架构师训练营 -week13- 作业

本周作业：

• 你所在的行业，常用的数据分析指标有哪些？请简述。

• Google 搜索引擎是如何对搜索结果进行排序的？（请用自己的语言描述 PageRank 算法。）

作业1：

• 业务数据主要有：

1. 每日销量/当月累计销量/当年累计销量

2. 当月累计销量同比增长率

3. 当年累计销量同比增长率

4. 月累计销量环比增长率

• 技术数据主要有：

1. 每日和每月接口调用总数 / 平均时长 / 99线 / 95线

2. 接口调用成功率

3. 接口调用各个业务占比

• 运维数据主要有：

1. 事件解决率 / 事件处理平均响应时间 / 突发事件完成率

2. 紧急变更率 / 变更成功率 / 平均变更时间

作业2：

• PageRank 算法目的就是要找到优质的跟搜索结果匹配的网页，这样 Google 的排序结果不仅能找到用户想要的内容，而且还会从众多网页中筛选出权重高的呈现给用户。

• PageRank通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级。Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票，Google根据投票来源（甚至来源的来源，即链接到A页面的页面）和投票目标的等级来决定新的等级。过程如下：

• 假设全世界有N个网页，每个页面包含x个外链，每个页面有个初始的PR值。

• 存在一定概率为α，用户在地址栏输入A/B/C/D地址，然后从C跳转到A/B/C/D进行浏览。α=0.85，表示每个页面85%的概率是从其他页面跳过来的，那15%的概率是用户在浏览器手输地址跳转过来的：PR(A)=α∗(PR(B)/2)+(1−α)/4

• 一个页面的PR值理论上是由0.15/N+其他能跳转过来的所有页面的PR值*0.85再分一部分过来

• 我们根据初始的PR值，再约定一个迭代次数进行迭代（或者迭代直到计算后PR值比上一轮迭代的差异很小为止）