第二期故事情节的主人公是一位IT互联网管理预测师，他自学了统计数据挖掘专精课程后，将他们历史记录和搜集的互联网管理统计数据，透过Datahoop预测辅助工具展开了冲洗、预测和建模。辨认出了许多暗藏在统计数据另一面的规律性和趋势。最后透过统计数据挖掘思维提出了化解方案，成功的化解了组织工作中时常碰到的许多互联网管理难题。
1、互联网管理组织工作中碰到的难题
作为一位互联网管理技师，我在日常生活组织工作中时常会辨认出许多IT基础建设和插件的运转难题：比如伺服器阻抗最佳值、互联网延后等，这些难题牵涉到数个领域，比如硬体、应用领域软件和互联网等，不仅负面影响使用者的新体验，也负面影响公司的业务营运。
些难以忍受，但他们的组织工作并没缔造出价值，勉力维持日常生活采用。我也曾下意识的找寻伺服器规律性，但由于观念方式非常有限并没取得较好的效用。这样的状态让我产生了受挫感和人格揣测：是我不如不懈努力？还是专精技术差？是不是他们根本不适宜做互联网管理？
2、导入统计数据挖掘观念
而后是在网路上翻查数据资料看见统计数据挖掘观念，那是我第二次看见这个术语。我总觉得观念是小学生才会采用的方法基本功。而后经过高峰论坛里的许多文章、党委的沟通交流。我辨认出他们最缺少的是统计数据挖掘观念，于是便开始查阅统计数据挖掘的相关科学知识。原先我每晚的组织工作是辨认出难题，化解bug，历史记录。许多的现象、许多的统计数据，非常多的表单，历史记录完就交予了党委或者副本了。但最关键性的，透过那些统计数据进行预测，察觉到规律性、难题，辅导的我互联网管理组织工作我并没做！
经过自学，我辨认出观念和辅助工具是相辅相成的。利用统计数据挖掘观念定位难题，给出化解方案，然后利用辅助工具将化解方案落地执行。日常生活我采用的辅助工具是Excel和Python，组织工作非常的忙碌。但CPDA的视频课、datahoop智能预测平台、统计数据挖掘观念……那些内容真的一一缓解了我当时既没充足的时间、又缺乏方案论和实际应用领域的短板。
3、利用Datahoop将方法落地
在专精课程结束以后，我开始尝试利用自学到的统计数据挖掘观念来找到我组织工作中的难题，我将他们历史记录和搜集的互联网管理统计数据（伺服器的性能指标、互联网的延后和吞吐量等），利用Datahoop预测辅助工具，对统计数据展开冲洗、预测和可视化。在预测过程中，我辨认出了许多暗藏在统计数据另一面的规律性和趋势。
比如，我辨认出在某些时间段，伺服器的阻抗非常高，这导致了许多插件的响应时间延长，从而负面影响了使用者的新体验。透过进一步预测，我辨认出了造成伺服器负载高的具体原因，并提出了化解方案，比如预测伺服器访问量并设置预警系统，提前展开维护，增加伺服器的容量、优化插件的代码和配置等。那些措施不仅显著降低了伺服器阻抗和插件响应时间，降低故障率，同时提高了我的组织工作效率，我们服务质量的和使用者新体验也得到显著提升。
Datahoop平台
CPDA统计数据挖掘专精课程中观念培养和Datahoop平台的采用，是对我帮助最大的，我的组织工作效率越来越高，自信心和成就感一步步找回来了，也逐渐开始和同事以及在许多网站社区上做交流分享，对于我的互联网管理职业生涯产生了深远的负面影响。
