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。...因此，我们在进行任何数据接入之前，都应当先确定如何来标识用户。下面会介绍神策分析用户标识的原理，以及几种典型情况下的用户标识方案。 ?
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。 ...开源数据计算引擎集算器SPL提供了双维有序结构，在用户分析场景中，可以做到数据整体上对时间维度有序（从而实现快速过滤），同时还可以做到访问时对用户有序（从而方便地逐个取出用户数据进行后续计算），看起来相当于实现了两个维度同时有序...使用SPL的双维有序结构，将一年的明细数据按顺序存入12个分表中，每个分表存储一个月的数据。分表之间，整体上是按照dt有序的。在每个分表内部，则是按照userid、dt有序。...再举一个帐户内计算较复杂的场景：电商漏斗转化分析。 设帐户事件表T1也采用上述方式，存储了12个月的数据。T1包括字段：帐号userid、事件发生时间etime、事件类型etype。...SPL提供的双维有序结构可以大致做到时间和用户两个维度同时有序，能有效利用用户分析场景的两个关键特征提高计算速度。 SPL资料 SPL下载 SPL源代码
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。...开源数据计算引擎集算器SPL提供了双维有序结构，在用户分析场景中，可以做到数据整体上对时间维度有序（从而实现快速过滤），同时还可以做到访问时对用户有序（从而方便地逐个取出用户数据进行后续计算），看起来相当于实现了两个维度同时有序...使用SPL的双维有序结构，将一年的明细数据按顺序存入12个分表中，每个分表存储一个月的数据。分表之间，整体上是按照dt有序的。在每个分表内部，则是按照userid、dt有序。...再举一个帐户内计算较复杂的场景：电商漏斗转化分析。 设帐户事件表T1也采用上述方式，存储了12个月的数据。T1包括字段：帐号userid、事件发生时间etime、事件类型etype。...SPL提供的双维有序结构可以大致做到时间和用户两个维度同时有序，能有效利用用户分析场景的两个关键特征提高计算速度。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码
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。...统计每小时的访问量（PV），并且对用户进行去重（UV） 解决思路 – 统计埋点日志中的 pv 行为，利用 Set 数据结构进行去重 – 对于超大规模的数据，可以考虑用布隆过滤器进行去重...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
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！...---- 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！！！
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
从事大数据服务的学者认为，如果按大数据基本算法推测，女神安娜是不会吃DQ的，因为她的行为数据已经表明，她会继续吃哈根达斯；同样，行为大数据分析得出，程序猿李甲很快会晋升为研发经理或总监，而无法预测某天他要回乡支教...那么问题来了，基于受众行为大数据建立应用模型能取代实时的心理反馈数据吗？两者如何结合？ 事实上，做数据有两个概念：一个是大数据，一个是快数据。...比如，双11在天猫或京东上购物的行为：浏览网页、对比商品、下订单、付款、评价商品等等，构成了一幅大数据画面，而所有天猫上的用户的大数据画面即组成了大数据组合。...这个时候，快数据出现了，对于未点击广告或者离开天猫一个月才来的用户，商家一般通过问卷反馈表的方式，收集用户当时的想法，基于这个问卷反馈表的数据，他们即可以实时知晓用户心理反馈，并采取对应措施。...这些用户对于大数据有需求，同样对于基于实时反馈互动的快数据需求非常旺盛。未来，快数据，大数据，如何发展，会水乳交融吗？让我们拭目以待 来源：新浪科技
）；3、采取诱导用户访问其网站、并通过放置网页插件、可执行代码等方式，强制与用户建立推广关系的；4、其他侵犯被推广用户知情权、选择权的不正当推广行为；5、其他腾讯云判定推广手段属于不正当推广行为的；注意...同时满足以下条件订单可参与本次邀新个人额外现金奖励活动：1）邀请客户类型为个人认证用户2）满足CPS返佣条件订单（详见CPS推广奖励规则）注：该活动参与订单类型不限，即【客户首购】、【产品首购】、【产品续费...点击立即前往抽奖图片1）抽奖时间：11月7日17:00 至 12月4日23:59 2）活动总抽奖次数：活动期间总抽奖次数1000次，单个推广者抽奖上限次数为1次。...注意：活动期间如发生退款，将按照退款实时计算该推广者实际可抽奖的次数；获得的抽奖次数如果在2022年12月4日23:59前未进行抽奖，抽奖次数则失效，默认您放弃抽奖机会。...3、活动邀请实时进度查看：腾讯云推广大使邀新奖励>最新活动图片
分析 我让从事大数据服务的朋友来预测和解释，朋友讲，如果按大数据基本算法推测，女神安娜是不会吃DQ的，因为她的行为数据已经表明，她会继续吃哈根达斯;同样，行为大数据分析得出，程序猿李甲很快会晋升为研发经理或总监...那么问题来了，基于受众行为大数据建立应用模型能取代实时的心理反馈数据吗？两者如何结合？ 事实 事实上，做数据有两个概念：一个是大数据，一个是快数据。...比如，我们双11在天猫或京东上购物，我们在这些网站的所有行为：浏览网页、对比商品、下 订单、付款、评价商品等等，构成了一幅大数据画面，而所有天猫上的用户的大数据画面即组成了大数据组合。...当这个用户不去点击这样的广告或者这个用户离开天猫，一个月后才再次上天猫时，我们无法从行为大数据去找到相关性或者原因。...这个时候，快数据出现了，对于未点击广告或者离开天猫一个月才来的用户，商家一般通过问卷反馈表的方式，收集用户当时的想法，基于这个问卷反馈表的数据，他们即可以实时知晓用户心理反馈，并采取对应措施。
9月26日消息，GitHub警告称，有网络钓鱼活动冒充CircleCI DevOps平台，瞄准GitHub用户窃取证书和双因素身份验证（2FA）代码。...对于启用了基于TOTP的双因素认证（2FA）的用户，钓鱼网站还会将TOTP代码实时转发给威胁行为者和GitHub，以便威胁行为者侵入账户。...以下是此次活动中使用的网络钓鱼域名列表: circle-ci[.com emails-circleci[.]com circle-cl[.]com email-circleci[.]com “在进行分析后...，我们为受影响的用户重置了密码并删除了威胁行为者添加的凭证，我们还通知了所有受影响用户和组织。”...GitHub公告称，“已封禁所有已知的威胁行为者账户，我们将继续监测恶意活动并及时通知受影响用户。”
同事小八前些天深夜滞留公司，马上就到12点了，显示器的光亮映照出她脸上的油光，还有嘴角的微笑。 12点0点0分，“终于到了秒杀全场的时候！”为了这个剁手之夜，小八已经等了大半年。 ...以下是腾讯防水墙工程师冒死卧底，偷拍回来的手机黑卡： 怎么样，你的手机顶多双卡双待，黑产分子一个设备就能n卡n待，随便弄个房间噼里啪啦一顿倒腾，就能轻易控制成百上千的手机卡。 ...有办法干掉黑产分子吗？ 黑产随便搞搞震，普通用户的利益被摊薄，商家也让白花花的银子流入黑产的口袋，于公于私都不能忍啊。 然鹅，经过多年摸爬滚打，黑产这门“手艺”日益纯熟。...而腾讯防水墙团队，与黑产交手多年，不但沉淀出多维度黑产数据，还掌握了运用AI及大数据分析击杀黑产的本事，如同拿着一把98K对准了黑产团伙。...腾讯防水墙介入后，先是在兑奖页加入了新型滑动验证码，让领奖机器人找不着北；又把来访手机号和IP放到黑产数据库进行比对，凡是有案底的、行为诡异的统统实时拦截。
这个时候用户看到的就是页面挂了。淘宝开始考虑通过加入排队能力，解决系统秒挂的情况，但在用户侧会看到页面在转圈圈后显示抢购结果，体验感并不好。 在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。...在 2021 年双 11 双 12 中，有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定，如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。...仅这一环技术能力的提升，在业务层面能缩减交易订单库的集群规模 40% 以上，提升实时分析型业务数据流转效率 30%。开源属性，也将为 PolarDB 带来更多的想象空间。...在 2021 年的双 11 双 12 中，ADB 3.0 真正实现了无论是否在峰值场景，都能让历史订单实时检索。 具体而言，ADB 3.0 解决了三方面的问题： 全量数据迁移与实时同步。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。
在这篇文章中，我们将会详细分析一个利用AnyDesk远程软件针对企业用户的特定网络钓鱼活动，以及如何检测和防御此类攻击活动。...在此活动中，目标用户会被重定向到一个模仿金融机构制作的钓鱼网站注册页面，为了获得技术支持，目标用户需要下载一款伪装成实时聊天应用程序的远程桌面软件。...威胁行为者会为不同的金融机构注册不同的网络钓鱼域名，并使用相同的“Windows实时聊天”风格。但我们目前尚不清楚此活动背后是否只有一个威胁行为团伙。...某些银行网站在允许用户登录之前，会尝试检测用户当前是否正在运行有远程管理控制软件。然而，并非所有银行的网站都具备这一功能，在某些情况下，威胁行为者甚至还可以绕过这些检测。...2、报告可疑活动：如果您发现 AnyDesk 帐户有任何可疑活动，请立即向 AnyDesk 报告。 3、使用强密码：为所有在线帐户使用强且唯一的密码，并避免对多个帐户使用相同的密码。
双11大促店铺承接页个性化技术 今年双11阿里巴巴首次实现了全面的全站个性化，包括从会场到大促承接页到店铺再到详情，而大促店铺承接页是连接会场与店铺的桥梁，大促承接页的整体活动氛围和布局由平台确定，商家可以通过页面装修工具来装修商品模块...离线部分主要负责用户Profile构建以及关联数据挖掘；近实时部分主要包括新发布资讯的实时分析引擎，模型流式更新引擎；实时部分基于通用的推荐pipeline，并结合离线、近实时模块的产出结果，完成整套的推荐逻辑...资讯实时分析引擎 对新发布的资讯进行实时文本分析，包括分词、关键词抽取，通过行业profile和Multi-task语义向量生成行业标签，并对资讯建立倒排索引，实现实时更新。...4.4业务成果 千牛头条经历了两次大的算法升级，核心指标如点击率有了显著的提升，第一次升级增加了基于用户行为的个性化；第二次升级引入文本算法以及在线排序模型。 5....个性化导购框架 框架分为在线计算和离线计算，在线计算负责实时的商家行为分析，商品召回，个性化排序；离线部分负责商家/服务特征更新，订购模型训练以及候选商品池计算。
开始思考—— 2 从场景思考下 活动具备了实时性：时间只有8天，中间的等待时间不是很长，对于用户的实时反馈来说时间不是很久，这样用户就会有至少这几种心理 1、紧迫感：只有8天时间，对于暗示心理上来说8天内凑够...12生肖感觉好像很难，所以用户们会对于分享、邀请、关注等特别的上心。...因为头条是今天首次出现这个活动，大家对于集卡的新鲜感有可能会高于集福，再就是它的“发财”卡很少，有数据啊，到2018年2月8日16:10的时候，仅仅有12个人集齐——心理暗示，够强大吧？...关键词：实时性、紧迫感、传播力、事件营销（时间营销） 2 活动具备了用户召回和新增属性 头条用户不注册可以看头条吗？可以享受智能推荐吗？——当然可以！ 那么我们真正手机注册甚至实名的用户在哪里？...关键词：有效用户数据、老用户召唤 3 好的，说到现在为止，我们已经通过场景和活动的属性分析了一下活动的必要性，现在我们回归到初始问题来延伸一下： 1、如果你是今日头条的产品，你是否会做一个集卡集福的活动吗
最后，近几年电商平台也完成了从PC时代到移动时代的转变，随着移动时代的到来，人机交互的便捷、碎片化使用的普遍性、业务切换的串行化，要求我们的系统能够对变幻莫测的用户行为及瞬息万变的外部环境进行完整的建模...2014年双11，通过BI团队针对往年双11的数据分析，发现即将售罄的商品仍然获得了大量流量，剩余库存无法支撑短时间内的大用户量。...针对以上问题，通过搜索技术团队自主研发的流式计算引擎Pora，收集预热期和双11当天全网用户的所有点击、加购、成交行为日志，按商品维度累计相关行为数量，并实时关联查询商品库存信息，提供给算法插件进行实时售罄率和实时转化率的计算分析...有担心和紧张，害怕系统出问题，但更多的是期待，期待一年的努力能接受一次真正的考验。随着时针跨过12点，流量风暴如期而至。Pora QPS飙升到40万/秒，接近日常QPS的10倍。...实时模型能通过不断地拟合最近的线上数据解决这一问题。因此效果会较离线模型有较大提升，特别是在大促这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2：为什么实现秒级的模型更新？
在互联网如火如荼发展的背后，灰黑产大军暗流涌动，身影无处不在，哪里有活动哪里就存在刷量行为，轻者人肉刷，重者自动机批量刷。...中游是刷量的核心团伙，他们消息来源广泛，拥有众多的活动线报群，能快速获得哪些业务有活动有福利可刷的消息。...结合人工智能进行用户画像、关系图谱分析，有效识别帐号质量、恶意IP和恶意设备。...实时风控：与黑产直接对抗的关键环节，对黑产请求进行实时识别和拦截。具体服务有前端的验证码和后台的防刷API风险查询接口。...策略引擎基于前端环境、用户行为、安全大数据、协议分析进行实时计算，根据各行业的业务特征，快速训练适配AI模型，有效抵御业务风险。
导语：上一章我们聊到了：什么是消息队列，为什么要用消息队列，有那些消息队列？下来我们聊聊什么样的消息队列适合我们公司。 在技术领域，从来都没有最好的工具，只有最合适自己公司的工具。...较大 一般 一般 一般 常规性能 百万级QPS 百万级QPS 十万级QPS 十万级QPS 十万级QPS 2C 4GB压测 读写22万QPS 读写20万QPS 读写10万QPS 读写10万QPS 读写12...CMQ：自研，同步刷盘，金融级别可靠，多用于电商订单，支付，金融 CKafka：开源，异步刷盘，大数据分析，日志压缩收集，监控聚合分析，实时数据处理，多用于大数据场景，游戏、电商行为分析、商超监控分析、...实时打点数据分析、用户行为离线分析、实时决策、发券、黑产发现、智能推荐等。...在这些地方，Ckafka非常好用 实时处理网站活动（PV，搜索，用户其他活动等） 完美的“日志收集中心” 大数据入口和连接器 image.png 2、TDMQ-CMQ 消息队列 CMQ 版（TDMQ
彭文杰很郁闷，我的答案有什么问题吗？标准答案又是什么？ 回去路上就给一产品经理大佬发消息请教，一样的题目，看到大佬的的回答，他心虚了。...大佬这简单的几步，就综合使用了行为路径分析、实时多维分析、漏斗分析、点击分析、行为事件分析等多种分析方法和模型。...所以才每次这样选择如此固定的行为模式，下次周五有促销优惠票的时候，优先推送给固定用户，还可以写一些：”一路平安，辛苦了”的软文。...并对数据进行深度分析，挖掘用户真实需求，促进产品优化和迭代。 如果你是运营：当老板要你做活动时，活动上线前，可以利用A/B test快速验证，通过数据结果决定使用哪一个版本。...活动上线后，可以实时监控数据，一旦出现任何问题，立马定位问题出现在哪里，尽快找到解决方案，再落地执行，确保活动正常进行。 如果你是财务：你可能需要处理大量的报表，负责日常财务核算、稽核、决算工作。
间接的情绪观察或者直接的情绪体验（比如，痛苦、愉悦、厌恶）所诱发的脑区活动模式是有重叠的。情绪加工相关的神经活动和外在行为状态的一致性使得谈话双方彼此默契，促进了交流和相互理解。...那么，带有情绪色彩的交流会增强脑际同步吗？这还有待探究。...12~15s之后，新一轮讲述开始。fMRI正式实验总共采集到2段讲述者的数据。 对于故事聆听者来讲，每个试次的细节呈现顺序与故事讲述者类似。...ISPS分析可计算个体间脑活动的即时同步性。相位同步是基于信号分析的属性，原始时间序列被扩展为真实的和想象的成分。时间序列被改写为即时的振幅和相位，这样可以集中研究互动的部分。...当出现脑际同步时，前扣带回(ACC)和楔前叶(precuneus)的活动增强。对于这一现象的解释，有研究发现，ACC活动和情绪评价、事件的动机显著性、情绪回应的管理相关。
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