一、前言
openrtb是一套开源的竞价广告系统，来自IAB的贡献，非常好。有非常多的值得借鉴的地方，最近基于其所提供sdk api接口文档介绍，整理了相关的资料。主要包括其生态图体系、业务流程和主要的对象模型和数据模型。基于接口推导过程，未必准确，但却是非常不错的值得参考的资料。另外其对于对象的定义、属性参数的设定、相关类型的定义，具有非常好的参考价值，后续会陆续分享给大家。
二、生态图谱
简洁而清晰的结构，做一下基本的解读吧：
SSP-供应方平台，面向广告受众；
DSP-需求方平台，面向广告主；
Adx-竞价交易平台，面相广告服务运营商；
DMP-数据服务平台，人群定向和媒体定向支持；
三、业务流程
（1）竞价请求：受众打开相关媒体，SSP发起广告内容竞价请求，bidder-server竞价服务接受求情；
（2）竞价返回：DSP响应竞价请求，进行竞价报价；
（3）结果反馈：win-notice返回成交结果；
四、对象模型
大数据技术+行业知识+业务知识=大数据应用 一般来看，一个产业的成长轨迹都是源于技术、成于产品、终于应用。大数据产业也不例外，整个产业是由于云计算、大数据技术而出现的，各个厂商开发出比较成熟的产品并推向市场，最终在应用中带来实际的价值并得到用户认可。处于不同发展阶段的关注点不同：技术阶段看谁的技术更先进；产品阶段看谁的产品性能更好，性价比更高；应用阶段则看谁能更好解决用户的具体问题，并提供差异化的...
我们知道一个完整的数据挖掘项目通常包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。而要完成一个数据挖掘任务，必须要具备两方面的技能，技术能力和业务知识。技术能力主要包括数据统计分析能力，算法能力，计算机能力等，业务知识体现的则是对业务的熟悉程度。这两大能力都很重要缺一不可，但是业务知识的重要性却是经常容易被忽视的。