双十一用户行为实时分析哪里买_用户行为实时分析哪里买_双十二用户行为实时分析哪里买 - 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。

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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？...比如，我们发现很多用户在加购后没有进行支付，我们就可以通过路径分析，看看用户加购后，都去哪里了、发生了什么操作。如此，有可能找到支付率低的原因所在。...2 路径分析与桑基图 2.1 桑基图桑基图主要是用来显示流向和数量。最大的特点，就是开始与结束是保持总量守恒的。看出全体用户是从哪个地方来，经过一步一步的环节后，到了哪里去。...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）

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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。

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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

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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

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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

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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！！！

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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

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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。 ? ?

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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。

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【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。

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PowerBI 秒级实时大屏展示方案全面助力双十一

双十一来了，你准备好了吗？不管你是否准备完毕，我们带来了全网首发的 PowerBI 秒级实时大屏展示方案，你可以直接用来展示双十一的实时状况。我们一步步来说明这个套件模板教程。...套件模板教程这是一个套件，包括： PowerBI 模板文件配置文件地理位置信息配置文件这也是一个模板，包括：高度推敲的思路与 PowerBI 用法支持秒级实时分析超越时间智能。...面向接口设计我们规定了：历史数据表结构实时数据表结构只要有真实的数据源就可以立即切换展示。有的伙伴问，去哪里找到真实的数据？...你把罗叔的大屏演示给你老板看，他爽了，他一定会让你找到数据源的。安全性如果把这个链接给了别人有用吗？ ? 请输入用户名和密码，因此是非常安全的。简单性简单到什么程度吗？...需要你赶快买。在现实中双十一几乎是任何公司非常重视的，而且当时数据量巨大，能做到实时的系统非常罕见，数据都是有延时的，我们特别做了对延时的支持，并以一种亚现实的模式展示，没有任何满意度降低。

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TiDB 在连锁快餐企业丨海量交易与实时分析的应用探索

DTC 的核心优势在于直接、高效，符合互联网时代普通消费者的消费模式，但要实现这些效果，企业不仅要收集海量渠道汇总而来的用户行为信息，更要在完成各类业务操作的同时尽可能快的做到全量数据的实时分析，并根据分析结果形成千人千面且随需应变的营销或服务方案...通过对消费者行为的数据分析，企业还能更精确的了解消费者买了什么、花了多少钱、多久来一次、在哪天领取了优惠券、常在哪几家餐厅消费等一系列信息，由此，企业便可通过大数据和算法推测各类营销活动在哪个地点能够吸引哪些消费者...而更加重要的是，企业通过全新架构的数据库解决了 DTC 战略下数亿用户和每日数千万订单所对应的在线联机交易和实时数据分析的庞大需求，且能够以更轻盈的身姿应对数据量快速增长。...另一方面，在用户行为不断累积、用户数和业务量不断增长的背景下，数据库中所要存储的数据量也必然快速增长，数据库则必须要在满足前两种功能需求的前提下为数据量的快速增长提供简便、有效、低成本的应对之道。...另一方面，作为一款支持 HTAP 功能的数据库，TiDB 可在满足在线联机交易需求的基础上提供高性能的实时分析能力，帮助企业用一套数据库架构满足 DTC 战略下对实时报表和大规模数据分析的苛刻需求。

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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:

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电商零售平台价格监控分析

同时电商促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，对于品牌方或者渠道运营方，怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。...可以看出价格和促销活动的复杂性，促销包括如价格立减、满减、买赠，另外与促销时间线进行灵活的模块化组合。...品牌方有效监控渠道商和代理商线上乱价行为，实时预警和取证成为必须工作。...观向数据解决方案提供线上巡检功能，实时监控店铺数量、产品品类、价格等维度信息，做到按需监控，截图留证等，在节假日比如双十一、618等线上大促期间，同时可以关注竞品和本品各种状态变化并采取行动，有效节省人力...根据用户指定的型号规格，观向数据获取同时获取天猫、京东、苏宁等多平台对应的SKU链接，每天定时巡检，帮助企业监控线上店铺运营情况，对乱价，低价、标题违规等行为监管，违规状况第一时间预警及生成截图，来提醒相关工作人员

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双十一后，细数电商行业的黑科技

这几年软硬件技术的发展，双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。如何让用户买的爽？...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。...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。

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肥皂与手纸：神奇的电商大数据分析

11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...新新人类的崛起为京东做出了很大的贡献，主要体现在用户柔性购物需求的常态化，在京东上买数码手机或是肥皂手纸，说明京东用户已经习惯了网上购物生活，并且多样化购物，京东综合化的品牌定位已经深入人心了。...2013年双十一期间，新用户主要集中在电脑办公，手机数码品类，用户数占比分别为16%、13%;2014年双十一期间，新用户主要集中在服饰内衣、鞋靴箱包等品类，用户数占比21%、12%。...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...京东的数据分析人员应该提供更长时间的数据，万一朝阳区青年时双十一前买了很多盒备用也说不准，身在朝阳区，对京东的这个数据结果表示不服! ?

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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。...实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。...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

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天蝎座性福指数最低-肥皂与手纸：神奇的电商大数据分析

PPV课大数据电商行业的人一定对啤酒与尿布的故事有所耳闻，20世纪90年代美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时候，发现了一个奇怪的现象：在一些情况下，啤酒和尿布看上去毫无关系的商品经常出现在同一购物篮中...新新人类的崛起为京东做出了很大的贡献，主要体现在用户柔性购物需求的常态化，在京东上买数码手机或是肥皂手纸，说明京东用户已经习惯了网上购物生活，并且多样化购物，京东综合化的品牌定位已经深入人心了。 ?...(看到此图，花粉、果粉、星粉、米粉，怪不得他们经常互喷) 2013年双十一期间，新用户主要集中在电脑办公，手机数码品类，用户数占比分别为16%、13%;2014年双十一期间，新用户主要集中在服饰内衣、鞋靴箱包等品类...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...京东的数据分析人员应该提供更长时间的数据，万一朝阳区青年时双十一前买了很多盒备用也说不准，身在朝阳区，对京东的这个数据结果表示不服! ?

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有数据就是这么任性 2014年谁在玩转大数据？

图一：360手机卫士骚扰电话实时数据　　此外，每天更新的骚扰号码库数据，会依据标记趋势调整骚扰号码库中各类数据比例，也就是说，每一位360手机卫士用户手机中的1000个骚扰号码都是动态的，随地域、身份以及骚扰趋势的变化而变化...双十一京东趣闻大数据京东网友性福指数羞答答出炉　　11.11这一天，京东商城卖出了80万块香皂，重量约115吨，相当于23头大象;基情无限的同时，手纸卖出900万卷，8亿多抽手纸，按一秒钟扯一抽的话，...图三：京东双十一脱单大数据　　在京东的这份数据里，性福指数分析占据了很大篇幅，北京城区性福指数对比结果是，昌平区性福指数最高，朝阳区居然是一片灰白色，性福指数是最低的。...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了?...如果大家都看了IBM的分析数据再买彩票，估计都不用“上天台”了。

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用户行为分析-埋点实时数仓实践

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用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型

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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【8】| 订单支付实时监控

基于flink的电商用户行为数据分析【2】| 实时热门商品统计

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