉承一体：通过剪切板+设备指纹+动态打包能力，集成SDK，提供拉承接一体的方案,。具备拉新、拉活等场景有效数据追踪能力，提升推广的转化率。 DPA策略：构造了一整套的自动化、千人千面的广告投放链路，支持每天千万级别的用户实时更新、千级素材自动化筛选、审核与上线机制

  • 2021-03-26
  • 阅读668
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技术驱动用户增长

当我们提到“用户增长”时，脑子里会蹦出很多概念，最先出现的可能是上图中的AARRR漏斗模型，通过这个模型可以评估出用户不同的生命周期和阶段。 step1. 引流是用户增长的源头活水，我们会注重高效投放，精准引流； step2.转化是用户增长的核心，要让用户快速领略产品核心价值； step3. 留存是用户增长的坚实基础，不断在流量池中沉淀用户的企业才能做大。我认为用户留存始于价值，久于习惯； step4. 变现是用户增长的业务目的，很多时候可以尝试在小程序内变现，除了用户本身以外，不要忽略广告流量也可以变现； step5. 自传播是用户增长的持久动力，不能一味靠自己拉新，还要充分利用用户的社交属性来实现自增长。 比如，疫情期间，ZOOM就将用户的社交属性用到了极致，因为大家一旦开会就会自主下载ZOOM软件，并且不断的影响更多的用户使用ZOOM。

  • 2021-03-26
  • 阅读550
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腾讯clickhouse实践_2019丁晓坤熊峰

l 游戏数据分析的业务背景 l iData 数据分析引擎TGMars l 为什么选用ClickHouse l 平台在ClickHouse上的使用

  • 2021-03-26
  • 阅读525
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快手从模型规范开始的数据治理实践-孙伟

数据治理 数据治理是对数据资产管理？使权？和控制的活动集合（规划、监控和执？）

  • 2021-03-26
  • 阅读1135
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Clickhouse玩转每天千亿数据-趣头条

问题： 1：内存限制，对于一些大的查询会出现内存不够问题 2：存储限制，随着表越来多，磁盘报警不断 3：cpu限制 64G对于一些大表（每天600亿+）的处理，很容易报错，虽然有基于磁盘解决方案，但是会影响速度 clickhouse的数据目录还不支持多个数据盘，单块盘的大小限制太大 cpu需要根据实际情况而定 解决： 1：机器的内存推荐128G+ 2：采用软连接的方式，把不同的表分布到不同的盘上面，这样一台机器可以挂载更多的盘

  • 2021-03-26
  • 阅读499
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HudionFlink在顺丰的实践应用-蔡适择

主要介绍顺丰在数据仓库的数据实时化、数据库 CDC、Hudi on Flink 上的实践应用及产品化经验。文章主要分为以下几部分： 顺丰业务介绍 Hudi on Flink 产品化支持 后续计划

  • 2021-03-26
  • 阅读495
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神策标签生产引擎架构

？ 数值聚合型标签 ？ 如：每个？户最近半年消费次数、最后？次消费时间、近？周消费的 商品类别 ？ 如：某活动开始时间到当前时间，？户的下单？额 ？ 分群标签 ？ 如：将累计充值？额超过 10000 元的？户标记为 「？价值？户」 ？ 如：X运营活动开始后，通过运营？注册下单的？户，则标记为 「X 活动转化？户」

  • 2021-03-26
  • 阅读462
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