1.找出過(guò)去事件的特征大數(shù)據(jù)工程師一個(gè)很重要的工作，就是通過(guò)分析數(shù)據(jù)來(lái)找出過(guò)去事件的特征。比如，騰訊的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)正在搭建一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，把公司所有網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上數(shù)量龐大、不規(guī)整的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行梳理，總結(jié)出可供查詢(xún)的特征，來(lái)支持公司各類(lèi)業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)的需求，包括廣告投放、游戲開(kāi)發(fā)、社交網(wǎng)絡(luò)等。找出過(guò)去事件的特征，最大的作用是可以幫助企業(yè)更好地認(rèn)識(shí)消費(fèi)者。通過(guò)分析用戶(hù)以往的行為軌跡，就能夠了解這個(gè)人，并預(yù)測(cè)他的行為?！澳憧梢灾浪鞘裁礃拥娜?、他的年紀(jì)、興趣愛(ài)好，是不是互聯(lián)網(wǎng)付費(fèi)用戶(hù)、喜歡玩什么類(lèi)型的游戲，平常喜歡在網(wǎng)上做什么事情?！彬v訊云計(jì)算有限公司北京研發(fā)中心總經(jīng)理鄭立峰說(shuō)。下一步到了業(yè)務(wù)層面，就可以針對(duì)各類(lèi)人群推薦相關(guān)服務(wù)，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的業(yè)務(wù)模式，比如微信的電影票業(yè)務(wù)。2.預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的事情通過(guò)引入關(guān)鍵因素，大數(shù)據(jù)工程師可以預(yù)測(cè)未來(lái)的消費(fèi)趨勢(shì)。在阿里媽媽的營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)上，工程師正試圖通過(guò)引入氣象數(shù)據(jù)來(lái)幫助淘寶賣(mài)家做生意?！氨热缃衲晗奶觳粺?，很可能某些產(chǎn)品就沒(méi)有去年暢銷(xiāo)，除了空調(diào)、電扇，背心、游泳衣等都可能會(huì)受其影響。那么我們就會(huì)建立氣象數(shù)據(jù)和銷(xiāo)售數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，找到與之相關(guān)的品類(lèi)，提前警示賣(mài)家周轉(zhuǎn)庫(kù)存?！毖F榮說(shuō)。在百度，沈志勇支持“百度預(yù)測(cè)”部分產(chǎn)品的模型研發(fā)，試圖用大數(shù)據(jù)為更廣泛的人群服務(wù)。已經(jīng)上線(xiàn)的包括世界杯預(yù)測(cè)、高考預(yù)測(cè)、景點(diǎn)預(yù)測(cè)等。以百度景點(diǎn)預(yù)測(cè)為例，大數(shù)據(jù)工程師需要收集所有可能影響一段時(shí)間內(nèi)景點(diǎn)人流量的關(guān)鍵因素進(jìn)行預(yù)測(cè)，并為全國(guó)各個(gè)景點(diǎn)未來(lái)的擁擠度分級(jí)—在接下來(lái)的若干天時(shí)間里，它究竟是暢通、擁擠，還是一般擁擠?3.找出最優(yōu)化的結(jié)果根據(jù)不同企業(yè)的業(yè)務(wù)性質(zhì)，大數(shù)據(jù)工程師可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)達(dá)到不同的目的。以騰訊來(lái)說(shuō)，鄭立峰認(rèn)為能反映大數(shù)據(jù)工程師工作的最簡(jiǎn)單直接的例子就是選項(xiàng)測(cè)試(AB Test)，即幫助產(chǎn)品經(jīng)理在A、B兩個(gè)備選方案中做出選擇。在過(guò)去，決策者只能依據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，但如今大數(shù)據(jù)工程師可以通過(guò)大范圍地實(shí)時(shí)測(cè)試—比如，在社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的例子中，讓一半用戶(hù)看到A界面，另一半使用B界面，觀(guān)察統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間內(nèi)的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率，以此幫助市場(chǎng)部做出最終選擇。