带你杀死面试梦魇-红黑树

Cell ID+RTT

在Cell ID的基础上增加RTT(Round Trip Time)测量，即通过TA(Time Advance，时间提前量)得出信号从手机到达基站，或从基站到达手机的时间，再乘以光速(无线信号传播速度)来估算手机与基站之间的距离。

在Cell ID+RTT的定位方式下，可对附近的三个基站进行距离估算来提升定位精准度。

Cell ID+RTT+AoA

AoA，Angle-of-Arrival，到达角，就是利用手机信号传送至基站的入射角度来进一步确定手机在该区域的位置。

在Cell ID的基础上，增加RTT和AoA辅助可大幅提升定位精准度。

E-CID，就是在Cell ID的基础上增加TA、AoA、RSRP、RSRQ等辅助信息来提升定位精准度的定位方法。

TOA

TOA，Time of Arrival(到达时间)。
 

E-CID

传统基站分为三个扇区，一个扇区对应一个小区，每扇区通常120度，每个小区都有不同的识别码(Cell ID)。

由于基站的经纬度是已知的，根据Cell ID就可以大致锁定手机的位置。但一个小区的覆盖范围很大，通常几百米到几公里，仅基于Cell ID的定位误差非常大，所有有了E-CID定位技术。

E-CID，Enhanced 
 

2) 标签应用

标签旨在挖掘实体对象(如客户、商品等)的特征，将数据转化成真正对业务有价值的产物并对外提供标签数据服务，多应用于客户圈选、精准营销和个性化推荐等场景，从而实现资产变现，不断扩大资产价值。

标签体系的设计立足于标签使用场景，不同使用场景对标签需求是不同的，譬如在客户个性化推荐场景下，需要客户性别、近期关注商品类型、消费能力和消费习惯等标签。

因此，在标签体系设计前，需要先基于业务需求分析标签的使用场景，再详细设计标签体系和规则。在标签的使用过程中，可利用A/B测试等数据分析方式，持续分析标签的使用效果，并优化标签体系和规则。

(3) 智能应用

智能应用是数智化的一个典型外在表现。比如在营销领域，不仅可实现千人千面的用户个性化推荐，如猜你喜欢、加购推荐等，还可借助智能营销工具进行高精准度的用户触达，推动首购转化、二购促进、流失挽留等。

在供应链领域，可通过数据中台整合用户数据、销售数据、采购数据等优化库存，实现自动配补货、自动定价。除了传统统计分析、机器学习之外，还可以融入深度学习，实现以图搜图并与商城打通，实现拍立购;实现人脸识别，用于地产行业的案场风控;融入自然语言处理，实现智能客服问答机器人等。

总之，以上各层是数据中台的核心内容。需要指出的是，在工具平台层，企业并不需要完全自主建设，可以考虑采用拿来主义，从中台建设厂商采购成熟的产品，而数据资产层与数据应用层是企业数据中台组织需要密切关注的。

二、数据中台技术架构

随着大数据与人工智能技术的不断迭代以及商业大数据工具产品的推出，数据中台的架构设计大可不必从零开始，可以采购一站式的研发平台产品，或者基于一些开源产品进行组装。企业可根据自身情况进行权衡考虑，但无论采用哪种方案，数据中台的架构设计以满足当前数据处理的全场景为基准。

以开源技术为例，数据中台的技术架构如图4-3所示，总体来看一般包含以下几种功能：数据采集、数据计算、数据存储和数据服务;在研发、运维和公共服务方面包括离线开发、实时开发、数据资产、任务调度、数据安全、集群管理。

（编辑：淮安站长网）

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