算法实验平台建设

针对推荐产品。
1.工程实验框架支持：（设计时需要考虑各层框架可能的联动，保留足够数据以供充足的设计空间）
基础数据框架：包括数据收集，日志拼接，以及基础的etl，离线，在线数据流提供。
abtest框架：分层小流量设计，并能定期重打散，以及快速申请，管理实验组进行各层小流量实验。理论上各层小流量正交，但是在需要联动实验的时候，需考虑准备跨层相通的实验组。
策略部署框架：能支持策略的快速部署生效
模型训练框架：在系统各层支持在线，离线模型训练。包括模型的参数调整，训练测试集效果评估。模型版本管理，以及更新训练管理。

2.数据分析体系支持。离线统计，实时统计报表支持。支持多维度数据分析。以及进一步支持更复杂的分析，用户行为建模分析（如漏斗转化）

3.跟深入的模型特征分析平台。对单特征进行深入分析，以针对优化。

4.监控平台。