个推文章提纲和采访提纲

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个像

主题：Kafka在个像上的实践

大纲：

文章主题围绕kafka进行，因为这两年kafka很火，读者十分关心kafka的实践情况，如果从这方面深入分析，会有不错的效果。

1.个像产品功能简介

2.个像大数据技术架构分析

3.深入探讨个像应用kafka流处理平台的经验（采访中会针对kafka提出几个问题）

4.分享踩坑经验

采访提纲：

1.个像在使用kafka的过程中，是否基于开源做了优化？

2.现在个像用的是kafka的最新版本吗？（如果是，用到了哪些新特性，好不好用，可以分享一下使用这些新特性的心得吗？）

3.目前个像是否用到KSQL、Kafka Streams ？

4.为什么会选用SPARK，Flink现在那么火，是否有考虑用Flink？

5.Hadoop和SPARK在个像内部是如何分工的？在批处理和流处理上分别扮演怎样的角色？

6.在开发个像中，有踩过哪些坑（或者需要注意哪些问题），跟开发者分享一下吧。

个数

个数应用统计技术全解析

主题：围绕可视化埋点技术进行分析

文章大纲：

1.个数产品简介

2.个数产品的发展历程（版本迭代中做了哪些技术优化？）

3.可视化埋点给数据运营提供了哪些手段？它是如何实现的？

4.行为预测的技术解析（重点讲）

5.未来几年，个数产品展望（从技术和功能上来讲）

采访提纲：

1.我们知道，个数刚升级了最新版本，那么想问下，个数从刚开始推出一共推出了几个版本，这几个版本在功能和技术上区别是什么？

2.数据埋点采集模式有自动埋点、无痕埋点、可视化埋点，为什么个数会选用可视化埋点？它给数据运营提供了哪些手段或功能？

3.个数的无埋点是如何实现的？（具体实现方案）

4.个数的行为预测与电商平台常用个性化推荐的相似和不同之处在哪？

5.个数的行为预测分为哪几个步骤？每个步骤有哪些技术重点？

6.个数的行为预测中用了哪些算法模型，这些算法模型的实现过程是怎样的？

7.目前个数还有哪些有待突破的技术，如果这个技术实现了，能实现什么功能（未来有哪些规划）？