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滴滴基于大数据的用户问题定位建设与实践

  • 2019-08-20
  • 本文字数:501 字

    阅读完需:约 2 分钟

滴滴基于大数据的用户问题定位建设与实践

QCon北京2018大会上,张晓杰讲师做了《滴滴基于大数据的用户问题定位建设与实践》主题演讲,主要内容如下。


演讲简介


在互联网行业,有用户的地方就有用户问题,定位解决用户问题是提升用户体验的必经之路,滴滴也不例外。其中解答司机听单量少和乘客发出的订单无司机应答这类典型问题,成为提升平台满意度的日常。随着滴滴业务的发展,订单量在不断增加,平台吸引的司机也越来越多,同时产品的丰富度和策略的复杂度也逐渐提高,这给问题定位带来了越来越多的困难。本次演讲围绕问题定位这一话题,结合大数据的能力(存储、查询、trace 等),介绍滴滴的实践。希望通过本次分享,为大家打开一些问题定位的思路。

听众受益

  • 针对不同系统,问题定位方法的选型;

  • 滴滴用户问题定位的核心技术方案。


讲师介绍


张晓杰


滴滴 资深测试开发工程师


曾任职于百度,先后参与过网页搜索和 ecom 检索端重要模块的测试,负责过核心模块的线上业务监控,以及广告投放相关的问题定位。2016 年加入滴滴,负责跟分单引擎相关的用户问题定位,探索出了特定场景下轻量级的数据收集存储查询方案,建设了典型问题的成熟定位方案。












完整演讲 PPT 下载链接


https://qcon.infoq.cn/2018/beijing/schedule


2019-08-20 00:001504

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