大数据分析常见问题及实际应对案例

数据质量参差不齐，结果总是跑偏

做用户行为分析时，发现某天的点击量突然暴涨十倍。一查日志，原来是某个前端埋点代码被重复触发了三次。这种脏数据在实际项目里太常见了。很多团队急着上线功能，埋点逻辑没对齐，后端接口也随便传空值或默认值。最后分析出来的“高活跃用户”，可能只是系统bug造出来的假象。

解决办法不是靠算法补救，而是得从源头控制。我们给每个关键事件加了校验规则，比如单个设备每分钟最多上报一次登录事件。一旦超标就自动标记异常，通知数据工程师介入。

数据孤岛让分析寸步难行

市场部说推广效果好，销售部却说转化率低。两边数据对不上，原来是用的不是同一套用户ID体系。App端用手机号，小程序用OpenID，CRM系统又用内部会员号。想做个完整的用户旅程分析，得先花两周时间做ID映射。

后来我们推了个统一身份识别方案，在数据接入层就做ID归一化。虽然不能100%匹配，但把能关联的尽量关联起来。现在看一个用户从看到广告到下单的全过程，终于不用拼几张报表了。

实时分析卡在延迟上

做过大促监控都知道，老板最关心“现在卖了多少”。但我们之前的架构是T+1出报表，凌晨才能看到昨天的数据。直到有次双十一，运营等到早上九点才发现前一晚的订单漏采了三小时，补数据都来不及。

现在换成Flink做实时计算，关键指标延迟压到两分钟内。下面这段代码就是处理订单流的基本结构：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<OrderEvent> orderStream = env.addSource(new KafkaSource());
DataStream<OrderSum> resultStream = orderStream
  .keyBy("productId")
  .timeWindow(Time.minutes(5))
  .aggregate(new OrderAggFunc());
resultStream.addSink(new RedisSink());

别小看这两分钟，去年618就是因为能及时发现支付成功率下降，立马回滚了有问题的SDK版本，避免了更大损失。

业务人员看不懂分析报告

辛辛苦苦做了个用户分群模型，输出一堆RFM评分和聚类标签。业务同事看了一眼说：“这玩意儿怎么用？”后来改成了直接告诉他们：“A类客户最近7天没登录，但购物车有商品，适合发优惠券召回。”一句话比十页PPT管用。

现在写分析结论，第一句一定是“建议做什么”。模型准确率多少、特征重要性排名这些，放在附录里给技术评审看就行。

存储和计算成本越来越高

日增数据从10GB涨到2TB，Hadoop集群越扩越大。财务开始问：“你们这个数据分析到底带来多少收入？”我们自己也算不清楚。

现在每个新任务上线前都要填个表：预计占用多少资源，服务哪个业务场景，预期产生什么价值。没明确用途的数据采集一律砍掉。还把冷数据迁到对象存储，查询走Spark on OSS，成本降了六成。