池网科技 一、技术创新点怎么写？
用比较法书写项目特色与创新点。创新点最好的表达就是比较出来的，只有了比较，就有了创新。
第一段文字最好是表述传统技术的不足和问题，或者现有技术的不足跟局限性。
第二段文字开始进行技术创新描述，顺向思维、逆向思维都可以书写，只要能将产品的亮点与创新表述清楚就可以了。
二、科学技术创新点重要地位？
1、纵观科技发展的轨迹，他的每一次重大突破都会引起经济的深刻变革和社会的巨大进步。
2、当今世界，科学技术日益渗透到经济建设社会进步和人类进步的各个领域，成为生产力中最活跃的因素，科学技术是第一生产力。
3、中国的发展离不开科学技术的进步，在尖端技术的掌控和创新方面，我国已经建立起坚实的基础，在一些重要领域已经走在世界的前列，像天宫一号、神州八号等。但是，我国科技的总体水平同世界先进水平仍有较大的差距，同我国经济社会发展的要求还有许多不相适应的地方。要迅速提高我国的生产力水平，缩小与发达国家的差距，就必须加快发展科学技术。
4、把发挥我国社会主义制度的优越性同推进我国改革开放和发展先进的科学技术结合起来，是实现我国生产力快速发展和社会主义全面进步的必然要求。建设，必须始终把独立自主、自力更生作为自己发展的根本基点。
5、创新是一个国家和民族发展的不竭动力!
不管人们有没有意识到，科学技术已经深深的影响着我们的日常生活，在经济社会发展扮演着不可或缺的角色。21世纪以来，科学技术，尤其是计算机网络技术、电子信息技术的飞速发展，使得手机、电脑那些昂贵的奢侈品步入寻常百姓家，成为我们生活的必需品。想象一下，如果没有手机，我们如何随心所欲地与亲人保持联系呢；如果没有网络，我们又如何与远在异国他乡的朋友谈天论地；如果没有高清晰的电视技术，我们又如何享受华丽的好莱坞电影？当然，我们也必须承认，科学技术在一定程度上也改变着我们的生活方式，改变着我们的文化。
正是因为科学技术具有如此的重要性，我们的国家领导人也在多种场合提出大力发展科学技术。我国在改革开放以后取得了很大地进步，步入了科技强国之林。但是，我们还应该认识到，我国很多技术都受限于发达国家。所以，我们应该奋起直追，迎头赶上。
作为当前社会的一员，我们不仅应该认识到科技的重要性，还应该努力学习科学技术，用科学技术来武装我们的头脑，具有献身科学的勇气和决心，具有用科学技术来发展全人类的博大胸怀。更重要地是，我们还应当教育我们的后代，要热爱科学，尊重科学！
三、大数据 技术创新
大数据与技术创新的重要性
大数据和技术创新是当今快速发展的数字化时代中不可忽视的两个关键词。随着信息技术的迅猛发展，人们对数据的需求不断增长，同时技术的不断推陈出新也为数据的获取和分析提供了更多的可能性。本文将探讨大数据和技术创新的重要性，以及它们如何相辅相成，为企业和社会带来巨大的变革。
大数据的定义和特点
大数据是指体量巨大、多样化和高速增长的数据集合，这些数据在传统的数据处理软件和数据库工具无法处理的情况下才能发挥价值。它具有以下特点：
- 体量巨大：大数据的容量通常超过传统数据处理工具的处理能力。
- 多样化：大数据包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、视频等。
- 高速增长：以每秒生成的数据量而言，大数据是高速增长的。
技术创新在大数据时代的机遇
在大数据时代，技术创新为有效地收集、存储、处理和分析大数据提供了机遇。以下是技术创新在大数据领域的一些应用：
云计算
云计算通过提供可伸缩的计算和存储资源，帮助企业灵活地处理大数据，降低了硬件投资和维护成本。云计算为大数据分析提供了更高的效率和弹性。
人工智能
人工智能技术可以通过机器学习和深度学习等方法，从大数据中提取有价值的信息和规律。人工智能在大数据挖掘、预测和决策方面发挥着重要作用。
物联网
物联网技术使得各种设备和传感器能够与互联网连接并实时共享数据。通过物联网技术，大量的传感器数据可以被采集、存储和分析，从而为企业提供更精准的决策支持。
大数据与技术创新的互补关系
大数据和技术创新相互依存，相辅相成。技术创新为大数据分析提供了更强大的工具和方法，而大数据则为技术创新提供了更广阔的应用场景和数据支持。
首先，大数据为技术创新提供了更广阔的应用场景。通过对大数据的分析，企业和研究机构可以发现市场的趋势和需求，从而指导技术的研发和创新。
其次，大数据为技术创新提供了数据支持。技术创新需要大量的数据进行训练和验证，而大数据提供了丰富多样的数据源，为技术创新提供了可靠的数据基础。
最后，技术创新为大数据分析提供了更强大的工具和方法。例如，人工智能技术可以帮助从大数据中发现隐藏的模式和关联规律，提高数据的分析和挖掘效率。
大数据与技术创新带来的变革
大数据和技术创新的结合将给企业和社会带来巨大的变革。
在企业层面，大数据分析可以帮助企业发现新的商机和增加运营效率。通过对大数据的分析，企业可以了解市场需求和消费者行为，优化产品和服务，提高竞争力。
在社会层面，大数据和技术创新可以促进社会的智能化和可持续发展。例如，在城市管理方面，大数据分析可以帮助优化交通流量、节能减排，并提升城市的整体运行效率。
结论
大数据和技术创新的重要性在当今数字化时代日益凸显。它们的结合不仅为企业和社会带来了巨大的变革，也为我们开辟了无限的可能性。因此，我们应该积极推动大数据的应用和技术创新，进一步推动社会的发展和进步。
四、水产养殖技术创新点
水产养殖技术创新点
随着科技的快速发展和人口的增长，水产养殖业正成为满足人们对健康食品需求的重要方式之一。为了促进水产养殖业的可持续发展，我们需要关注水产养殖技术的创新点。本文将介绍一些目前在水产养殖领域中有潜力的创新点。
1. 智能养殖系统
智能养殖系统是一种利用先进技术和数据分析来监控和管理水产养殖过程的方法。通过使用传感器、自动控制系统和远程监测技术，养殖人员可以实时监测水体温度、水质、饲料投放和鱼类生长状况等关键指标。这些技术的应用能够提高养殖效率、减少资源浪费，并且提升水产养殖的产量和质量。
智能养殖系统还可以与人工智能和大数据分析相结合。通过收集和分析大量养殖数据，系统可以自动调整养殖环境和管理策略，从而更好地满足鱼类的需求，并减少疾病和死亡风险。这种技术创新将帮助水产养殖业实现更高效、更可持续的发展。
2. 水质监测与处理技术
水质是水产养殖过程中非常关键的因素之一。传统的水质监测方法通常需要人工采集样本并进行实验室分析，这过程耗时且成本较高。现在，一些创新的水质监测技术正在兴起，例如使用离子选择电极和光学传感器来实时监测水体中的氧气、酸碱度和有害物质等指标。
同时，水质处理技术也在不断创新。一些先进的水质处理方法，如生物滤池、纳米技术和化学氧化等，可以有效去除水体中的污染物质，并且降低对周围环境的影响。这些创新的水质监测与处理技术有助于提高水产养殖的环境友好性，并减少养殖过程中的水污染问题。
3. 人工饲料与营养管理
传统的水产养殖往往依赖于天然饲料，如浮游生物和植物。然而，这些天然饲料生产周期长，数量有限，因此面临着饲料供应不稳定的问题。为了解决这一问题，人工饲料的研发成为水产养殖技术的创新方向之一。
人工饲料是利用科学配方制备的食物，可以满足不同种类水产动物的营养需求。通过研究饲料成分、比例和加工工艺，可以制造出更符合水产动物生长和健康发育的饲料。此外，营养管理也是重要的创新点，通过调整饲料成分和投喂策略，可以最大程度地提高鱼类的生长速度、产卵率和肉质品质。
4. 生态养殖系统
为了保护水产养殖环境，生态养殖系统被提出作为一种可持续发展的解决方案。该系统通过模拟和改进自然环境中的生态过程，建立起一系列相互作用的生态系统。生态养殖系统可以有效降低对外界环境的影响，减少养殖过程中的污染物排放，并提高水产动物的生长和生存率。
生态养殖系统的典型例子包括循环水养殖系统、河流农田水库联合养殖以及湿地养殖系统等。通过这些系统，养殖人员可以更好地管理养殖环境，提供更好的生活条件，从而改善水产动物的健康和生长效果。
5. 养殖环境控制技术
养殖环境的控制对于水产养殖的成功至关重要。创新的养殖环境控制技术可以帮助养殖人员精确控制养殖环境中的温度、光照、氧气含量和水流速度等参数。
例如，光照控制技术可以模拟不同季节不同地区的日照条件，调整光照周期和强度，从而调节鱼类的生长周期和繁殖行为。温度控制技术可以提供恒温环境，提高鱼类的免疫力和生长速度。通过精确控制这些环境参数，养殖人员可以最大程度地提高养殖效益，并减少疾病和损失。
总结起来，水产养殖技术的创新点主要包括智能养殖系统、水质监测与处理技术、人工饲料与营养管理、生态养殖系统和养殖环境控制技术。这些创新点的应用将推动水产养殖行业向更加高效、环保和可持续的方向发展。
五、大数据技术创新大赛
大数据技术创新大赛：引领未来的数据革命
大数据时代已经到来，它带来了前所未有的机遇和挑战。在这个信息爆炸的时代，准确、高效地处理和分析海量数据对于企业和社会发展至关重要。为了推动大数据技术的创新与应用，许多国内外科技巨头纷纷举办大数据技术创新大赛。
其中最受关注的一项大赛是大数据技术创新大赛，它是一个面向全球的创新竞赛，旨在鼓励和激励各行各业的人才积极参与大数据技术的研究和应用。这个竞赛以其权威性、公正性和专业性而广受赞誉。
赛事背景
大数据技术创新大赛是由国内知名科技公司发起并主办的，其目的是推动大数据技术的突破与创新，促进产学研用结合，推动大数据技术在产业化过程中的广泛应用。
随着人工智能、云计算和物联网等技术的迅速发展，大数据也成为了未来发展的核心竞争力。大数据技术的创新对于提高企业的竞争力，推动经济的发展具有重要意义。因此，大数据技术创新大赛的举办，成为了促进企业创新、交流与合作的重要平台。
赛事规模与组织
大数据技术创新大赛每年吸引了来自世界各地的数千名参赛者。参赛者可以是高校学生、研究人员，也可以是职业技术人员和企业的工程师。他们组成了各个团队，充分发挥各自的专业技能和创造力，展示自己在大数据领域的才华。
为了确保比赛的公正性和专业性，大数据技术创新大赛设置了严格的评审机制。参赛作品将经过多轮评审，包括初选、复选和决赛等环节。评审团由业界权威的专家和学者组成，他们将根据作品的技术含量、创新性和实用性进行评判。
赛事主题与内容
大数据技术创新大赛的主题涵盖了大数据技术的各个领域和应用场景。例如，数据分析与挖掘、机器学习与人工智能、大数据可视化、数据安全与隐私保护等。
参赛者可以选择自己感兴趣的主题进行研究和开发，并提出创新的解决方案。他们可以利用已有的大数据平台和工具，也可以自主开发新的算法和系统。通过参加大数据技术创新大赛，他们不仅可以锻炼自己的技术能力，还能与行业内的专家和企业进行深入交流与合作。
赛事意义与影响
大数据技术创新大赛为参赛者和社会带来了巨大的意义和影响。
对于参赛者而言，大数据技术创新大赛是一个展示自己才华和能力的舞台。通过与其他优秀的参赛者竞争，他们可以学习和借鉴对方的经验和技巧，提高自己的能力和水平。同时，他们还有机会与评审团和企业进行面对面的交流，拓展自己的人脉和资源。
对于社会而言，大数据技术创新大赛的举办促进了大数据技术的发展与应用。优秀的作品在比赛中脱颖而出，将得到企业和投资方的关注和支持。这些作品有望在未来为企业提供更加高效、精准的决策支持，推动各行各业的数字化转型和升级。
结语
大数据技术创新大赛的举办推动了大数据技术的突破与创新，提升了我国在大数据领域的国际影响力。这个创新竞赛为参赛者提供了学习和交流的平台，也为企业提供了人才和技术支持。
面对日益激烈的市场竞争和数字化转型的需求，大数据技术的创新与应用已经成为企业和社会的共同追求。大数据技术创新大赛将继续引领未来的数据革命，推动我国在信息技术领域的创新与发展。
六、智能水产养殖技术创新点
智能水产养殖技术创新点
随着科技的发展和人们对健康饮食的需求增加，智能水产养殖技术的创新成为了水产养殖业的重要方向之一。本文将探讨智能水产养殖技术的创新点，为读者了解和应用该领域的发展提供参考。
1. 自动监测与控制系统
传统的水产养殖方式通常需要大量人力物力进行监测和控制，效率低且易出错。而智能水产养殖技术引入了自动监测与控制系统，可以实时监测水质、温度、养殖密度等关键指标，通过自动控制装置进行调节和控制，提高生产效率和质量。
自动监测与控制系统的创新点在于采用了各类传感器和智能控制装置，能够迅速准确地检测关键指标并自动调整养殖环境。例如，通过光学传感器可以监测水质的透明度，通过温度传感器可以监测水温的变化，通过智能控制装置可以自动控制投饵和通风等操作。
2. 大数据与人工智能应用
智能水产养殖技术的另一个创新点是大数据与人工智能的应用。通过收集和分析大量的养殖数据，应用人工智能算法，可以实现智能化的决策和优化，提高养殖效果。
大数据与人工智能应用的创新点在于从海量数据中挖掘出隐藏的规律和趋势，并将其转化为可操作的决策。例如，通过分析历史数据和当前数据，可以预测鱼类的生长趋势和健康状况，通过智能算法优化投饵方案和运动控制，提高养殖效益。
3. 环境友好与可持续发展
智能水产养殖技术的创新点还体现在环境友好与可持续发展方面。传统的水产养殖方式往往面临着水质污染、能源消耗等问题，而智能水产养殖技术通过创新手段可以改善这些问题，实现更环保和可持续的养殖方式。
环境友好与可持续发展的创新点在于引入了新的技术和装置，如循环水处理系统和太阳能光伏发电系统。循环水处理系统可以净化和循环利用养殖废水，大幅降低水质污染的风险；太阳能光伏发电系统则可以提供清洁能源，减少养殖过程中的能源消耗。
4. 远程监控与管理
智能水产养殖技术的另一个创新点是远程监控与管理。传统的养殖方式需要人工全程参与，而智能化的养殖系统可以通过网络进行远程监控和管理，实现养殖过程的可视化和远程操作。
远程监控与管理的创新点在于通过网络和云计算技术，将养殖数据传输到远程管理平台，实现对养殖过程的实时监控和精细管理。养殖人员可以通过智能手机或电脑随时随地地监测养殖环境和运行状态，并进行远程操作和决策。
5. 智能养殖设备与工具
智能水产养殖技术的创新点还包括智能养殖设备与工具的开发。传统的水产养殖过程通常依赖于人工操作，效率低且成本高，而智能化的养殖设备与工具可以实现自动化和智能化，提高养殖效率和降低成本。
智能养殖设备与工具的创新点在于引入了新的技术和材料，如机器人养殖器和智能投饵器。机器人养殖器可以自动完成养殖过程中的繁重劳动，如清理养殖池和定期检测设备；智能投饵器可以根据鱼类的需求和生长情况，智能调整投饵量和投饵时间。
结语
智能水产养殖技术的创新点包括自动监测与控制系统、大数据与人工智能应用、环境友好与可持续发展、远程监控与管理以及智能养殖设备与工具。这些创新点的应用使得水产养殖过程更加高效、智能和可持续，对于水产养殖业的发展具有重要的推动作用。
七、你认为在农业领域目前有哪些值的深挖的技术创新点？
2008年，“功能农业”的雏形概念由赵其国院士在中国科学院负责编写的《中国至2050年农业科技发展路线图》中首次提出。
赵其国院士总结提出了农业发展的三阶段：
- 高产农业是为了“吃饱肚子”，是让每个人不挨饿，是很长时间以来农业的重要任务，甚至在未来仍是中国农业人的重要工作之一；
- 绿色农业是“吃得安全”，属于第二个阶段，这个阶段的重心是保持良好生态基础，尽量减少农产品中有害的东西，有机农业是这一阶段的最高级。
- 功能农业则是为了“吃得健康”，属于第三个阶段。通过农产品的营养化、功能化，让它成为维护、提升人体健康的重要载体。
什么是功能农业
功能农业，是指通过生物营养强化技术或其他生物工程技术生产出具有健康改善功能的农产品。简单地说，就是生产出的农产品能够定量满足对人体健康有益的微量营养需求，比如，满足不同年龄段、不同群体所需要的钙、铁、锌、硒等，进而达到促进生长、发育，增强免疫力、抵御癌症、延缓衰老的目标。
功能农业的使命，就是让农产品进入功能时代。功能农业的核心要求是，农产品中某一种或几种健康有益成分基本定量，并可以标准化实现。
功能农产品和功能食品的概念在世界各国有所不同，但一般认为它应具有三个基本属性，
- 食物的基本属性，也就是有营养还要保证安全；
- 修饰属性，也就是具备色、香、味，能使人产生食欲；
- 功能属性，也就是对机体的生理机能有一定的良好调节作用。
功能属性是一般食品所不具备的特性，而功能农产品和功能食品正是这三个属性的完美体现和科学结合。
根据食用对象的不同可分为两大类：
- 日常功能性食用品，或称为日常保健用食用品。它是根据各种不同的健康消费群（诸如婴儿、老年人和学生等）的生理特点与营养需求而设计的，旨在促进生长发育或维持活力与精力，强调其成分能充分显示身体防御功能和调节生理节律的工程化食用品。
- 特种功能性食品，或称为特定保健用食品。它着眼于某些特殊消费群（如糖尿病患者、肿瘤患者、心脏病患者、便秘患者和肥症者等）的特殊身体状况，强调食品在预防疾病和促进康复方面的调节功能，以解决所面临的“健康与医疗”问题。
从上述分类来看功能食品介于食品、药品之间。
功能农业的产业化实践
功能农业这一概念提出至今，已培育出十多种营养强化作物品种/系，包括铁、锌、维生素A原、叶酸等多种微量营养素及玉米、甘薯、小麦、水稻等作物。以富硒农业发展来说，富硒米、富硒葡萄、富硒瓜……越来越多的富硒产品开始出现在我们的生活中。1公斤富硒大米卖到20元到39元，一枚富硒鸡蛋卖到2.5元到4.5元，50克富硒菊花在上海卖到150元到200元……
中国富硒农产品的市场规模大致在50亿元左右，目前正呈现出快速发展的态势。全国已约有21个县生产富硒大米和杂粮，已有硒产品开发专利300多项，其中15项专利获得国际授权；全国生产硒产品的企业约有300多家；国家和行业标准5项、省级地方标准5项及若干企业标准。
基于我国缺硒的现状，以及富硒农产品在很大程度上满足人们科学补硒增进身体健康的需要，我国富硒农业市场前景十分广阔。
八、数据运营如何梳理数据埋点需求？
数据分析数据治理入门分享-转载渭河数分星球嘉宾SpaceLion的文章（四年互联网大厂数据科学经验），未经许可不能转载
1、前言
看到这个标题可能有的同学会有疑惑，为什么我作为数据分析师还需要去管数据治理的活，这个不是会有专门的同学去做吗？
确实，在很多大厂，数据开发和数据分析职能都是分开的，数分的同学一开始拿到的表就是已经清洗过的宽表，BI看板搭建就是写几条sql配置一下，日志埋点的工作都会交给产品来完成。但是很多中小公司是不具备这种条件的，尤其是很多初期的创业公司，在产品架构尚未完善，团队分工不够明确的情况下，很多时候日志埋点，数据清洗的工作都会落到数据分析同学的身上。
在择业的时候，遇到这种分工尚未明确的项目，可能有一部分同学就直接放弃了，有的同学可能会说：我想专精数据分析，不想在数据治理上花时间，我找一个分工明确的团队就行了，如果职能分工不明确，说明这个项目的老板不懂数据等等诸如此类的。当然这也是没问题的，人的精力是有限的，追求知识的深度那必定会导致广度的不足。
不过从我个人的角度来看的话，这样可能就会使我个人的择业范围受限，只能选择一些数据建设相对较好的团队。另一方面，如果能够懂得一些数据治理的方法，那么在一些场景下也能够给数据分析工作带来一些便利性，包括能够让数据分析人员更好地定义口径，在复杂的统计任务中通过埋点和数仓来解决问题等。例如，一个刚刚搭建起来没多久的电商APP，想要分析用户点击下单之前上一个页面来自于哪里，假设我只在应用层面解决，那我可能需要把用户的点击事件按照时间排序，再进行清洗计算，费时费力。但是这个时候如果我通过埋点解决这个问题，让程序在用户的点击事件日志上加入一个refer字段，记录了上一个页面的url，这样无论是统计分析，还是搭建后续的BI能力，都能够快速解决
因此本篇随笔的目的就是分享一些本人在数据治理方面的入门经验，希望能给到一些完全没接触过数据治理的同学一些帮助。
2、数据治理链路以及数分同学参与的环节
国际数据管理协会DAMA对数据管理的主题分类可以分为以下几种类型：数据治理、数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量。而对于这些工作的从层次划分，网上有各种不同的概念，毕竟不同的公司架构不太一样，我们在这里引用《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》书中的数据体系。整个架构分为四个层次：数据采集层，数据计算层，数据服务层，数据应用层。
1、数据采集层：包括日志收集，数据库，数据同步；
2、数据计算层：包括离线数据计算，数据仓库，实时数据
3、数据服务层：基本上就到了我们比较熟悉的环节，包括数分同学平时能拿到进行分析的mysql数据源，hive数据源，数仓的cube等等，数分同学的大部分工作，可能就是拿着这些数据源去做数据应用层的东西，不管是统计分析还是数据建模。
4、数据应用层：这里就是到了一些应用层的数据，对线上产品的，对内部系统的等等
在整条链路中，一些纯技术向的，涉及线上开发的内容是不用数分的同学参与的，一般数分的同学可能参与的环节主要在日志埋点和数仓设计两部分，参与的深度视实际需求会有灵活的变化。
3、日志埋点
3.1 数分同学参与日志埋点工作的优势
在日志收集环节，数据分析师可能会参与到日志埋点工作当中，有些尚没有实际工作经验的同学可能不太清楚，线上产出的原始数据都是json或者双逗号分割等不同类型的的字符串，其中定义了每一个字段的key-value，需要经过清洗才能够变成我们常用的数据表格式。那么一般数据分析师要做的就是配合产品运营，定义清楚每一条日志的上报机制，以及对应的key-value含义。
有的同学会讲这个东西不是应该产品自己来搞吗？没错一个基础能力强的产品确实是能够承担埋点的工作，并且产品功能是他设计的，他比谁都更清楚功能上线之后他想要知道哪些信息，对应所需要埋哪些点。但是有的时候一些产品虽然懂得功能设计和交互，但是却不太懂数据，他们想要的可能是一个抽象的概念，比如功能上线之后他想知道用户的活跃，用户的漏斗转化，此时如果没有专门的数分同学参与，那么产品估计就会去找开发，开发可能更了解底层架构，但是不了解业务，如果没有定义清楚日志上报机制和含义，那么可能就会出现这样一种情况：
产品上了一个促销活动的页面希望知道用户的PV，以及页面带来的GMV，开发随便埋了一个服务端日志，只要用户发送了访问页面请求就记录一条，结果数分同学统计出来发现PV量巨大，但是GMV少的可怜，于是产品疯狂优化交互，但是GMV依旧没有什么提升。最后经过多方排查发现，原因是由于前端页面加载问题导致很多用户虽然请求了链接，但是页面素材却加载不出来，而PV统计的是服务端日志，也许后面的转化其实还可以，但数据口径的差异导致了整个问题的误判。
以上这个例子是我编的，但是参考了一些工作当中踩过的坑点，我们可以发现在产品或者技术自身能力不够强的时候，把埋点全权交给他们就容易出现数据统计口径不明确的问题。而反过来看，数据埋点也是要为业务服务的，最好是通过需求和数据指标反推需要什么埋点，这就决定了数据分析的同学在这个环节当中有着很大的参与空间，其意义在于：
1、明确埋点机制对应的数据指标口径，避免业务分析的偏差。
2、帮助数分同学了解底层架构，拓展业务分析当中的思路。
3、数分同学可以自主增加便于分析的日志埋点，提升效率。
3.2 日志埋点的经验分享
埋点的方法根据每个公司使用的数据服务不同也有很大差异，我个人将埋点方法分为两类：全埋点，代码埋点。代码埋点又分为前端和服务端埋点。
全埋点就是部署了一些sdk，能够把APP的所有行为全部记录下来，然后由分析人员自定义关键事件，直接圈选分析。使用这种方法一般是接入了一些外部的数据服务供应商的系统，比如神策之类的，优点是你想怎么定义都行，无需重新开发，缺点就是这么多数据占用空间大不能存太久，也只适合一些轻量级的项目分析，我自己是没用过这种方法。
代码埋点顾名思义就是需要让开发把一些关键事件信息的返回写到代码里面去，需要预先定义好在什么场景下，返回一些什么字段，这个就是我们最常用的一种方式。
前端埋点主要是在APP客户端，或者网页页面当中，触发了一些关键素材时返回日志，比如页面加载，素材图片的加载，按钮的点击之类的。这类埋点上报会受到页面改版，网络等问题的影响，会有一些误差；服务端埋点指的是成功请求了一个服务器接口时返回日志，这种日志通常是最准确的，比如下单，播放视频等，请求成功了就是成功了，不受前端改版等问题的影响。
设计埋点的时候我一般遵循这几个步骤：
第一步肯定是要跟产品运营对齐，看一遍产品文档，新功能页面做了什么改动，新增改动了什么功能，是否需要添加前端或服务端埋点；然后再明确这个功能上线之后要看哪些核心的数据，分别需要在前端和服务端埋一些什么内容，确保功能上线能够统计到对应的数据。输出好需要哪些字段之后，需要跟开发对齐，在什么情况下上报，字段都能不能上报，可能有些字段是记录不了的要怎么处理，这些明确了之后才能进入开发。
对于日志字段的设计，个人的经验是可以按照几个大类进行梳理：
| 维度 | 信息 | 备注 |
| 日志基础信息 | 日志唯一标识，日志id，事件id，事件类型等 | 用作日志的分区字段 |
| 页面信息 | 名称，title，模块，链接等 | 一般前端需要的较多 |
| 用户基础信息 | 用户id，设备信息（设备号，型号），操作系统（语言，版本），网络信息（ip等），应用信息（版本，包体信息）等等 | 有些敏感信息不一定能获取到，用户明文账号等信息注意加密 |
| 时间信息 | 日志上报时间，上传时间，更新时间，创建时间 | 如果是一次性的事件则记录上报时间即可，但是如果记录对象是可累积更新状态的，例如订单等，则需要记录不同状态的时间 |
| 业务关键信息 | 比如如果关注用户增长，就可以记录点击来源，渠道等信息，如果关注用户的停留消费，那可以记录时长，下单金额；如果是有用户跟另一个对象交互的日志，比如用户-物品，用户-视频，那就需要记录商品id，视频id等等 | 这块不是公共参数，可以根据业务的不同定义去定义 |
| 拓展字段 | 可以留出一个空的desc或者info字段，未来业务有新增需求的时候，可以在这个字段当中以json字符串的形式进行拓展 |
以这样的标准去写埋点文档，就有利于拉齐大家对埋点的认知，从而更高效，准确的沟通。核心的逻辑是从产品对UI的理解过渡到数据指标的设计然后到具体的开发环节，所以需要三方都要听得懂
最后成型的埋点文档应该长下面这样
| 日志基础信息 | 页面信息 | 具体字段 | UI图 | |||
| 事件 | 事件类型 | 名称 | 模块 | 记录字段 | 记录值 | |
| 首页浏览 | page_view | 首页 | 曝光 | 公共字段 | 包含用户id，设备号，时间页面id等 | 首页ui图 |
| 游戏id | 如果首页属于某个游戏或者某个商品 |
4、数据仓库
4.1数分同学参与数仓的优势
数据仓库一般跟数据存储，数据安全这些职能是绑定的，所以大部分工作会落到数据开发的同学身上。不过这种情况是在数据体系已经有一定沉淀的基础上，如果是从零到一的数据仓库搭建，数据分析同学的参与空间也是很大的。
数据开发的同学擅长将数据仓库设计的高效，可拓展，可维护，但是在服务层和应用层当中要结合业务进行设计，比如对于一个短视频产品，数开的同学能够做到让上数十亿条数据的用户-视频维度的事实表清洗任务时长缩短一半，但是到了服务层以上，需要定义一些“近30天用户活跃天数”，“近90天用户观看时长”的时候，数据开发的同学可能就会不知道怎么去设计能更加贴合业务了，此时就需要数分的同学参与进来。
4.2 数仓设计的经验分享
数据仓库一般分为：
1、ODS层（数据准备层）：包含业务的原始日志，是直接接入数据源的部分。
2、DWD层（数据明细层）：将DW层（DWD，DWM，DWS）与业务层（ODS）隔开的部分，在数据字段的定义上与ODS层保持相同的颗粒度，但是会把ODS层的原始JSON等字符串日志进行解析变成数据库表，同时会做一些空值填补等数据清洗操作。
3、DWM层（数据中间层）：在DWD的基础上做轻微的聚合，计算出相应的统计指标，例如假设对于一个短视频产品，DWD层记录的是，用户-创作者-作品-时长的维度数据，并且当一个用户多次观看同一个视频，可能会产生多条记录，那么在DWM层可能会根据业务需要把表聚合为用户-创作者-时长的维度数据，每一对用户-创作者的只会对应一条记录。
4、DWS层（数据服务层）：在DWM的基础上整合的主题数据表，例如上面说的用户-创作者-时长的中间表，可能会根据业务需要被聚合为用户主题表：用户-总时长-创作者人数....；创作者主题表：创作者-用户数-总时长......；这里的数据维度通常就已经是具有业务含义的数据指标了
5、ADS层（数据应用层）：这里主要是给提供给产品或者数据分析的表，比如BI展示的数据指标表，以及一些为了方便快速分析预聚合好的数据表，其数据指标自定义程度也会更高，比如”近90天观看视频数”等等。
通俗地说，数据仓库从下层往上层设计的过程就是一个不断group by的过程，从多条明细group by成一条，从N个维度group by成一两个维度如何选择维度，以及要group by出哪些指标，就是数据分析同学发挥作用的地方。一般ODS，DWD这两个维度可以不需要数分同学参与，数据开发的同学保证数仓的准确性和稳定性即可，但是到了DWM层数据分析的同学就可以适当参与进来。比如此时DWM层待聚合的维度有20个左右，包括用户id，创作者id，视频信息，用户的机型设备IP这些，那么数分的同学就可以结合平时的分析经验挑选需要聚合哪些维度，比如IP，机型，如果在分析当中并不是一个主要的维度，那么在DWM层当中就无需保留，那么假设数分的同学平时要经常统计“活跃设备数”这样的指标，那么设备ID就需要在DWM层保留下来。
设计数据仓库的过程这里介绍Kimball的维度建模步骤：
1、选择业务过程：这个步骤通俗地讲就是业务场景，比如在某个直播产品当中，我们定义一条用户的核心业务路径定义为观看直播-付费充值-礼物打赏，那么最初的事实表就需要确定是单一场景的观看直播行为表，还是观看直播-付费充值两个场景叠加的表。
2、声明粒度：确定主键，比如在上述的观看直播行为表中，我们选择用户作为粒度。
3、确认维度：根据关联分析的常用维度挑选字段，比如以用户为粒度的表中，我们通常会关注用户看了哪些主播，在什么渠道下看的，看的什么类型，那维度就需要包含主播id，渠道来源，直播品类，核心考量的就是业务相关性。
4、确认事实：也就是确定业务的度量指标，比如观看直播场景下，业务需要关注时长，PV，那么就需要在聚合的过程中把这两个指标计算出来。
如果按这个过程无限拓展，数仓的维度是可以拆出非常多的，常用的模式有：
| 模式 | 特点 | 维护难度 | 使用广泛度 |
| 星形模式 | 以事实表为中心，全部的维表直连在事实表上 | 低 | 高 |
| 雪花模式 | 维度表可以拥有其他的维度表 | 高 | 低 |
| 星座模式 | 基于多张事实表，共享维度信息 | 高 | 高 |
无论是哪种，其实核心都是要在存储空间和业务便捷性当中找到一个平衡点，维度表越多，分析的便利性就更强，但是同时增加了存储成本；维度设计的简单，数仓运行更高效，但是可能每次做稍微复杂的分析都要从最底层的表开始用起，降低分析效率。这一块工作是需要数据分析和数据开发的同学长期共建的，数分同学提供业务视角的建议，数开的同学提供技术上的方案，单一方我觉得都很难把这块做好。
5、数据治理-数据分析共同进化
其实分享了这么多，其实核心都是希望能够给数分的同学提供一些跳出数据分析框架解决问题的思路，如果能够了解一些数据治理的基础方法，在一些关键的节点上就可以寻求数据开发的帮助。例如你在分析用户路径的过程中发现了一个很关键的行为，比如用户在浏览3次以上商品详情页之后，购买率会提升10%，那么是不是可以设计对应的埋点，在每次用户曝光商品时，让开发同学记录当天已曝光该商品的次数，产品也可以直接读取这个数据做对应的干预策略；又例如某个视频产品的数仓以前只有简单的用户-创作者-视频维度的事实表，结果最近运营总是提需求看不同MCN机构的数据表现，那我们是不是可以给数仓的同学提需求增加对应的字段或者设计新的事实表和维度表，方便后续的BI能力搭建。
反过来说，数据开发的同学也能得到业务经验的反哺，我发现商品曝光次数是一个非常关键的行为，那么我在下次打其他埋点的时候，也可以建议产品加上这个数据；我发现业务方经常看A维度数据不看B维度的数据，那我也可以设计一些更加便捷的维度表给他们用。
整体来说，我觉得对于数据治理这项工作，数分和数开的同学是一个相辅相成，共同进化的合作关系，如果未来大家在做项目的时候，遇到了需要自己参与到数据治理工作当中的情况，希望本文可以给到大家一些启发。
九、大数据 创新点
大数据技术是当前信息时代的重要组成部分，随着互联网技术的飞速发展和数字化转型的推进，大数据应用越来越广泛，其作用和意义也愈发凸显。
大数据的定义
大数据是指规模巨大、类型繁多且速度快的数据集合，传统的数据处理技术难以处理如此庞大、复杂的数据，因此需要运用新的技术和方法来分析、管理和可视化这些数据。
大数据的重要性
大数据具有较大的挖掘潜力，可以为企业在市场竞争中提供创新点和竞争优势。通过对大数据的深度分析，企业可以更好地了解市场需求、用户习惯和行为趋势，从而制定更精准的营销策略和产品定位。
大数据在不同领域的应用
大数据技术在金融、医疗、物流、零售等各个领域都有着广泛的应用，比如在金融行业，大数据可以帮助银行及金融机构进行风险管控和欺诈检测；在医疗行业，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病，并提升医疗服务的质量。
大数据的挑战与机遇
虽然大数据具有巨大的潜力，但同时也面临着诸多挑战，比如数据安全、隐私保护等问题。然而，正是这些挑战也带来了机遇，推动了大数据安全和合规领域的技术创新和发展，为大数据行业带来了更多的创新点。
大数据分析的未来
随着人工智能、云计算等技术的不断发展和应用，大数据分析将变得更加智能化和自动化，未来大数据分析将更加精准、高效，为企业决策提供更加可靠的依据。
十、大数据 技术点
大数据技术点一直是当今互联网行业发展中备受关注的话题。随着互联网应用的日益普及，人们可以方便地获取和分享信息，从而产生了大量的数据。如何处理和分析这些海量数据，已经成为企业和科研机构需要面对的挑战之一。
大数据的定义和特点
在传统数据库技术面临无法满足存储、管理和分析海量数据的情况下，大数据技术应运而生。它不仅仅代表着数据的规模巨大，更重要的是包含了处理数据的新技术和方法。大数据的特点可以简单概括为三个V：Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据类型多样）。
大数据技术发展历程
随着科技的不断进步，大数据技术也在不断演进。最初，人们使用传统的数据库管理系统来存储和处理数据，但随着数据量的剧增，这种方法已经无法胜任。于是，各种新的技术和工具应运而生，比如Hadoop、Spark、Hive等，它们为处理大数据提供了更高效、更智能的解决方案。
同时，大数据技术的发展也受益于云计算和人工智能等技术的蓬勃发展。云计算提供了弹性的计算和存储资源，为处理大数据提供了更好的基础设施。人工智能技术则能够通过数据分析和模式识别，进一步挖掘数据中的潜在价值。
大数据技术应用领域
大数据技术已经被广泛应用于各个领域，在商业、科研、医疗等领域都发挥着重要作用。在商业领域，企业可以通过对客户数据的分析，精准定位用户需求，制定更有效的营销策略；在科研领域，科学家们可以通过分析海量的实验数据，加快新技术的研发进程；在医疗领域，医生们可以通过分析患者的健康数据，提供更个性化的治疗方案。
大数据技术挑战与未来发展
虽然大数据技术带来了巨大的变革和机遇，但也面临着一些挑战。其中最主要的挑战之一就是数据隐私和安全问题。随着数据泄露和网络攻击事件的频发，如何保护数据的安全成为了大数据技术发展中的重要议题。
此外，大数据技术还涉及到数据的质量、数据的真实性等方面的问题，如何确保数据的准确性和可靠性也是一个需要解决的难题。未来，大数据技术将继续向着更智能、更高效的方向发展，同时也需要更多的跨学科交叉融合，才能更好地应对未来的挑战。
