rockybean / 2020_Analysys_4nd_Algorithm_Competition

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

2020_Analysys_4nd_Algorithm_Competition

围绕“漏斗分析”、“session分析”、“PV、UV流量预测”、“性别年龄预测”等热门命题,今年已经是易观举办OLAP算法大赛的第四年。借助OLAP算法大赛,大赛荟聚了数千位算法爱好者、凝结了精彩的算法成果,在百度搜索OLAP算法,几乎被易观数科OLAP算法大赛“霸屏”。自8月中旬启动第四届比赛以来,我们累计收到了百余团队报名,得到了思否,CSDN,帆软社区,InfoQ等多家技术社区的宣传和支持。

一,题目

存量时代,企业更注重“精细化运营”,借助用户行为分析工具,企业可针对性地进行渠道优化、产品迭代、运营策略设计等,在使用工具过程中,“事件分析”功能的使用频次极高。事件分析模型主要用于分析用户打开 APP、注册、支付订单等在应用上的行为,通过触发用户数、触发次数等基础指标度量用户行为,也支持指标运算、构建复杂的指标衡量业务过程。本次大赛以“事件分析”为题目,下设3大场景来考察算法能力。

场景1:多指标多维度分析; 场景2:多指标多维度分析,并计算任意维度小计、合计值; 场景3:多指标多维度分析,计算任意维度小计、合计值,并支持关联用户属性数据。

说明:评委会随机设定多维度多指标需求,例如PV、UV、订单金额中位数,并要求根据指定维度+日期进行分组。参赛者根据具体需求计算结果,所有提交的方案都必须可行,并公开思路及源代码。

二,奖项设置

冠军:奖金6万元人民币(税前)+ 荣誉证书; 亚军:奖金3万元人民币(税前)+ 荣誉证书; 季军:奖金1万元人民币(税前)+ 荣誉证书; 特别奖:凡进入答辩环节的选手,将获得机械键盘一套,以及2020易观A10数据智能峰会开发者日门票一张。

三,赛程安排

——8月-9月15日,初赛报名; ——9月7日-9月25日 参赛者获得测试数据,自行调试环境与算法。组织方提供demo数据、例题和答案,用于算法校验; ——9月25日-10月15日 组织方提供数据与测试环境,参赛者获得正式数据在正式环境比赛; ——10月15日-10月20日 参赛者提交算法说明文档,参加线上答辩; ——10月24日 易观A10峰会公布获奖名单并进行颁奖。

四,正式比赛题目

数据介绍

说明:比赛数据与测试数据格式一致,仅内容以及数据量存在差异。 比赛数据包括2部分数据 event与profile event数据为文本文件格式,具体包含字段有: 1、用户ID(distinct_id),Long类型 2、时间戳(xwhen),毫秒级别UNIXTIME,Long类型 3、事件CODE(xwhat),字符串类型,包含startUp、login、searchGoods等多个事件
4、事件ID:(xwhat_id),与事件code一一对应,Int类型。 5、内容明细,json格式。不同事件、记录包含不同属性,包含字符串、浮点、整形3种类型的数据。总属性个数 30-50个左右 6、日期(ds),事件发生的日期YYYYMMDD格式 内容示例:

Profile 数据为文本格式,具体包含字段有: 1、 用户ID(distinct_id),Long类型 与event表的对应 2、 内容明细,json格式。 内容示例:

比赛数据体量

event表总记录数为1093972120,其中初始:1092877651;追加:1094469。 profile表总记录数为56665080,其中初始:56615080;追加50000。

比赛题目

1、 查询20200801-20200807的行为数据,按ds,os,city 分组统计uv(去重用户数)、pv(事件数)、price 的总和,结果需按 ds,os,city的顺序进行排序。

2、 查询20200801-20200807的以下事件:addtoshoppingcart,submitorderdetail,share,payorderdetail的行为数据,按ds,firstcommodity,os_version 分组统计 uv,pv,app_version的去重数,price的去重数,结果需要按ds,firstcommodity,os_version 进行排序

3、 查询20200801-20200807的以下事件:addtoshoppingcart,payorderdetail,按ds,firstcommodity,secondcommodity,commodityname 分组统计uv(去重用户数)、pv(事件数)、price 的总和,并同时计算 firstcommodity,secondcommodity,commodityname 的小计值、 firstcommodity的合计值 以及 firstcommodity+ds 的合计值,并统计结果需按 ds,firstcommodity,secondcommodity,commodityname的顺序进行排序 说明:返回的结果要包含4种粒度结果 ds+firstcommodity+secondcommodity+commodityname firstcommodity+secondcommodity+commodityname firstcommodity+ds
firstcommodity

4、 查询20200801-20200807的行为数据,且用户属于分群9(profile.fq9=1),按ds加用户属性中的vip_level,total_visit_days 进行分组统计uv(去重用户数)、pv(事件数)、price 的总和,并同时计算vip_level,total_visit_days 的小计值,结果需按 ds,vip_level,total_visit_days的顺序进行排序。vip_level 存在部分null的记录,需要展示为"未知" 说明:返回结果要包含2种粒度结果: ds+vip_level+total_visit_days vip_level+total_visit_days

5、 查询20200801-20200807的行为数据,按ds加用户属性中的vip_level,total_visit_days 进行分组统计uv(去重用户数)、pv(事件数)、price 的总和,并同时计算vip_level,total_visit_days 的小计值,并对比 人群3(fq3=1)、人群7(fq7=2)、人群8(fq8=1)、人群10(fq10=1) 的结果,结果需按 ds,vip_level,total_visit_days,fq的顺序进行排序。vip_level 存在部分null的记录,需要展示为"未知" 说明:返回结果要分别包含4个人群的各2个粒度的结果 ds+vip_level+total_visit_days ; vip_level+total_visit_days

五,比赛结果

经过一段时间的比赛,前三名已经诞生,我们将官方答案与前三名结果在此公开,供大家交流。方案PPT将在这两天更新上来。

About