2017年10月27日-28日，易觀A10大數(shù)據(jù)應(yīng)用峰會(huì)在北京召開(kāi)，本次峰會(huì)以“數(shù)以致用 源力覺(jué)醒”為主題。本次大會(huì)邀請(qǐng)到國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)領(lǐng)袖大咖，以及來(lái)互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)企業(yè)、媒體及資本領(lǐng)域在內(nèi)的3000多位與會(huì)者，共同喚醒“數(shù)字源力”，讓用戶(hù)數(shù)據(jù)價(jià)值得到充分釋放和利用。

在28日上午舉行的用戶(hù)視圖主論壇上，易觀CTO郭煒做了題為《智能時(shí)代的大數(shù)據(jù)用戶(hù)分析》的演講。郭煒提到，易觀重視從用戶(hù)搜索、用戶(hù)授權(quán)公開(kāi)的互聯(lián)網(wǎng)行為和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施采集的數(shù)據(jù)中，分析人們的情感、喜好和個(gè)性化需求，進(jìn)而提供更加精準(zhǔn)的服務(wù)。以下為演講實(shí)錄：

各位來(lái)賓，各位伙伴們，大家早上好，我是易觀的CTO郭煒。

我今天提綱挈領(lǐng)，來(lái)進(jìn)行拋磚引玉，來(lái)進(jìn)行分析，有一個(gè)副標(biāo)題：分析場(chǎng)景的擴(kuò)展、回歸與變革。大家看到了易觀展示一個(gè)大屏，其實(shí)在這個(gè)大屏上體現(xiàn)了今天所演講的主題，分析場(chǎng)景的擴(kuò)展、回歸與變革。怎么回事 一步一步來(lái)講。

先說(shuō)場(chǎng)景擴(kuò)展。做用戶(hù)分析第一感覺(jué)想到一件事，就是千人千面。的確，在大數(shù)據(jù)環(huán)境里面，針對(duì)每一個(gè)用戶(hù)自己的用戶(hù)行為，用戶(hù)標(biāo)簽都可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和算法，給每個(gè)人打上特殊的標(biāo)簽，像易觀給用戶(hù)打上8600個(gè)標(biāo)簽，根據(jù)這些標(biāo)簽做相關(guān)的推薦或者做相關(guān)猜你喜歡，根據(jù)現(xiàn)在的情況推薦一些想要的東西?，F(xiàn)在想到大數(shù)據(jù)，想到用戶(hù)標(biāo)簽，想到用戶(hù)分析第一反應(yīng)，這是我們分析的擴(kuò)展。

當(dāng)然，除了背后這些標(biāo)簽的拓展，還是我們做大數(shù)據(jù)可視化也有一些新的圖形出現(xiàn)，不知道右側(cè)上面圖，大家都知道，叫南丁格爾玫瑰圖，還有這些圖做了可視化。談到大數(shù)據(jù)都說(shuō)實(shí)時(shí)，我們?cè)诖笃翆?shí)時(shí)跳動(dòng)的數(shù)字其實(shí)來(lái)自易觀SDK，實(shí)時(shí)采集每天一個(gè)億級(jí)別的日活的用戶(hù)，這些數(shù)都是實(shí)時(shí)計(jì)算出來(lái)，每秒鐘計(jì)算超過(guò)55萬(wàn)條數(shù)字的情況。

其實(shí)大家裝很多APP的時(shí)候，我們能做到秒級(jí)別的，把這個(gè)人男女性別、偏好幾秒鐘之內(nèi)算出來(lái)，這不是易觀的特性，做數(shù)據(jù)的公司都可以做到。我們做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，實(shí)時(shí)性的提升也是一個(gè)變化。

在場(chǎng)景拓展這方面，我們還發(fā)現(xiàn)，我們?cè)谧龌貧w的東西，回歸是一個(gè)大的趨勢(shì)，什么是場(chǎng)景的回歸 先做第一個(gè)，第一是查詢(xún)，大家發(fā)現(xiàn)越來(lái)越多的需求不僅來(lái)自于推薦，越來(lái)越多的需求來(lái)自于用戶(hù)的查詢(xún)。在過(guò)去的時(shí)候，大家在5-6年前，大家想的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在做BI，我們要做一些能夠讓用戶(hù)直接查詢(xún)，讓用戶(hù)很快找到一些數(shù)據(jù)的結(jié)果，可能在最近幾年大家都在提大數(shù)據(jù)，我們做用戶(hù)畫(huà)像，在做標(biāo)簽喜好的大數(shù)據(jù)。

最近這一年，大家發(fā)現(xiàn)非常多數(shù)據(jù)查詢(xún)引擎在蓬勃發(fā)展，很多用戶(hù)的需求，重新看用戶(hù)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)怎么樣的，而不是每一個(gè)用戶(hù)單點(diǎn)的用戶(hù)是什么 每一個(gè)企業(yè)做分析的時(shí)候，我們看到黑箱子，看不見(jiàn)摸不見(jiàn)的人工智能的模型，我們還需要看到可視化、可量化的分析結(jié)果，這個(gè)分析結(jié)果是查詢(xún)時(shí)代的回歸，這里面指的易觀方舟的例子，現(xiàn)在像這樣的成績(jī)非常多。

大家看到非常多的企業(yè)用戶(hù)，看到我現(xiàn)在自己的用戶(hù)究竟長(zhǎng)什么樣子 通過(guò)哪一個(gè)渠道進(jìn)來(lái)，是什么樣的人群 看到這些人群，他們的活躍是怎樣的 留存是如何 客單價(jià)是如何，這背后是都是查詢(xún)。

面對(duì)大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)做抽樣，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下要求秒級(jí)的反饋，給你的四五臺(tái)機(jī)器，我們也舉辦了一個(gè)易觀查詢(xún)的大賽，我們看到查詢(xún)時(shí)代的回歸，我們給參賽選手4臺(tái)16G的機(jī)器，我們要求秒級(jí)的返回。我們有這么多的數(shù)據(jù)，這么多的用戶(hù)行為，這么多的用戶(hù)條件，馬上告訴我這個(gè)用戶(hù)群是什么樣的，它的數(shù)據(jù)量是過(guò)去傳統(tǒng)的存儲(chǔ)引擎的10倍、100倍，以及千倍以上。

第二個(gè)是SQL時(shí)代的回歸。在整個(gè)易觀技術(shù)發(fā)展路線(xiàn)上，我們自己曾經(jīng)嘗試過(guò)走過(guò)一段，我們用替代SQL去內(nèi)部執(zhí)行的困難，執(zhí)行一段時(shí)間遇到了困難，我發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)的效率降低了一半，人力成本增加了一倍，我們最近也有像阿里小伙伴加入我們易觀。即使如此，我們開(kāi)發(fā)效率還是沒(méi)有辦法去趕回到我們的SQL時(shí)代。為什么這樣想 

SQL這么多年，走了這么久，我們所有引擎都有自己的語(yǔ)言，有自己的定性化的東西。回到研發(fā)，回到所有的引擎時(shí)代都向SQL低頭，還有Spark，所有這些和數(shù)據(jù)相關(guān)的東西，最后回歸到我們SQL來(lái)，因?yàn)镾QL這么多年，真的是一個(gè)非常好的語(yǔ)言，我們經(jīng)常聽(tīng)到說(shuō)，我們PHP過(guò)時(shí)了，我們的JS也過(guò)時(shí)了，我們的Java過(guò)時(shí)了，從來(lái)沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)有一個(gè)東西把SQL干掉。大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)以后，我們SQL時(shí)代又回來(lái)了，我們做數(shù)據(jù)處理，做研發(fā)的時(shí)候，這是一個(gè)剛需。它的研發(fā)成本和人力投入是最佳的配置，最近一年我發(fā)現(xiàn)SQL正在回歸。

除了前面咱們看了時(shí)尚的圖形，其實(shí)圖形時(shí)代也在回歸。為什么 大家看到這個(gè)大屏，第一眼大家看到的東西一定是中間的用戶(hù)畫(huà)像，但是大家仔細(xì)想一想，真正你能夠理解的數(shù)字和意義 反而是上面實(shí)打?qū)嵉臄?shù)字，我看到用戶(hù)畫(huà)像，的確很時(shí)尚，但是什么含義 我可能需要理解很多。

同樣舉個(gè)例子，大家在座都讀過(guò)易觀分析報(bào)告，易觀所有的分析報(bào)告用的什么圖 最常用是什么圖 柱狀圖和折線(xiàn)圖，為什么 是因?yàn)樵谶@樣信息繁雜的社會(huì)里面，我們理解一個(gè)什么東西最快，還是具體東西最快。我們分析產(chǎn)品里面，特別讓人眼前一亮的圖形化的一些場(chǎng)景，但是其實(shí)我們很多的產(chǎn)品里面還是回歸到我們柱狀圖、折線(xiàn)圖，我們這些圖，讓我們的用戶(hù)以最快的時(shí)間獲得背后這些數(shù)字的意義。所以圖形化的回歸，代表著不是我們看到越花哨的圖越好，而是說(shuō)我們通過(guò)這些圖形真的讓大家理解圖形背后數(shù)字的意義。

剛才我說(shuō)了回歸。其實(shí)場(chǎng)景也在變化。在發(fā)生什么呢 第一個(gè)是查詢(xún)的變革，查詢(xún)的變革尤特別是最近舉辦的易觀OLAP大賽，挺令人震撼的，盡管有一個(gè)選手的速度不是最快的，查詢(xún)OLAP這么復(fù)雜的東西，代碼不需要十行，這意味著更復(fù)雜的查詢(xún)精簡(jiǎn)化的查詢(xún)，不像SQL寫(xiě)這么多東西，跟人類(lèi)交互更加自然的交流，可能想到哪里，根據(jù)我自然的一些想法，來(lái)慢慢逐步把代碼累起來(lái)，非自然，上下文交互場(chǎng)景。這一家參賽選手也是非常好的朋友，其實(shí)他的思路就是做這樣的事情。我覺(jué)得查詢(xún)的變革也是不斷地進(jìn)展。將來(lái)做一些查詢(xún)，可能像SIRI一樣，查一個(gè)數(shù)字，可能需要查什么樣的東西，像谷歌、百度、Yahoo一樣通過(guò)一個(gè)數(shù)字，就可以查詢(xún)，帶著上下文的數(shù)據(jù)就可以查詢(xún)出來(lái)。

感知的變革，大家看到了門(mén)口的智能感知設(shè)備，我們現(xiàn)在看到，通過(guò)我們WIFI探針的方式探針到每一個(gè)人的手機(jī)是什么樣的。我們現(xiàn)在智能臉部識(shí)別的設(shè)備非常好的，不是蘋(píng)果，還有很多國(guó)內(nèi)的廠商都能根據(jù)你的臉去看你是怎樣的人，包括一些智能的設(shè)備。

AI的升級(jí)，今天上午和下午，都會(huì)講人工智能升級(jí)給我們的數(shù)據(jù)帶來(lái)非常有意思的東西。可能大家都在講AI是什么 直接講AI引擎的升級(jí)，背后是AI輔助來(lái)做的。推薦引擎大家都知道，這是根據(jù)大家過(guò)去的行為點(diǎn)擊去推薦你感興趣的產(chǎn)品或者是新聞，其實(shí)大家在手機(jī)上面已經(jīng)感覺(jué)到了。我想講講場(chǎng)景引擎和情感引擎。

場(chǎng)景引擎是什么 場(chǎng)景引擎是由我們感知設(shè)備的變化，不僅僅在線(xiàn)上瀏覽行為發(fā)生了變化，也知道線(xiàn)下的行為發(fā)生了什么變化，此時(shí)此刻此地你現(xiàn)在需要什么東西。

我舉個(gè)例子，當(dāng)然這個(gè)例子的前提是，如果在座各位的手機(jī)里面，有我們易觀的SDK，我們?cè)谀跈?quán)的情況下，知道您其實(shí)今天早上在家起床以后，通過(guò)傳感器的捕捉，發(fā)現(xiàn)你其實(shí)匆匆忙忙就在家里出來(lái)，因?yàn)殚_(kāi)會(huì)比較早。從家里匆匆忙忙了以后，到了易觀的大會(huì)里，通過(guò)我們WIFI探針的感知，你真正入場(chǎng)了，是我們一些VIP的用戶(hù)。在這個(gè)時(shí)候，我們通過(guò)一些服務(wù)將一些消息直接發(fā)送到你手機(jī)上，比如：您是VIP的用戶(hù)，沒(méi)有吃早餐，要不要來(lái)一個(gè)金拱門(mén)的早餐呢 

那么什么是情感引擎 情感引擎根據(jù)你自己線(xiàn)下和線(xiàn)上的行為，以及面部識(shí)別的東西來(lái)判斷你的情緒。今天下午有一個(gè)主題叫《有溫度的AI》，背后講的用人工智能怎么判斷情感的狀態(tài)，現(xiàn)在聽(tīng)歌的狀態(tài)也可以判斷你的心情是如何 高興的，興奮的，沮喪的，再給你推薦相關(guān)的歌曲，這些都是情感引擎，可以看到推薦引擎大大地普及，場(chǎng)景引擎正在進(jìn)行，情感引擎正在慢慢嘗試，下一個(gè)會(huì)是什么 我認(rèn)為是一個(gè)心境引擎。

這個(gè)心境引擎是什么呢 有一個(gè)老話(huà)講：你怎么聽(tīng)不進(jìn)話(huà)呢 每個(gè)人溝通交流的時(shí)候有大量的信息，就像咱們交流的時(shí)候也有很多的信息，究竟哪些話(huà)真正聽(tīng)進(jìn)去呢 和什么東西相關(guān)呢 它和我們的場(chǎng)景有關(guān)，你在什么場(chǎng)景下 你在什么樣的心情下，你能接受什么樣的東西 其實(shí)這些東西背后是你的潛意識(shí)和你現(xiàn)有的行為，你現(xiàn)有的場(chǎng)景和你現(xiàn)有情感一個(gè)綜合。

我相信現(xiàn)在還沒(méi)有誰(shuí)開(kāi)始做，我相信在不久的未來(lái)，我們能看到這些信息，它一定是根據(jù)心境引擎，根據(jù)我們此時(shí)此刻的場(chǎng)景，根據(jù)我們現(xiàn)在的心情，找到最能打動(dòng)你的那句話(huà)，把這句話(huà)展現(xiàn)你面前，讓你潛移默化去影響，去教導(dǎo)你，讓你真正接受一些不知道的在潛移默化中去接受的一些東西。我相信總有一天，心境引擎會(huì)成為現(xiàn)實(shí)，會(huì)把你的心里潛在的需求，給出你心里預(yù)期一些服務(wù)，這是我講的未來(lái)一些革命、升級(jí)。

再回來(lái)，重新回到我們前面我講的這個(gè)題目，智能時(shí)代大數(shù)據(jù)用戶(hù)分析，我講了拓展、回歸、變革，大家會(huì)發(fā)現(xiàn)，今天全天所有的這些內(nèi)容，也斗志是圍繞著這些內(nèi)容在做的。

我們查詢(xún)看到SQL回歸，怎么去做實(shí)時(shí)的分析，有什么樣的進(jìn)展 我們大數(shù)據(jù)的云化，我們AI的語(yǔ)音，AI的共享單車(chē)、視頻，AI情感引擎、AI視覺(jué)識(shí)別都是發(fā)生變化。我們易觀一起與您同行。我今天整體的演講就到這里，昨天我們正式發(fā)布易觀方舟，在這里我為易觀方舟代言，歡迎各位有志于數(shù)據(jù)分析，做數(shù)據(jù)引擎的小伙伴加入到易觀當(dāng)中來(lái)，非常感謝。

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿