SPA 自研 PivotEngine 可以在 2 秒内完成。 数据是很多业务的核心驱动力之一。对于“SPA”这样的广告业务,更是如此。几十亿用户,每天几百亿次曝光,都产生大量的数据。对这些数据进行透视分析,发现其中蕴含的一些高层宏观信息,对于广告主以及我们自己的产品、运营、策略开发等人员的决策都能提供指导和帮助。 比如广告主投放一条广告,他想了解浏览了其广告的这批用户的年龄是个什么样的分布,更进一步地,其想对比一下曝光用户和有点击行为的用户,比如曝光中 25 岁的用户占比是 10%,但是点击中 25 岁的用户占比却高达 15%。 对于运营来说,他们可能想了解一段时间整个系统中获得不同曝光次数的用户的占比、点击率、产生的收入等。比如最近 10 天内产生 1 次曝光的用户的数量、平均点击率、收入,2 次曝光用户的数量、平均点击率、收入等。 对于广告主的这种简单需求,通过 SQL 可以这样得到结果:select age, count(*) from log where advertiser_id=xxx group by age。
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