双十一用户行为实时分析哪家好_用户行为实时分析哪家好_12.12用户行为实时分析哪家好 - 腾讯云开发者社区

目录一、概述二、数据模型三、数据格式四、架构图五、动态添加ClickHouse列六、用户关联(IdMapping) 七、批量写入八、结束(附用户关联源码) 一、概述埋点采集、用户行为分析...、实时数仓、IdMapping 此文重点讲述埋点的数据模型、数据格式、数据实时采集、加工、存储及用户关联。...关于用户行为分析的概念、意义以及埋点相关的东西此文不作赘述二、数据模型业界比较流行的事件、用户模型；即： who: 设备ID、登录ID when: 事件发生时间、上报时间 where: 设备环境、网络环境...六、用户关联(IdMapping) 参考神策数据的用户关联：选取合适的用户标识对于提高用户行为分析的准确性有非常大的影响，尤其是漏斗、留存、Session 等用户相关的分析功能。...七、批量写入由于jdbc的batchInsert需要sql一样，我们的实时采集事件却有所差别，导致sql不一样；这里我们可以根据sql分组，按一分钟或1000条批量写入即可。

6.8K2 0

用户行为分析模型——路径分析（一）

在网页或者营销渠道中，用户行为模型有比较多，基于渠道的，笔者觉得有：渠道类型渠道重要性渠道跳转与流失单渠道，多节点路径分析，漏斗功能多渠道归因分析这里多渠道指的是，单渠道多节点的场景比较好理解...不同特征的用户行为路径有什么差异？某个页面，引导用户去往哪个页面，对转化率最有利？...1.2 漏斗分析漏斗分析是分析用户从起始到终点环节，过程当中每一步环节的转化（或者流失）情况。通过漏斗，可以找出全链路业务的问题环节所在，从而进行针对性优化。...，整个路径下的转化计算A-B-C路径中B-C的转化率：(A-B-C这条路径的pv/sv)÷(所有节点深度为3的路径中二级页面是B的路径的pv/sv和) 3 获取路径的多级页面 vivo：用户行为分析模型实践...参考文献 vivo：用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型路径分析：如何将用户的网站行为轨迹可视化呈现？漏斗分析：你可能低估了它的复杂度（逻辑细节及产品化）

2.5K2 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型

一、需求背景在互联网数据化运营实践中，有一类数据分析应用是互联网行业所独有的——路径分析。路径分析应用是对特定页面的上下游进行可视化展示并分析用户在使用产品时的路径分布情况。...在场景对应到具体的技术方案设计上，我们将访问数据根据session划分，挖掘出用户频繁访问的路径；功能上允许用户即时查看所选节点相关路径，支持用户自定义设置路径的起点或终点，并支持按照业务新增用户/活跃用户查看不同目标人群在同一条行为路径上的转化结果分析...不同特征的用户行为路径有什么差异？...通过一个实际的业务场景我们可以看下路径分析模型是如何解决此类问题的；【业务场景】分析“活跃用户”到达目标落地页[小视频页]的主要行为路径（日数据量为十亿级，要求计算结果产出时间1s左右）【用户操作...2.1 路径分析路径分析是常用的数据挖据方法之一，主要用于分析用户在使用产品时的路径分布情况，挖掘出用户的频繁访问路径。

2.7K3 3

Flink在用户行为分析中的应用(一)

,刺激客户当时的购买行为,是最有效的2.在搜广推场景下,动态观察用户进入活动各个入口的流量情况，可制定更精准的营销策略.是最有效的3.在金融风控中,针对某个入口是否为用户真实行为的实时监控判断,对异常交易行为...、违法违规行为进行筛查,是最有效的Flink抓住了那转瞬即逝的机遇,本文仅向读者展示如何使用Flink实现一个企业级的实时营销系统企业要做实时营销推送,通过自定义营销规则,来提高公司的销售额,这类营销规则大体是...,发现一个满足一个特定条件的用户,在做出某类指定行为时,实时给用户推送短信,app消息等...代码结构beans1.MarketingRule:对业务方给定规则的抽象2.EventCondition:对规则事件的抽象...EventUtil.sequenceStrMatchRegexCount(conditionStr, combinationCondition.getMatchPattern());//匹配到的步骤数return cnt;复杂行为序列分析的设计方案统一查询的表达方式...,此处提供一种基于正则表达式的描述,具体的转化如下:2.使用列表数据结构,装载业务方给定的key,把源源不断的给定的用户事件映射为列表的索引,最后根据业务方给定的行为规则到组合条件的事件列表中找到对应的索引号

1.2K0 0

基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计

前言在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了实时热门商品统计模块的功能开发的过程(?基于flink的电商用户行为数据分析【2】| 实时热门商品统计)。...对于一个电商平台而言，用户登录的入口流量、不同页面的访问流量都是值得分析的重要数据，而这些数据，可以简单地从web服务器的日志中提取出来。...具体分析如下：热门页面基本需求 – 从 web 服务器的日志中，统计实时的热门访问页面 – 统计每分钟的ip访问量，取出访问量最大的5个地址，每5秒更新一次解决思路 – 将 apache...scala.collection.mutable.ListBuffer /* * @Author: Alice菌 * @Date: 2020/11/23 14:16 * @Description: 电商用户行为数据分析...from=search&seid=5631307517601819264 小结本期内容主要为大家分享了如何基于flink在电商用户行为分析项目中对实时流量统计模块进行开发的过程，这个跟上一期介绍的实时热门商品统计功能非常类似

2.2K1 0

电商项目分析用户购买行为案例一

大家好，我是小瑄在电商项目中经常需要对用户购买行为进行分析，比如需要求用户连续购买天数，用户这次购买与上次购买间隔天数。...这里是基于hive on spark来对数据进行分析的，所以使用sql进行讲解使用sql求用户连续购买天数以及与上次购买间隔天数，按照下面步骤进行处理对数据进行聚合/去重对用户进行分组排序日期与序号进行减法运算...获取开始连续的日期以及连续天数使用Hive中lead函数根据业务需求不一样，可能名称也不一样，主要是理解思想。...对数据进行聚合/去重第一步是对数据按天进行初步聚合(因为一个用户可能在某天有多次购买行为) 因为只是作为演示,所以只用单个用户进行 select member_id,order_date from...TABLE_NAME where member_id='1690' group by member_id,order_date 结果如下: 对用户进行分组排序我们把上一个结果表称为: TABLE

1.2K4 1

基于flink的电商用户行为数据分析【2】| 实时热门商品统计

前言在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了电商用户行为数据分析的主要功能和模块介绍。本期内容，我们需要介绍的是实时热门商品统计模块的功能开发。 ?...---- 首先要实现的是实时热门商品统计，我们将会基于UserBehavior数据集来进行分析。 ?...@Description: 电商用户行为数据分析：热门商品实时统计 */ object HotItems { // 定义样例类，用于封装数据 case class UserBehavior...scala.collection.mutable.ListBuffer /* * @Author: Alice菌 * @Date: 2020/11/23 10:38 * @Description: 电商用户行为数据分析...from=search&seid=5631307517601819264 小结本期内容主要为大家分享了如何基于flink在电商用户行为分析项目中对实时热门商品统计模块进行开发的过程

1.9K3 0

基于 flink 的电商用户行为数据分析【8】| 订单支付实时监控

本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 8 篇文章，为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之订单支付实时监控的内容！...受益的朋友记得三连支持一下 ~ ? ---- 订单支付实时监控在电商网站中，订单的支付作为直接与营销收入挂钩的一环，在业务流程中非常重要。...另外，对于订单的支付，我们还应保证用户支付的正确性，这可以通过第三方支付平台的交易数据来做一个实时对账。在接下来的内容中，我们将实现这两个需求。...用户下单的行为可以表明用户对商品的需求，但在现实中，并不是每次下单都会被用户立刻支付。当拖延一段时间后，用户支付的意愿会降低。...---- 小结好了，当你看到这里的时候，意味着电商用户行为数据分析暂时完结了，不对，下一篇文章会为大家再总结一些电商常见指标的干货，敬请期待！！！

2.9K5 0

数据运营系列（一）：生存分析与用户行为如何联系起来

用户行为用户行为分析，特别是Customer Lifetime Value，对用户运营和用户增长工作尤为重要。了解用户在特定时间的行为程度更能帮助运营人员开展运营活动，提高用户价值。...而常用的AB testing方法无法进行跨产品平台的定量分析，回归模型无法动态测量用户随时间变化的行为程度概率。因此借助生存分析可以进行用户留存、用户点击、用户购买等行为随时间变化的趋势。...比如以用户购买行为为例，一般的运营数据，直接进行用户分层查看其转化率，但是这样的数据无法知道用户的动态行为，比如在哪个时间点用户转化率会发生突变，产品的转化率会稳定在多少。...生存分析以一个用户的单位，以用户注册时间为实验开始，数据采集截止时间（右删失）或用户转化时间为实验终止，用户最后是否发生购买行为为事件。...即在注册后的50天内，这一批实验用户中大概有40%的用户有购买行为。再次减小时间间隔发现用户转化率在第10天基本无变化，因此运营需要在这个时间点开展运营或营销活动，促进用户转化。 ? ?

1.7K2 1

数仓用户行为漏斗分析数如何SQL实现（第一节）

「目录」需求一：用户活跃主题需求二：用户新增主题需求三：用户留存主题需求四：沉默用户数需求五：本周回流用户数需求六：流失用户数需求七：最近连续3周活跃用户数需求八：最近七天内连续三天活跃用户数...需求九：GMV（Gross Merchandise Volume）一段时间内的成交总额需求十：转化率=新增用户/日活用户需求十一：用户行为漏斗分析需求十二：品牌复购率需求十三：ADS层品牌复购率报表分析...需求十四：求每个等级的用户对应的复购率前十的商品排行需求一：用户活跃主题 DWS层--（用户行为宽表层）目标：统计当日、当周、当月活动的每个设备明细 1 每日活跃设备明细 dwd_start_log...) 以用户单日访问为key进行聚合，如果某个用户在一天中使用了两种操作系统、两个系统版本、多个地区，登录不同账号，只取其中之一 hive (gmall)> set hive.exec.dynamic.partition.mode...如果一个用户首次打开某APP，那这个用户定义为新增用户；卸载再安装的设备，不会被算作一次新增。新增用户包括日新增用户、周新增用户、月新增用户。

1.3K3 0

【沙龙干货】主题二：一个用户行为分析产品的设计与实现

分享内容 ---- 今天想跟大家分享一下我们目前推出的一个海量用户行为分析产品---“神策分析”的设计与实现。...简单来看我们的产品面临的第一个需求，我们的客户普遍需要一个可以私有化部署的用户行为分析产品，这个需求是可以理解的，也是有很多实际的原因：首先是出于对数据安全和隐私的考虑；其次则是希望能够完成数据资产的积累...所谓的全端数据采集，就是要打通一个真实用户在不同端的行为，可能是iOS、安卓、Web、微信，也可能是业务数据库、第三方服务，需要能够把同一个用户在这些不同端的行为都贯通起来，一起进行分析和处理。...能够很轻松满足单台接收十几万条用户行为的需求，能够满足绝大多数产品的需要。同时Nginx也能很容易做到负载均衡和服务冗余，这方面有很多成熟的方案。...简单的来说我们有一个模块叫 KafkaConsumer，是一个常驻内存的 MapReduce程序，会实时地从kafka订阅数据，并将数据实时写入到Kudu中。

1.1K8 0

我转手丢给他一个Flink史上最简单双十一实时分析案例

上期带大家用StructredStreaming做了双十一实时报表分析,没看过的朋友可以看看,这是链接: StructredStreaming+Kafka+Mysql(Spark实时计算| 天猫双十一实时报表分析...先明确一下需求: 1.实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额 2.计算出各个分类的销售额最大的top3 3.每秒钟更新一次统计结果不管会不会,上来先创建一个流: //TODO 1.env...Flink实时计算也没那么难 ? 加上注释只有76行代码… 眉头一皱,发现事情并没有那么简单博主,博主还有自定义类呢,被你吞了??...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。...以上便是大数据Flink史上最简单双十一实时分析案例喜欢的小伙伴欢迎一键三连!!! 感谢李胜步博主提供的思路:

4192 0

不仅仅是双11大屏—Flink应用场景介绍

双11大屏每年天猫双十一购物节，都会有一块巨大的实时作战大屏，展现当前的销售情况。这种炫酷的页面背后，其实有着非常强大的技术支撑，而这种场景其实就是实时报表分析。...针对这些数据类型主要包括实时智能推荐，复杂事件处理，实施欺诈检测，实时数仓，与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实施业务场景，而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。...实时智能推荐智能推荐会根据用户历史的购买行为，通过推荐算法训练模型，预测用户未来可能会购买的物品。...利用Flink流计算帮助用户构建更加实时的智能推荐系统，对用户行为指标进行实时计算，对模型进行实时更新，对用户指标进行实时预测，并将预测的信息推送给Web/App端，帮助用户获取想要的商品信息，另一方面也帮助企业提升销售额...流式计算技术将数据分析场景实时化，帮助企业做到实时化分析Web应用或者App应用的各项指标，包括App版本分布情况，Crash检测和分布等，同时提供多维度用户行为分析支持日志自主分析，助力开发者实现基于大数据技术的精细化运营

5.5K2 1

爬取五大平台621款手机，告诉你双十一在哪买最便宜！

今晚0点，相约剁手大家好，我是朱小五明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。我！要！换！手！机！去哪买呢？...作为一个机（pin）智（qiong）boy，肯定要比价啊，哪家便宜去哪家~ 我用Python爬取了某比价网站的手机数据，获取了其中五大平台（天猫，京东，拼多多，苏宁易购，国美）的手机价格数据。...我简单分析了一下，影响因素有以下几点：中兴、联想、锤子等较小手机品牌，基本只在京东商城销售，这会导致对于这些品牌的手机来说，销售平台是京东，最省钱的平台也只能是京东。...拼多多、苏宁靠着对旗舰手机的价格补贴，成功地把京东“挤”在了后面，同时天猫也挽回了一点颜面，成为了倒数第二名。我又在各个平台看了一下旗舰机的优惠，发现拼多多百亿补贴这种行为简直降维打击。...最后，本次数据分析结果仅供参考，毕竟每个平台的价格都是波动的。小五建议大家选取合适的手机款式之后，记得比比价，有优惠券就领券，有返利记得走返利。希望大家双十一都能买到自己合适的商品。以上。

6.4K1 0

大数据Flink进阶（四）：Flink应用场景以及其他实时计算框架对比

2.7K7 1

天猫双11订单峰值58.3万笔秒，消费狂欢背后隐藏了哪些技术？

在 AI 技术的支撑下，购物变得更加智能，个性化推荐、用户购买行为实时分析等成为可能。...同时，由于「一体化」的特性，能实现实时与离线数据的完全一致。从实际效果看，流批一体最大的好处是可以实现数据的实时分析。...三、更智能的体验除了购物更快，今年双十一的另一个特征是更「智能」。今年双 11 前夕，淘宝首页大幅改版。在信息流、搜索、聚划算、会场和直播等用户场景，智能计算调用量日均已高达数千亿次。...平台对用户消费行为的洞察和商品推荐也更加精准，而这背后的技术引擎是智能搜索引擎。阿里的智能搜索推荐日均模型发布 1000+，单模型容量 1TB+，模型可以即时分析，分钟级更新 1 亿参数。...在供应链端，直播等新的消费形态改变了用户整个消费行为，对供应链提出更高的要求，而供应链的数字化能够帮助商家智能备货、极速履约。

8.3K1 0

聪明的ET，更多的是阿里的人工智能布局

双十一晚会上，ET在全国观众面前玩了一把魔术，瞬间震惊了众多吃瓜群众，所受到的关注不亚于春晚的刘谦。在晚会结束之后，除了阿里云官方，也有不少大牛对此魔术进行了分析。...比如与魅族、海尔进行的智能家居合作，阿里云向魅族手机和海尔家电提供自己所拥有的中国用户大数据及云端服务，不必多费力气，就造出了一个适合中国用户的阿里巴巴智能家居生态圈，而这正是其智能生活部门的三大业务之一...届时，不管是哪家公司的智能家居生态圈赢得最后的胜利，阿里巴巴总会是最大的胜利者。...除了语音导航、快捷支付、系统搜索等常规服务，还会根据阿里巴巴数据中对于用户消费行为的分析，为车主提供更多个性化的服务，可以说是做到了“让汽车更懂你”的程度。...比如德国的地图服务商Here，在该合作中，双方将通过合作提供包括拥堵和事故在内的实时信息，以及参考以往用户使用的历史记录提供最佳路线导航等功能。

1.2K6 0

临战前收下这几款小程序，分分钟省下一个亿

小程序体验师：石璐双十一将至，购物车装的怎么样了？每年一到这时候，各大商家都已开始密集部署活动，等你剁手。虽说年底就发奖金了，但稍不留神，还是可以掉进消费的漩涡，穷到明年。你，需要科学防身！...最简单的设置，就是首页上直接摇正反，当然，也可以认真一番，输入自定义的名称。 ? 除此之外，当大家都不知道吃什么，喝什么好，或争执不下没有定论时，亮出「抛个硬币」，顺应天意，很快也就有了结果。...无论是吃吃喝喝，还是买买买，受不了持续纠结的时候，一步点开这个小程序，舒缓下自己的决策压力也是好的。毕竟双十一，是为了让自己的更开心，不是更焦虑。 ?...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强，哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品，基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中，你最关心的无非就是哪家利息少，或者每月可以少还款。

56.8K4 0

【Flink实时数仓】需求一：用户属性维表处理-Flink CDC 连接 MySQL 至 Hbase 实验及报错分析

实验要求使用Flink CDC连接MySQL，在Hbase中实时同步数据库的修改。...` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `member_level_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '用户会员等级...ID', `username` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT...这一步遇到过几个坑，依赖的冲突和依赖版本。...，还有一些报错没有截图，是以依赖问题居多。

1351 0

双十一后，细数电商行业的黑科技

语音搜索）分析图像（可视化搜索）用户的搜索行为表现了用户的购买诉求，知道这些行为便可以给企业运营提供指导性建议。...传统的营销往往优先考虑产品的特点、定位，再去寻找潜在消费者，而预测营销的最大区别是“以人为中心”，全面地了解消费者的历史行为、实时动态、未来倾向，把消费者的真实需求放在首位。...当然去分析这些数据，制定有目标性的线上营销计划是一件大周期事件，而且需要和上面提到的用户搜索分析结合进行。当使用人工智能来驱动预测分析时，整个过程被流程化，对数据分析的人为错误被消除。...抓住用户的心：动态定价一开始商家对消费者偏好不了解时，希望通过动态定价和行为数据了解消费者对商品的偏好和消费行为。...显然在商品数量上千之后，人工去定价是一种低效行为。人工智能根据多种数据：市场条件、用户行为和需求、库存情况及内部运营需要，来实现实时调整定价。

1.9K15 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

用户行为分析-埋点实时数仓实践

用户行为分析模型——路径分析（一）

用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型

Flink在用户行为分析中的应用(一)

基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计

电商项目分析用户购买行为案例一

基于flink的电商用户行为数据分析【2】| 实时热门商品统计

基于 flink 的电商用户行为数据分析【8】| 订单支付实时监控

数据运营系列（一）：生存分析与用户行为如何联系起来

数仓用户行为漏斗分析数如何SQL实现（第一节）

【沙龙干货】主题二：一个用户行为分析产品的设计与实现

我转手丢给他一个Flink史上最简单双十一实时分析案例

不仅仅是双11大屏—Flink应用场景介绍

爬取五大平台621款手机，告诉你双十一在哪买最便宜！

大数据Flink进阶（四）：Flink应用场景以及其他实时计算框架对比

天猫双11订单峰值58.3万笔秒，消费狂欢背后隐藏了哪些技术？

聪明的ET，更多的是阿里的人工智能布局

临战前收下这几款小程序，分分钟省下一个亿

【Flink实时数仓】需求一：用户属性维表处理-Flink CDC 连接 MySQL 至 Hbase 实验及报错分析

双十一后，细数电商行业的黑科技

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐