阿里巴巴淘票票 - 会员中台建设
• 背景:淘票票会员业务线原有 60 余个” 烟囱式” 开发任务，存在严重的数据延迟、口径混乱、维护成本 高、逻辑冗杂等问题。根据运营侧的数据需求和规划，重构淘票票会员业务中台。
• 技术方案:以维度建模理论为指导，结合 AliCloud + Hadoop + Spark + Flink等工具。
• 个人工作:参与业务主题域划分和开发规范制定，主导各主题模型分层设计和 ETL 开发等工作，与运营和分析师合作确定业务核心指标口径。
• 项目成果:重构后的会员中台数据分层明确、产出及时、易于维护、口径准确唯一。建立报表系统以支持各维度层级下指标的下钻和上卷，使业务同学更高效直观的使用数据。 目前重构的会员中台已上线，使用的运营人员达 20 余人，获得运营主管的肯定。

网易云音乐 - 运营推歌助手
• 背景:分析各爆款歌曲数据，使用机器学习模型对曲库中的长尾歌曲进行挖掘，将高潜歌曲推荐 给市场部同学进行推广引流。
• 技术方案:Spark、Scala、机器学习。1)项目难点在于标签缺失(大量歌曲无标签)和正负样本不 平衡(爆款歌曲很少)。2)先分析爆款歌曲和长尾歌曲数据分布规律，使用聚类算法对无标签歌 曲进行初步打标，使用 LR+GBDT 模型筛选出部分高潜歌曲供市场部同学人工打标，回流的带标 签数据加入训练样本重新迭代。
• 个人工作:数据分析 + 算法开发。
• 项目成果:每周提供 10 首高潜歌曲供市场部推广，周引入新客 10w。