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浅谈用户行为分析

关于用户行为分析,很多互联网公司都有相关的需求,虽然业务不同,但是关于用户行为分析的方法和技术实现都是基本相同的。在此分享一下自己的一些心得。 一. 简介 用户行为分析主要关心的指标可以概括如下:哪个用户在什么时候做了什么操作在哪里做了什么操作,为什么要做这些操作,通过什么方式,用了多长时间等问题,总结出来就是WHO,WHEN,WHERE,WHAT, 用户通过什么方式访问的系统,web,APP,小程序等 HOW TIME,用户访问每个模块,浏览某个页面多长时间等 以上都是我们要获取的数据,获取到相关数据我们才能接着分析用户行为。 有了上面的思路,下面我们来说下实现的相关技术问题,如何落地用户行为分析。 a).首先是获取用户行为数据,目前比较多的方法有两种,一种是埋点,一种是无埋点(即全埋点)。 四.总结 本小节知识简单介绍了用户行为分析的大概流程,具体到分析方法还有很多,之后会说下埋点数据的设计和处理过程。

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用户行为分析(Python)

本次就通过电商角度,选取阿里天池项目中的淘宝App用户行为数据利用Python进行数据分析。 一、理解需求 1. 明确分析目标及其方向 通过对用户关键行为的埋点获取的日志数据,包含用户、商品、行为、时间等信息,而看似简单的几个维度,通过数据分析手段,便能从不同角度挖掘蕴含的价值。 本次主要通过以下四个方向探索淘宝用户行为: 1.1 用户行为时间模型 PV、UV随时间变化。 留存率模型。 1.2 用户消费行为分析 各周期内消费次数统计。 各行为转化模型。 复购率模型。 1.3 用户价值分析 RFM模型。 各价值类别用户分布、购买力等。 1.4 商品分析 商品和行为关系。 TOP商品分析用户消费行为分析 2.1 转化率计算(漏斗分析) 通过漏斗分析,我们可以发现在一个多步骤过程中每一步的转化和流失情况。

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    CSDN用户行为分析用户行为数据爬取

    爬虫随机从CSDN博客取得800条用户行为数据,包含用户名、原创博客数、评论数、浏览量,试着从博客数,评论数,浏览量三个方面分析csdn的博主们的形象。 浏览量 浏览量超过2w的有37%,超过10w的有27%,这数字开起来很大,但联想到有30%的用户博客数过50,所以平均下来,一篇博客应该有2000浏览量,这个可以再之后进行爬取数据做分析。 ? 拉取数据实现 存储格式 用户信息包括用户名,点击量,评论数,原创博客数,使用json文件存储。 关注和被关注用户列表用于做递归访问。 ? 注意,并不是所有的用户都有me.csdn.net页面,比如这个https://me.csdn.net/qq_41173121 将保存的json文件通过在线json转excel工具转成excel,进行统计画图分析

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    用户画像行为分析流程

    构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 业务经营分析以及竞争分析,影响企业发展战略 构建流程 数据收集 数据收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。 还得一提的是,储存用户行为数据时最好同时储存下发生该行为的场景,以便更好地进行数据分析行为建模 该阶段是对上阶段收集到数据的处理,进行行为建模,以抽象出用户的标签,这个阶段注重的应是大概率事件,通过数学算法模型尽可能地排除用户的偶然行为。 数据可视化分析 这是把用户画像真正利用起来的一步,在此步骤中一般是针对群体的分析,比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间,以作出针对性的运营。

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    用户画像行为分析流程

    构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 业务经营分析以及竞争分析,影响企业发展战略 构建流程 数据收集 数据收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。 还得一提的是,储存用户行为数据时最好同时储存下发生该行为的场景,以便更好地进行数据分析行为建模 该阶段是对上阶段收集到数据的处理,进行行为建模,以抽象出用户的标签,这个阶段注重的应是大概率事件,通过数学算法模型尽可能地排除用户的偶然行为。 数据可视化分析 这是把用户画像真正利用起来的一步,在此步骤中一般是针对群体的分析,比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间,以作出针对性的运营。 如图:

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    淘宝APP用户行为分析

    淘宝APP的功能日益复杂,但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功能,本文利用sql对淘宝用户行为数据进行分析,通过用户行为分析业务问题。 一. 提出问题 本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析,为以下问题提供解释和改进建议: 1.分析用户使用APP过程中的常见电商分析指标,确定各个环节的流失率,找到需要改进的环节 2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律 ,找到用户在不同时间周期下的活跃规律 3.找到用户对不同种类商品的偏好,找到针对不同商品的营销策略 4.找出最具价值的核心付费用户群,对这部分用户行为进行分析 为了分析这些问题,我们使用以下两种模型进行分析 1.基于AARRR漏斗模型分析用户行为 本文通过常用的电商数据分析指标,采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。 2.不同时间尺度下用户行为模式分析 分别以月、周和日为单位分析用户购买行为,找出用户活跃规律。

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    淘宝APP用户行为分析

    淘宝APP的功能日益复杂,但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功能,本文利用sql对淘宝用户行为数据进行分析,通过用户行为分析业务问题。 一. 提出问题 本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析,为以下问题提供解释和改进建议: 1.分析用户使用APP过程中的常见电商分析指标,确定各个环节的流失率,找到需要改进的环节 2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律 ,找到用户在不同时间周期下的活跃规律 3.找到用户对不同种类商品的偏好,找到针对不同商品的营销策略 4.找出最具价值的核心付费用户群,对这部分用户行为进行分析 为了分析这些问题,我们使用以下两种模型进行分析 1.基于AARRR漏斗模型分析用户行为 本文通过常用的电商数据分析指标,采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。 2.不同时间尺度下用户行为模式分析 分别以月、周和日为单位分析用户购买行为,找出用户活跃规律。

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    淘宝APP用户行为分析

    淘宝APP的功能日益复杂,但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功能,本文利用sql对淘宝用户行为数据进行分析,通过用户行为分析业务问题。 一. 提出问题 本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析,为以下问题提供解释和改进建议: 1.分析用户使用APP过程中的常见电商分析指标,确定各个环节的流失率,找到需要改进的环节 2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律 ,找到用户在不同时间周期下的活跃规律 3.找到用户对不同种类商品的偏好,找到针对不同商品的营销策略 4.找出最具价值的核心付费用户群,对这部分用户行为进行分析 为了分析这些问题,我们使用以下两种模型进行分析 1.基于AARRR漏斗模型分析用户行为 本文通过常用的电商数据分析指标,采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。 2.不同时间尺度下用户行为模式分析 分别以月、周和日为单位分析用户购买行为,找出用户活跃规律。

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    推荐系统之用户行为分析

    最近读了项亮博士的《推荐系统实践》,在此对用户行为分析这章做一个总结。 用户行为介绍 基于用户行为的推荐,在学术界名为协同过滤算法。 用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为(explicit feedback)和隐性反馈 行为(implicit feedback)。 显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为:主要方式就是评分和喜欢/不喜欢; 隐性反馈行为指的是那些不能明确反应用户喜好的行为:最具代表性的隐性反馈行为就是页面浏览行为; ? 用户行为分析 先定义两个变量: 用户活跃度:用户产生过行为的物品总数 物品流行度:对物品产生过行为用户总数 而用户活跃度和物品流行度的人数都符合Power Law,也称为长尾分布: ? 用户活跃度和物品流行度的关系是:用户越活跃,越倾向于浏览冷门的物品。 仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。

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    用户行为分析之数据采集

    用户行为简介 用户行为分析主要关心的指标可以概括如下:哪个用户在什么时候做了什么操作在哪里做了什么操作,为什么要做这些操作,通过什么方式,用了多长时间等问题,总结出来就是WHO,WHEN,WHERE 用户通过什么方式访问的系统,web,APP,小程序等 HOW TIME,用户访问每个模块,浏览某个页面多长时间等 以上都是我们要获取的数据,获取到相关数据我们才能接着分析用户行为用户行为数据采集 ? 埋点 埋点一般分为无埋点和代码埋点。 ,这也是就难受的一点 有了上面的思路,下面我们来说下实现的相关技术问题,如何落地用户行为分析。 and sink to the channel a1.sources.source1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1 数据采集到HDFS后,下篇我们分享一下用户行为之数据分析

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    实战|淘宝用户行为分析案例

    一、项目背景 本数据报告以淘宝app平台为数据集,通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析,从而探索淘宝用户行为模式,具体指标包括:日PV和日UV分析,付费率分析,复购行为分析,漏斗流失分析用户价值RFM 六、用户行为分析 (1)pv和uv分析 PV(访问量):即Page View, 具体是指网站的是页面浏览量或者点击量,页面被刷新一次就计算一次。 从图2可以看出,加入购物车这一用户行为的pv总量高于收藏的总量,因此在后续漏斗流失分析中,用户类型3应该在2之前分析。 八、复购情况分析 In [26]: #复购情况,即两天以上有购买行为,一天多次购买算一次#复购率=有复购行为用户数/有购买行为用户总数 date_rebuy=data_user[data_user.behavior_type 九、漏斗流失分析 漏斗分析是一套流程式数据分析,它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

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    淘宝用户行为数据分析

    Part 1.分析背景 本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有行为的约一百万随机用户的所有行为行为包括点击、购买、加购、喜欢)。 怎么根据不同RFM类型用户制定用户留存策略? Part 4. 分析目的及思路 因为数据记录了访问行为、购物车行为、收藏行为、购买行为,所以我们可以检测到用户在哪一环节流失。 我们采用多维度拆解分析方法对问题进行拆解,用假设检验分析法、对比分析法和RFM模型分析法具体分析用户使用流程及具体业务指标中的问题。 从业务指标进行分析: ? 从业务流程分析用户点击商品详细到最终购买,中间会有一系列步骤。 ? Part 5. 数据清洗 5.1 选择子集 本数据集中各字段均有分析价值,不需要进行本项操作。 6.2.2 淘宝平台推送的商品是否满足用户需求(淘宝是否提供top3商品足够多的选择) 首先从商品数量占比上分析这三类商品是否在淘宝平台上足够多,以供用户选择。

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    如何分析用户复购行为

    记录了公司产品的详细信息 “销售网点表”记录了公司的销售网点 销售订单表、产品明细表、销售网点表字段之间的关系如下 销售订单表和产品明细表通过“产品”字段关联,销售订单表和销售网点通过“交易网点”关联 【问题】分析品牌在 2019.5-2020.4期间的复购率 【解题思路】 1.明确业务指标 要分析的是“在2019.5-2020.4期间的复购率”,复购率是业务分析中经常用到的指标。 复购率高,说明产品的忠诚用户越多,这时公司需要把更多的精力和资源投入到吸引、引导在用户的复购上。 复购率低说明产品的忠诚用户少,需要把资源和精力用在提升用户的转化率上。 也就是日期不同的,再次购买的用户算是复购。 =b.交易日期 把前面步骤里的SQL组合到一起,最终得到分析复购率的SQL: select if(count(distinct (a.顾客ID))>1,1,0)/ count(distinct

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    推荐系统之用户行为分析

    用户行为介绍 基于用户行为的推荐,在学术界名为协同过滤算法。 协同过滤就是指用户可以齐心协力,通过不断地和网站互动,使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品,从而越来越满足自己的需求。 用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为(explicit feedback)和隐性反馈 行为(implicit feedback)。 显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为:主要方式就是评分和喜欢/不喜欢; 隐性反馈行为指的是那些不能明确反应用户喜好的行为:最具代表性的隐性反馈行为就是页面浏览行为; ? 用户行为分析 先定义两个变量: 用户活跃度:用户产生过行为的物品总数 物品流行度:对物品产生过行为用户总数 而用户活跃度和物品流行度的人数都符合Power Law,也称为长尾分布: 。 用户活跃度和物品流行度的关系是:用户越活跃,越倾向于浏览冷门的物品。 仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。

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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? 假设有用户a和用户b,a用户当天发生的行为事件分别为 E1, E2, E3… , 对应的页面分别为P1, P2, P3… ,事件发生的时间分别为T1, T2, T3… ,选定的session间隔为tg。 分别是四个不同页面,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)

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    基于Spark的用户行为分析系统

    基于Spark的用户行为分析系统源码下载 一、项目介绍   本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、广告点击行为等)进行复杂的分析 用统计分析出来的数据辅助公司中的PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务。 在访问电商网站时,我们的一些访问行为会产生相应的埋点日志(例如点击、搜索、下单、购买等),这些埋点日志会被发送给电商的后台服务器,大数据部门会根据这些埋点日志中的数据分析用户的访问行为,并得出一系列的统计指标 上报到服务器的埋点日志数据会经过数据采集、过滤、存储、分析、可视化这一完整流程,电商平台通过对海量用户行为数据的分析,可以对用户建立精准的用户画像,同时,对于用户行为分析,也可以帮助电商网站找到网站的优化思路 session实际上就是一个电商网站中最基本的数据,面向C端也就是customer–消费者,用户端的分析基本是最基本的就是面向用户访问行为/用户访问session。 ?

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    案例|虎扑社区用户行为分析

    正好我们也在做网站的数据分析案例,不如就用 Python 来分析下,虎扑你这个直男论坛到底是怎样的? 数据来源 这个案例我们几个月前就有计划了,所以数据是之前采集的。 其中帖子的详细内容由于请求量很大,我们就选取了其中回复和浏览都比较高的那部分帖子作为分析样本。 接下来就让我们来看一看详细的数据情况: 板块 ? 用户 ? 尽管有一半以上的用户没有在资料里选择性别,但从填写的这部分用户来看,直男论坛实锤没跑了。 ? 项目介绍 回到技术层面,关于这个项目的实现,简单说下思路: 项目思路 分析虎扑论坛页面,评价可获取数据,确定分析目标; 使用了 requests 和 scrapy 抓取相应数据, 并使用 pymongo 整理分析

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    用户复购行为,该如何分析

    “1个老用户比20个新用户更有价值”是很多运营挂在嘴边的理论。可一到真刀真枪做数据分析的时候,又变成了让人头大的问题:“复购行为分析!” 就算计算出复购率指标,除了“要搞高”以外,又能干些什么呢? 01 复购分析的概念 通常,人们会把把新注册用户首次购物行为,称为首购。把首购之后的第二次购买行为,统称为复购。 这样在数据上看,首购只有一次,复购行为可能有很多次。 忠诚用户的复购频率会比普通用户高,这个道理也是不用分析,是个人都知道。于是,有一些数据分析师/运营,会去找这个魔法数字:用户复购X次以后,累计消费与复购率明显高于其他用户(如下图)。 因此,找到用户真正感兴趣的东西,是一个很好的分析线索。好在,在分析用户复购行为的时候,我们手上并不是白纸一张。用户已经至少有了1次消费记录,可以从这里出发,开始探索后续方向。 也导致基础建设滞后,没有相应商品标签、内容标签、用户行为标签的积累,数据分析能做个屁。

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    神策大数据用户行为分析

    神策大数据用户行为分析-入门篇 神策大数据用户行为分析入门,主要涉及的知识点: 神策分析简介 神策产品优势 神策解决通点 神策分析作用 神策分析如何解决 神策数据来源 用户行为分析 如何描述用户行为 如何正确地标识用户 --MORE--> 神策分析简介 神策分析是针对企业级客户推出的深度用户行为分析产品,有以下特点: 支持私有化部署 客户端、服务器、业务数据、第三方数据的全端采集和建模 驱动营销渠道效果评估 用户精细化运营改进 ,“投其所好“的推送营销内容 对长期未登录即将流失的用户群体,及时推送消息和优惠券召回挽救 神策建立用户标签体系和用户画像,将用户行为结合运营数据交叉分析,洞察核心用户特点,勾勒精准用户画像 全局运营指标监控不实时 神策支持查看特定用户群的历史行为序列,找到提交订单行为,对此之后的行为进行人工标注,以推测后续未进行支付环节的原因 分析各渠道来源活跃用户情况 解各渠道来源用户的活跃程度,以及目标行为——支付订单行为发生的频率 3大步骤 提出业务问题 定义问题的分析对象,具体是哪几个行为行为进行统计和分析 如何描述用户行为 神策分析使用事件模型来描述(Event 模型)用户行为,描述用户行为的关键要素:是谁、什么时间、什么地点

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    用户行为分析模型实践(二)—— 漏斗分析模型

    作者:vivo 互联网大数据团队- Wu Yonggang 在《用户行为分析模型实践(一)—— 路径分析模型》中,讲述了基于平台化查询中查询时间短、需要可视化的要求,并结合现有的存储计算资源以及具体需求 用户行为顺序为A、B、C的组合都算成功的漏斗转化。即使漏斗步骤之间穿插一些其他事件步骤,依然视作该用户完成一次成功的漏斗转化。 有序漏斗:在漏斗的周期内,严格限定漏斗每个步骤之间的发生顺序。 【计算规则】:假设一个漏斗中包含了 A、B、C 3个步骤,A步骤发生的时间必须在B步骤之前,用户行为顺序必须为A->B->C 。 预设的用户行为路径是:用户首先进入【红包首页】,发现最新的红包活动“下载应用,领取红包”,点击进入【红包活动页】,根据提示跳转到【应用下载页】,选择自己感兴趣的应用下载,完成后,进入【提现页面】领取活动奖励 这点在用户短时间创建大量的分析报表时,体现的尤为明显。

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