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項(xiàng)目經(jīng)歷（案例一）

項(xiàng)目時(shí)間：2015-01到至今

項(xiàng)目名稱(chēng)：醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)字庫(kù)的創(chuàng)建

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

該項(xiàng)目為公司內(nèi)部完善產(chǎn)品的設(shè)計(jì)項(xiàng)目。該字庫(kù)的創(chuàng)建主要解決系統(tǒng)中醫(yī)院描述性數(shù)據(jù)不規(guī)范問(wèn)題。根據(jù)字庫(kù)，將不規(guī)范的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，為數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)度提供有力支持。由于醫(yī)院數(shù)據(jù)錄入的不規(guī)范，且數(shù)據(jù)量過(guò)大，不易于系統(tǒng)分析，并使得系統(tǒng)分析得出的結(jié)果精準(zhǔn)度有所下降，因此，該項(xiàng)目的目標(biāo)是，標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)院描述性數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)分析的精準(zhǔn)度和可靠性。

我的職責(zé)

負(fù)責(zé)前期字庫(kù)數(shù)據(jù)的ETL，以及在數(shù)據(jù)庫(kù)中的構(gòu)建。字庫(kù)的構(gòu)建解決了一直以來(lái)公司在處理醫(yī)院描述性數(shù)據(jù)時(shí)的規(guī)范化問(wèn)題，使得公司研發(fā)系統(tǒng)更加完善。

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例二）

項(xiàng)目時(shí)間：2016-03到至今

項(xiàng)目名稱(chēng)：登云美業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái) | 項(xiàng)目工具：Centos6.5、cloudera manage5.7、CDH5.7（hadoop2、sqoop、flume、kafka、zookeeper、hbase、hive、spark）、MySQL等

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)的科技力量來(lái)推動(dòng)企業(yè)乃至社會(huì)的發(fā)展，可以說(shuō)未來(lái)幾年將是大數(shù)據(jù)風(fēng)起云涌，競(jìng)爭(zhēng)激烈的時(shí)代，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存！數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)意義非凡！

數(shù)據(jù)來(lái)源：1、歷史數(shù)據(jù)：海量的歷史數(shù)據(jù)，從98年的線(xiàn)下數(shù)據(jù)到現(xiàn)在時(shí)刻產(chǎn)生的數(shù)據(jù)

2、APP產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)：主要來(lái)自APP（每天每耶、妃子校）日志，用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)

3、第三方采購(gòu)數(shù)據(jù)：與同類(lèi)型公司交換或者購(gòu)買(mǎi)一些相關(guān)數(shù)據(jù)，以便于更加詳細(xì)的分析用戶(hù)操作的行為

項(xiàng)目階段：第一階段：大數(shù)據(jù)采集，清洗，分析框架搭建

第二階段：數(shù)據(jù)胡數(shù)據(jù)流入，產(chǎn)品數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

第三階段：外部數(shù)據(jù)打通，分析模型建立，用戶(hù)畫(huà)像，推動(dòng)引擎，動(dòng)態(tài)榜單

我的職責(zé)

1、負(fù)責(zé)平臺(tái)搭建方案和具體步驟的文檔編寫(xiě)

2、海量歷史數(shù)據(jù)分批的導(dǎo)入

3、現(xiàn)產(chǎn)生的日志文件清洗、分析

4、現(xiàn)有日志與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合做出詳細(xì)的用戶(hù)畫(huà)像

5、按要求對(duì)hql的編寫(xiě)

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例三）

項(xiàng)目時(shí)間：2015-01到至今

項(xiàng)目名稱(chēng)：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(duì)汽車(chē)行業(yè)數(shù)字化浪潮發(fā)掘企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值，推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展和創(chuàng)新，采用先進(jìn)的云計(jì)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(guò)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)系統(tǒng)獲取研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)銷(xiāo)售、售后等各種信息，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)等用戶(hù)端口獲取用戶(hù)的用車(chē)習(xí)慣、需求，以及對(duì)產(chǎn)品的抱怨等等。這些大數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)分析以后得出一些結(jié)論，為車(chē)型的研發(fā)、改進(jìn)為營(yíng)銷(xiāo)策略的制定；為廣告的精準(zhǔn)投放；為生產(chǎn)、庫(kù)存的調(diào)整；為銷(xiāo)售、售后的跟進(jìn)；提供數(shù)據(jù)、智力支持。 統(tǒng)計(jì)用戶(hù)的審美喜好、用車(chē)習(xí)慣，給新車(chē)的設(shè)計(jì)師提供參考。這樣出來(lái)的新車(chē)，勢(shì)必?fù)碛袝充N(xiāo)的基礎(chǔ)。 在廣告投放階段，云鏡能精準(zhǔn)地找到潛在客戶(hù)，甚至廣告的形式及內(nèi)容都可以根據(jù)用戶(hù)的喜好進(jìn)行定制。這毫無(wú)疑問(wèn)會(huì)提高廣告效果。對(duì)用戶(hù)的抱怨進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理用戶(hù)抱怨，提高用戶(hù)滿(mǎn)意度，同時(shí)為車(chē)型改進(jìn)提供參考。

監(jiān)測(cè)到某一車(chē)型多次出現(xiàn)同一故障，系統(tǒng)可以通過(guò)車(chē)載終端、手機(jī)對(duì)相同車(chē)型的車(chē)主進(jìn)行提醒。讓車(chē)主到4S店進(jìn)行預(yù)防性檢查，同時(shí)可以進(jìn)行進(jìn)店預(yù)約，節(jié)約車(chē)主時(shí)間。

項(xiàng)目描述：

1、數(shù)據(jù)來(lái)源： 數(shù)據(jù)傳統(tǒng)來(lái)源已經(jīng)有了相對(duì)成熟生產(chǎn)系統(tǒng)體系，包括銷(xiāo)售領(lǐng)域的分銷(xiāo)商管理系統(tǒng)(DMS)，經(jīng)銷(xiāo)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(mǎn)足日常主機(jī)廠自身日常運(yùn)營(yíng)分析、產(chǎn)品分析以及對(duì)渠道運(yùn)營(yíng)分析。

1)車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)：目前越來(lái)越多的主機(jī)廠考慮部署或者已經(jīng)部署車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有效補(bǔ)充用戶(hù)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(hù)駕駛行為數(shù)據(jù)：用戶(hù)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(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)構(gòu)建產(chǎn)品參數(shù)實(shí)時(shí)獲?。翰煌悴考年P(guān)鍵運(yùn)營(yíng)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(cè)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(hù)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(huì)更早、更全面反映用戶(hù)對(duì)主機(jī)廠的相關(guān)信息，通過(guò)部署自有網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)系統(tǒng)或者購(gòu)買(mǎi)第三方的SAAS服務(wù)，可以針對(duì)重點(diǎn)門(mén)戶(hù)、知名行業(yè)網(wǎng)站、論壇、電商平臺(tái)等通過(guò)爬蟲(chóng)系統(tǒng)可以捕獲網(wǎng)絡(luò)新聞、論壇帖子、用戶(hù)評(píng)論等網(wǎng)絡(luò)信息基于大數(shù)據(jù)技術(shù)處理，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、品牌影響力、用戶(hù)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(guò)乘聯(lián)會(huì)等行業(yè)組織的數(shù)據(jù)引入，可以有效解決市場(chǎng)趨勢(shì)分析的數(shù)據(jù)引入;第三方用戶(hù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)：和第三方數(shù)據(jù)合作中，得到用戶(hù)級(jí)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(wèn)題，這就需要構(gòu)建統(tǒng)一的用戶(hù)標(biāo)簽體系和用戶(hù)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(hù)畫(huà)像分析數(shù)據(jù)，優(yōu)先完善用戶(hù)群統(tǒng)計(jì)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(kù)中的數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)采集端數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，因此數(shù)據(jù)格式存在差異，需要抽取到hadoop平臺(tái)上，在導(dǎo)入的過(guò)程中依據(jù)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的清洗、篩選。

3、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)：對(duì)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(lèi)匯總，以滿(mǎn)足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求。

4、數(shù)據(jù)挖掘：針對(duì)前面已經(jīng)數(shù)據(jù)分類(lèi)匯總，利用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)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(méi)有預(yù)先設(shè)置的公式，這也是考驗(yàn)一個(gè)公司實(shí)力、人工智能的一個(gè)環(huán)節(jié)，只有相對(duì)準(zhǔn)確合適的算法才能從大數(shù)據(jù)中得到有價(jià)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(guò)爬蟲(chóng)在相關(guān)對(duì)重點(diǎn)門(mén)戶(hù)、知名行業(yè)網(wǎng)站、論壇、電商平臺(tái)等通過(guò)爬蟲(chóng)系統(tǒng)可以捕獲網(wǎng)絡(luò)新聞、論壇帖子、用戶(hù)評(píng)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(kù)抽取出來(lái)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(xiàn)數(shù)據(jù)的分析，匯總分析出各種型號(hào)車(chē)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(wèn)題最多的前10名的車(chē)型及其維修的部件的型號(hào)，并且匯總根據(jù)售后反饋回來(lái)的信息， 再次綜合出已出現(xiàn)問(wèn)題的車(chē)型及其部件編號(hào)。還有網(wǎng)上爬蟲(chóng)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)新聞、論壇帖子、用戶(hù)評(píng)論等網(wǎng)絡(luò)信息，分析出客戶(hù)期望以及車(chē)輛問(wèn)題。其中還包括用戶(hù)的行為分析，通過(guò)車(chē)輛的定位來(lái)確定客戶(hù)的喜好消費(fèi)，綜合上方收集來(lái)的用戶(hù)駕駛習(xí)慣來(lái)為用戶(hù)定制專(zhuān)有的用戶(hù)畫(huà)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(kù)的增量抽取到HDFS

2、在hive中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理、創(chuàng)建、修改客戶(hù)專(zhuān)屬畫(huà)像和汽車(chē)專(zhuān)屬畫(huà)像

3、按業(yè)務(wù)要求對(duì)hive進(jìn)行優(yōu)化

4、按業(yè)務(wù)要求HQL的編寫(xiě)及調(diào)優(yōu)

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例四）

項(xiàng)目時(shí)間：2015-08到至今

項(xiàng)目名稱(chēng)：新華保險(xiǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng) | 項(xiàng)目工具：oracle 11g

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

新核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)前后臺(tái)運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)處理支持，實(shí)現(xiàn)保單的全生命周期相關(guān)業(yè)務(wù)處理，實(shí)現(xiàn)外部差異化服務(wù)、內(nèi)部集約化、運(yùn)營(yíng)精益化有效的基礎(chǔ)支撐平臺(tái)。

為實(shí)現(xiàn)個(gè)險(xiǎn)理賠處理流程系統(tǒng)化、智能化、集中精益化，支持公司業(yè)務(wù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)個(gè)險(xiǎn)理賠閉環(huán)管理，提升作業(yè)效率，提升客戶(hù)體驗(yàn)、提高客戶(hù)粘度，提出個(gè)險(xiǎn)理賠新核心系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求。

新契約是保險(xiǎn)公司整個(gè)運(yùn)營(yíng)體系中非常重要的一項(xiàng)業(yè)務(wù)職能，是一張有效的保單建立就是從新契約開(kāi)始，是保險(xiǎn)公司和客戶(hù)建立合同的重要步驟。新契約主要分為四大部分：承保處理、承保管理、承保查詢(xún)、承保報(bào)表。

而保全是保險(xiǎn)合同在保險(xiǎn)期間內(nèi)，為了維持合同效力，保險(xiǎn)公司根據(jù)合同約定及投保人、被保險(xiǎn)人或者受益人的要求而提供的一系列服務(wù)。即圍繞合同內(nèi)容變更、年金或者滿(mǎn)期金給付等服務(wù)項(xiàng)目而開(kāi)展的工作。

我的職責(zé)

庫(kù)表及數(shù)據(jù)模型的維護(hù)；異常數(shù)據(jù)的查詢(xún)與處理;數(shù)據(jù)遷移腳本編寫(xiě)及優(yōu)化