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項(xiàng)目經(jīng)歷（案例一）

項(xiàng)目時間：2015-01到2017-05

項(xiàng)目名稱：海盜奇兵攻略 | 項(xiàng)目工具：iOS 6.4以上版本

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

團(tuán)隊開發(fā)

國內(nèi)第一手游攻略"玩吧",最新的游戲咨詢,最快的游戲攻略,最新戰(zhàn)斗視頻.

功能介紹

1.Boss攻略數(shù)據(jù)展示

2.問答社區(qū)

3.游戲視頻

應(yīng)用技術(shù):

1.使用AFNetworking異步下載數(shù)據(jù)

2.使用JSONModel解析數(shù)據(jù)

3.使用ShareSDK實(shí)現(xiàn)社會化分享及第三方登錄

4.定制TableView展示設(shè)備列表

5.使用CocoaPods管理第三方

6.TabBar的定制

7.UINavigationController的定制

8.自行封裝類實(shí)現(xiàn)頁面間跳轉(zhuǎn)

我的職責(zé)

項(xiàng)目初期: 參與app整體頁面的邏輯與策劃,與同事設(shè)計思考項(xiàng)目的亮點(diǎn)與特色

編碼期: 更具產(chǎn)品經(jīng)理的需求,完成自己所負(fù)責(zé)的編碼,調(diào)試完成后填寫項(xiàng)目日志,寫明完成進(jìn)度

項(xiàng)目中期: 配合同事不斷調(diào)試項(xiàng)目功能,完成調(diào)試

項(xiàng)目后期: 不斷調(diào)試Bug 對版本進(jìn)行升級,完善

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例二）

項(xiàng)目時間：2014-10到2017-05

項(xiàng)目名稱：門戶管理系統(tǒng)

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

機(jī)頂盒、手機(jī)端視頻門戶播放系統(tǒng)。把媒資管理系統(tǒng)的視頻資源，呈現(xiàn)給機(jī)頂盒用戶和手機(jī)用戶。并采用restful方式提供第三方門戶調(diào)用的接口規(guī)范和調(diào)用接口。采取apache + wildfly(jboss)主從集群分布式部署機(jī)制和采用redis主從集群緩存機(jī)制。

我的職責(zé)

參與項(xiàng)目協(xié)調(diào)管理、需求分析設(shè)計、數(shù)據(jù)模型設(shè)計、系統(tǒng)評審與優(yōu)化、共用功能抽象與抽取、核心模塊開發(fā)。

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例三）

項(xiàng)目時間：2016-12到2017-05

項(xiàng)目名稱：海外手游預(yù)注冊平臺APP（Gamelaunch）

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

幫助游戲商發(fā)布游戲的預(yù)注冊信息，在游戲正式上線前進(jìn)行游戲的預(yù)熱與宣傳，提供預(yù)約提醒功能，游戲正式上線后對預(yù)約用戶發(fā)放禮物碼。

主要功能包括：游戲后臺上傳功能（上傳游戲相關(guān)信息），游戲預(yù)注冊與注冊功能（核心邏輯），禮物碼展示與發(fā)放功能、消息推送與內(nèi)部消息提醒功能、個人中心展示預(yù)注冊過的游戲。

我的職責(zé)

產(chǎn)品策劃、需求分析、原型設(shè)計、撰寫需求文檔PRD 、協(xié)助團(tuán)隊開發(fā)、協(xié)同測試人員測試、完成產(chǎn)品上線。

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例四）

項(xiàng)目時間：2015-01到2017-05

項(xiàng)目名稱：眾泰基于大數(shù)據(jù)的發(fā)展分析 | 項(xiàng)目工具：linux、hadoop-2.6.0-cdh5.5.2、sqoop-1.4.6-cdh5.5.2、zookeeper-3.4.5-cdh5.5.2、hbase-1.0.0-cdh5.5.2、hive-1.1.0-cdh5.5.2、kafka、JDK 1.7.0、spark-1.5.0-cdh5.5.2、mysql、oracle等

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

面對汽車行業(yè)數(shù)字化浪潮發(fā)掘企業(yè)數(shù)據(jù)價值，推動業(yè)務(wù)發(fā)展和創(chuàng)新，采用先進(jìn)的云計算和大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)搭建的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用生態(tài)體系。通過企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)系統(tǒng)獲取研發(fā)、生產(chǎn)、營銷銷售、售后等各種信息，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)等用戶端口獲取用戶的用車習(xí)慣、需求，以及對產(chǎn)品的抱怨等等。這些大數(shù)據(jù)經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析以后得出一些結(jié)論，為車型的研發(fā)、改進(jìn)為營銷策略的制定；為廣告的精準(zhǔn)投放；為生產(chǎn)、庫存的調(diào)整；為銷售、售后的跟進(jìn)；提供數(shù)據(jù)、智力支持。 統(tǒng)計用戶的審美喜好、用車習(xí)慣，給新車的設(shè)計師提供參考。這樣出來的新車，勢必?fù)碛袝充N的基礎(chǔ)。 在廣告投放階段，云鏡能精準(zhǔn)地找到潛在客戶，甚至廣告的形式及內(nèi)容都可以根據(jù)用戶的喜好進(jìn)行定制。這毫無疑問會提高廣告效果。對用戶的抱怨進(jìn)行統(tǒng)計分析，可以及時發(fā)現(xiàn)并處理用戶抱怨，提高用戶滿意度，同時為車型改進(jìn)提供參考。

監(jiān)測到某一車型多次出現(xiàn)同一故障，系統(tǒng)可以通過車載終端、手機(jī)對相同車型的車主進(jìn)行提醒。讓車主到4S店進(jìn)行預(yù)防性檢查，同時可以進(jìn)行進(jìn)店預(yù)約，節(jié)約車主時間。

項(xiàng)目描述：

1、數(shù)據(jù)來源： 數(shù)據(jù)傳統(tǒng)來源已經(jīng)有了相對成熟生產(chǎn)系統(tǒng)體系，包括銷售領(lǐng)域的分銷商管理系統(tǒng)(DMS)，經(jīng)銷商使用的CRM、客服中心(Call center)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)，質(zhì)量管理系統(tǒng)(QIS)等等，因此可以滿足日常主機(jī)廠自身日常運(yùn)營分析、產(chǎn)品分析以及對渠道運(yùn)營分析。

1)車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)：目前越來越多的主機(jī)廠考慮部署或者已經(jīng)部署車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有效補(bǔ)充用戶日常數(shù)據(jù)缺失，以ADAS系統(tǒng)為例，可以捕獲如下數(shù)據(jù)：用戶駕駛行為數(shù)據(jù)：用戶每次駕駛里程，轉(zhuǎn)向習(xí)慣，行駛速度、是否有疲勞駕駛等，可以有效幫助客戶畫像數(shù)據(jù)構(gòu)建產(chǎn)品參數(shù)實(shí)時獲?。翰煌悴考年P(guān)鍵運(yùn)營指標(biāo)，如轉(zhuǎn)速、溫度、電子指標(biāo)等，從而為精細(xì)化產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測和分析提供基礎(chǔ)

2)網(wǎng)絡(luò)輿情信息：網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)是用戶信息傳播的主要渠道，相比主機(jī)廠傳統(tǒng)方式，網(wǎng)絡(luò)信息會更早、更全面反映用戶對主機(jī)廠的相關(guān)信息，通過部署自有網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)或者購買第三方的SAAS服務(wù)，可以針對重點(diǎn)門戶、知名行業(yè)網(wǎng)站、論壇、電商平臺等通過爬蟲系統(tǒng)可以捕獲網(wǎng)絡(luò)新聞、論壇帖子、用戶評論等網(wǎng)絡(luò)信息基于大數(shù)據(jù)技術(shù)處理，通過網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行市場營銷、品牌影響力、用戶習(xí)慣、產(chǎn)品質(zhì)量等分析，以品牌為例，可以完成品牌日常熱度、口碑傾向等分析。

3)第三方外部數(shù)據(jù)：行業(yè)性數(shù)據(jù)：通過乘聯(lián)會等行業(yè)組織的數(shù)據(jù)引入，可以有效解決市場趨勢分析的數(shù)據(jù)引入;第三方用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)：和第三方數(shù)據(jù)合作中，得到用戶級的數(shù)據(jù)交換，考慮到第三方數(shù)據(jù)匹配成功率不足的問題，這就需要構(gòu)建統(tǒng)一的用戶標(biāo)簽體系和用戶多ID體系;此外更為可行的做法是充分利用第三方的做好用戶畫像分析數(shù)據(jù)，優(yōu)先完善用戶群統(tǒng)計數(shù)據(jù);

2、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理：使用sqoop抽取oracle數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)采集端數(shù)據(jù)來自多個數(shù)據(jù)庫，因此數(shù)據(jù)格式存在差異，需要抽取到hadoop平臺上，在導(dǎo)入的過程中依據(jù)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行一些簡單的清洗、篩選。

3、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計：對已經(jīng)導(dǎo)入的海量數(shù)據(jù)依據(jù)其本身特征進(jìn)行分析并為之分類匯總，以滿足大多數(shù)常見的分析需求。

4、數(shù)據(jù)挖掘：針對前面已經(jīng)數(shù)據(jù)分類匯總，利用數(shù)據(jù)挖掘算法對這些匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行深一步挖掘。數(shù)據(jù)挖掘算法都比較復(fù)雜，沒有預(yù)先設(shè)置的公式，這也是考驗(yàn)一個公司實(shí)力、人工智能的一個環(huán)節(jié)，只有相對準(zhǔn)確合適的算法才能從大數(shù)據(jù)中得到有價值的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

項(xiàng)目架構(gòu)：

1、相關(guān)負(fù)責(zé)組：數(shù)據(jù)收集組、數(shù)據(jù)處理組、分析組、建模算法組、數(shù)據(jù)展示組。

2、數(shù)據(jù)收集有多方面數(shù)據(jù)，有數(shù)據(jù)收集組通過爬蟲在相關(guān)對重點(diǎn)門戶、知名行業(yè)網(wǎng)站、論壇、電商平臺等通過爬蟲系統(tǒng)可以捕獲網(wǎng)絡(luò)新聞、論壇帖子、用戶評論等網(wǎng)絡(luò)信息。

3、數(shù)據(jù)處理組負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)庫抽取出來的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)抽取組的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的清洗、篩選，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行海量小數(shù)據(jù)合并。

4、分析組負(fù)責(zé)大量離線數(shù)據(jù)的分析，匯總分析出各種型號車輛的各項(xiàng)參數(shù)，以及根據(jù)售后維修的數(shù)據(jù)分析出出現(xiàn)問題最多的前10名的車型及其維修的部件的型號，并且匯總根據(jù)售后反饋回來的信息， 再次綜合出已出現(xiàn)問題的車型及其部件編號。還有網(wǎng)上爬蟲來自網(wǎng)絡(luò)新聞、論壇帖子、用戶評論等網(wǎng)絡(luò)信息，分析出客戶期望以及車輛問題。其中還包括用戶的行為分析，通過車輛的定位來確定客戶的喜好消費(fèi)，綜合上方收集來的用戶駕駛習(xí)慣來為用戶定制專有的用戶畫像。還有分析各地區(qū)人們的不同而分別投放不同的廣告。

我的職責(zé)

1、在hadoop生態(tài)圈上利用sqoop工具進(jìn)行oracle數(shù)據(jù)庫的增量抽取到HDFS

2、在hive中對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理、創(chuàng)建、修改客戶專屬畫像和汽車專屬畫像

3、按業(yè)務(wù)要求對hive進(jìn)行優(yōu)化

4、按業(yè)務(wù)要求HQL的編寫及調(diào)優(yōu)