在 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。
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