阿里数据分析师面试准备二：对阿里数据分析师岗位的理解
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为了准备面试，对阿里公司、技术做了大致了解，分析了下数据分析师在阿里的用武之地。
UED
如何在互联网的大数据时代，将用研传统研究方法（问卷、访谈、测试等）与数据挖掘、分析方法结合，将对用户的洞察、研究与大数据结合，从而让我们更精准的了解用户、认识用户，甚至预测用户的行为和偏好，这既是我们的挑战，也是用研这个新兴行业的发展方向和机会。
共享业务平台
推荐系统
我们有着海量的商品、店铺以及用户数据，在这样大数据的环境下，信息过载成为严重制约网站发展的因素，个性化推荐系统应运而生。无论是在为买家选品提供个性化信息服务，还是为卖家做精细化店铺运营提供决策支持，以及网站自身的日常运营，推荐系统在其中都承担了非常重要的作用。
大数据
集团自主研发的单一离线计算集群已经达到5000台服务器的规模，单一集群有效存储空间为96PB、CPU总核数为115488个，达到世界领先水平，并已投入生产环境持续稳定运行。同时，实现了跨IDC多个离线计算集群间的大规模数据复制与访问，并对用户完全透明。
数据平台具备完整数据处理能力：
1) 多个数千台服务器组成的大型离线计算集群处理数百PB包括交易、支付、搜索、广告等多样的商业数据；
2) 流式计算集群和支持任意维度分析的即时计算集群给在线系统提供高并发实时计算和查询服务；
3) 分布式关系数据库为每天数千万笔在线交易提供高并发、高可靠事务支撑。
算法平台
算法平台为大数据统计分析、机器学习、和商业模型提供各种算法和分析工具，支持金融与信用、广告和推荐、商业智能、以及数据质量监控等业务场景，在5000台集群上提供MPI、BSP、MapReduce等多种计算模型，实现了大规模基础统计、分类、聚类、矩阵分解、图算法、评分卡、等一系列算法。
主要研发方向：
1) 加速推动搜索、广告、推荐、和社交网络应用模式的融合，开发以人群和兴趣为核心的新一代精准营销算法（适合算法建模、搜索和广告相关专业）。
2) 不断发展和改进机器学习算法的规模和性能，在大规模机器学习算法上不断创新，例如：Boosting、DeepLearning、随机算法、等（适合机器学习和数学专业）。
3) 基于最新的大数据基础统计理论进展，研发大数据传输和处理中的数据特征和数据质量分析与监控方法（适合数学和数理统计专业）。
4) 不断改进MPI和BSP等基本计算模型的规模和性能，并开发更简洁的分布式算法编程模型（适合分布式系统和编程语言专业）。
在线推广技术
算法技术
为了给买家提供最合适、最需要的商品，为卖家提供高转化率、高ROI的推广投放效果，为整个淘宝推广平台提升RPM，在用户意图分析、用户意图和推广的匹配、个性化推荐算法、推广CTR和转化率ROI提升、以及自然语言处理和机器学习基础算法的研究等方面都进行了大量的投入和深入的研究：
1) 优化搜索推广、搜索匹配等环节；挖掘和建立用户基本属性数据库；
2) 建立了针对海量数据和特征的统一机器学习平台，配合大规模机器学习算法平台，自动化的评测平台，为快速的算法试验及新业务模型的快速生成提供强大支持；
3) 基于用户行为数据，利用潜在语义分析算法（Topic Modeling）等技术，自动分析用户行为背后的动机和偏好;将Online learning和Deep learning等技术应用于推广匹配和点击率预估应用；
4) 优化了NLP基础算法、业内性能一流的eTREC推荐算法包，在分钟级别完成上亿用户和上亿商品的日志数据处理。
引擎技术
在淘宝巨大的流量和海量商品的基础上，推广引擎提供了稳定、可靠、高性能的商品精准推荐服务。解决了在10+亿推广词、几千万商品中，准确识别数十亿次网站访问的意图，精准、快速选取符合购物者需要的商品进行推荐，并帮助淘宝平台的销售商进行营销活动。
具有自主知识产权的分布式推广检索系统和在线推广ranking系统，能够提供几十亿推广索引、检索能力，为上百亿次查询提供推广；
1) 分布式大数据量处理系统、数据的实时计算系统、推广实时更新系统；
2) 基于RTB的推广交换系统Tanx，支持几十亿推广和20几家DSP的推广交换；
3) 实现了10多亿推广词和几千万商品的检索。latency在40ms的数量级进行推广商品推荐。目前支持流量峰值过百亿。
最后说下阿里的价值观：
阿里巴巴价值观
我们坚持“客户第一、员工第二、股东第三”。
阿里巴巴集团有六个核心价值观，是我们企业文化的基石和公司DNA的重要部分。该六个核心价值观为：
客户第一：客户是衣食父母
团队合作：共享共担，平凡人做非凡事
拥抱变化：迎接变化，勇于创新
诚信：诚实正直，言行坦荡
激情：乐观向上，永不言弃
敬业：专业执着，精益求精
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