1、大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案1、高負(fù)載和海量數(shù)據(jù)處理能力以云存儲(chǔ)為基石，以云計(jì)算為處理核心，建立了海量的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)支撐的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。每天可以承受千萬級(jí)PV的訪問壓力，支撐億級(jí)用戶及E8級(jí)各類數(shù)據(jù)存儲(chǔ)如日志文件、圖片、文檔、影音等?；诖舜髷?shù)據(jù)支撐平臺(tái)，不僅可以處理日以繼夜增長的TB級(jí)數(shù)據(jù)增量，更能滿足各類實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)需求。2、業(yè)界領(lǐng)先的實(shí)時(shí)性在實(shí)時(shí)處理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)秒級(jí)突破，可以對(duì)各項(xiàng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)驚醒實(shí)時(shí)查看與統(tǒng)計(jì)，方便客戶快速做出決策和即時(shí)響應(yīng)，適應(yīng)當(dāng)今快節(jié)奏

2、發(fā)展趨勢。如傳統(tǒng)監(jiān)控對(duì)年、月、周、日的頻次統(tǒng)計(jì)，我們可以實(shí)現(xiàn)24小時(shí)內(nèi)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，和管理當(dāng)前實(shí)時(shí)變化的統(tǒng)計(jì)儀表盤數(shù)據(jù)，更能實(shí)現(xiàn)724的用戶實(shí)時(shí)行為監(jiān)測及秒級(jí)分析。3、全面運(yùn)營監(jiān)控指標(biāo)體系不僅擁有常見的接入站點(diǎn)的運(yùn)營監(jiān)控流量指標(biāo)如UV、PV、IP、新舊訪客數(shù)，還建立了行為質(zhì)量指標(biāo)如用戶訪問停留時(shí)間、訪問次數(shù)、訪問深度、跳出次數(shù)等，并對(duì)此進(jìn)行了立體性匯總，如平均停留時(shí)間、平均加載時(shí)間、跳出率等以便進(jìn)行全局分析。該平臺(tái)具備業(yè)務(wù)所需的自定義業(yè)務(wù)

3、指標(biāo)，并可在此基礎(chǔ)之上加入客戶行為分析、網(wǎng)站訪數(shù)據(jù)接入層采用分布式日志系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)推拉模式的各種主流方式，并可按需升級(jí)為統(tǒng)一數(shù)據(jù)接入平臺(tái)，不僅支持日志及頁面源碼數(shù)據(jù)，還可以實(shí)現(xiàn)各類接口數(shù)據(jù)的無縫可視化接入，如關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)、各種主流非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。7、立體推薦及算法可替換平臺(tái)可以結(jié)合用戶群體特征、個(gè)性行為歷史及各種顯式、隱式反饋進(jìn)行人腦分析，實(shí)現(xiàn)個(gè)體用戶和群體用戶的立體推薦和全過程的人工干預(yù)。以算法平臺(tái)為支撐，建立了可視化的算法訓(xùn)練

4、和推薦結(jié)構(gòu)的過濾植入，以增強(qiáng)客戶個(gè)性化服務(wù)配置。實(shí)現(xiàn)了各種算法的替換、組合和深度學(xué)習(xí)，如傳統(tǒng)的UCF、ICF及業(yè)務(wù)創(chuàng)新的二度人脈剪枝算法等，以盡符合人腦思維習(xí)慣。8、多種風(fēng)格統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)現(xiàn)人性化的各種瀏覽器體驗(yàn)，傳統(tǒng)風(fēng)格如線性、柱形、餅狀分析圖為企業(yè)對(duì)不同時(shí)段網(wǎng)站訪問量、網(wǎng)站不同模塊的訪問量、針對(duì)訪客的不同分類進(jìn)行更加直觀的分析。創(chuàng)新風(fēng)格如熱力圖，更形象、視覺化的體現(xiàn)網(wǎng)站頁面不同位置客戶點(diǎn)擊密度，實(shí)時(shí)反映出群體用