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...他主要立足于三大需求场景： 定位用户流失具体原因。 检测某个专题活动效果。 针对不同版本，转化率情况对比。 二、概述 2.1 概念介绍 漏斗模型主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。...用户的行为顺序为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，用户的行为顺序必须为A->B->C 。...和无序漏斗一样，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。 三、 用漏斗进行的数据分析 了解了上面的关于漏斗模型的基本概念，我们看一下如何创建一个漏斗。
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...本模型中的Session Time的含义是，当两个行为间隔时间超过Session Time，我们便认为这两个行为不属于同一条路径。...用户路径分析模型的表数据被存储在集群的各个分片中，分片方式使用随机分片，在这里涉及到了Clickhouse的数据写入，我们展开讲解下。
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？...1.4 Session和Session Time 本模型中的Session Time的含义是，当两个行为间隔时间超过Session Time，我们便认为这两个行为不属于同一条路径。...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）
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？...1.4 Session和Session Time 本模型中的Session Time的含义是，当两个行为间隔时间超过Session Time，我们便认为这两个行为不属于同一条路径。...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...通过表格，我们可以进行多渠道效率提升分析和单渠道频次提升分析。 ---- 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？
背景 多维用户行为模型核心思想是在数据仓库的DWD和DWS层回答 "用户（User） 在什么时间（When）,什么地点(Where), 通过何种方式(How), 对谁(Who，可能是feed，...常见的是用户行为分析的漏斗转化，桑吉图显示, 用户统计标签加工等。 二. 建模详细说明 User: 即用户行为的主体，可能是发布视频的唯一用户id, 也可能是观看视频未登录的设备id。...如果用户行为是对另外一个用户，则为user_id。 字段描述是否可选target_id用户行为对象id Event: 用户行为实体，包括用户行为ID，用户行为内容。...字段描述是否可选event_id用户行为id event_name用户行为名称是event_content用户行为内容是 因为在这张表是最细粒度的数据，字段是高频字段，基于这种思想做DWS层宽表设计...，方便基于用户行为做数据分析，数据挖掘和对于用户画像，用户推荐等业务应用场景。
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。...回购率模型。 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。...用户行为时间模型 1.1 pv uv每日变化趋势 pv、uv 按天分析，观察其访问走势 puv_pivot = pd.pivot_table(df, index=['date'], values=['user_id...对于点击量高的商品，要重点分析，优化商品的推荐机制，让用户做到点击即想购买。 3、用户价值：通过RFM模型分析得到的不同类型的用户，应该采取不同的激励方案。
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的行为。...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。
用户行为大多数情况下都是存在时间上的先后关系的，在某一个时刻向用户推荐哪些物品一般是根据当前时刻之前用户的行为来做决策的，我们可以将序列推荐问题看做是在时间维度去学习一个模型策略来根据用户过去的行为历史来预测用户将来感兴趣的物品...将 S 中的元素根据 timestamp 从前到后排序后得到用户的有序行为序列S'= 接下来我们主要讨论的序列推荐则可以看做是在序列 S' 上学习的一个预测模型 P： 相对于矩阵分解和图推荐，在序列上学习推荐模型最重要的一点是用户某个时刻的行为只受该时刻之前的行为影响...图2 用户序列行为的相互影响 ——数据准备—— 在开始模型训练之前，我们需要准备训练和测试数据。序列推荐模型的输入是用户的行为序列数据，在多数情况下对训练数据进行预处理对模型性能有一定帮助。...MLP 模型是包含多个全连接隐藏层的前向反馈模型， 输入是之前用户的最近 N 次行为的数据，输出是一个固定长度的向量来表示用户的历史行为信息。...上下文信息中事件的时间是比较重要的信息：如前提到的，序列推荐相对于自然语言中的序列模型虽然没有非常强的先后依赖关系，但是对于刻画用户的长期行为和短期行为以及用户行为随时间的变化趋势，时间上下文还是非常重要的
；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案，在数仓模型设计过程中遇见的痛点难点问题也相应的给出了解决思路及案例代码；在数据展示模块，提供了分析指标数据展示的逻辑流程及UI案例，旨在帮助有需要的同学全方位的了解用户行为数据全链路分析流程...【留存分析】：通过用户的留存，了解目前的产品现状（用户的哪些行为导致留存率的不同）; 判断产品的改进有无效果（用户行为是否发生了改变导致留存率的提升）；留存分析反映了用户由初期的不稳定用户转化为活跃用户...通常意义上的留存分析指的是：用户在APP产生行为后，在固定的第N日继续访问或使用APP的用户；包括活跃用户留存和新用户留存为满足不同业务的分析需求。...此次留存模型包含 n日内留存分析，即用户在APP产生行为后，在固定的第N日内继续访问或使用APP的用户（日期范围留存）。...相关文章：用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型用户行为分析模型实践（二）—— 漏斗分析模型
当然很大一部分原因在于娱乐、游戏类的产品迎合了用户内心的弱点。但如果探究背后的原因是有行为心理学依据的，这就是大家也许熟知的“福格行为模型”。最新的福格行为模型做了什么改动？...如何利用行为模型帮用户养成（好的）习惯？ 新“福格行为模型” 旧版福格行为模型 （Fogg's Behavior Model）表述为B=MAT。...新版福格行为模型 新的福格模型认为，行为的发生有且只有3个关键的要素，并且需要3个要素同时发挥作用，也就是动机、能力和提示。被提示想起来去做，有欲望愿意去做，有能力能够去做，行为便开始发生。...所以，当用户具备一定的动机和能力时，想让用户做出行为，从提示入手进行行为设计是最容易取得效果的。 使用福格行为模型做用户行为养成 首先我们要明确在我们各自的产品中，行动具体指什么。...总结 灵活运用福格行为模型，通过清除行动障碍、给予成就激励、高频场景触发，不但帮助产品提升了用户自习率和自习时长指标，最重要的是帮助用户养成了好的学习习惯。
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
什么是用户画像？ 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。...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。...根据用户发言、评论等行为判断用户是否为文艺青年 用户价值模型 判断用户对于网站的价值，对于提高用户留存率非常有用（电商网站一般使用RFM 实现） 还有消费能力、违约概率、流失概率等等诸多模型。
，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，对这部分用户的行为进行分析 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。...构建模型 1.分析用户行为的漏斗模型 利用AARRR模型分析用户行为，此处数据主要涉及用户刺激和购买转化的环节，通过用户从浏览到最终购买整个过程的流失情况，包括浏览、收藏、加入购物车和购买环节，得到一个月内的各项指标如下...结论与建议 本文分析了淘宝APP用户行为数据共200万条，从四个不同角度提出业务问题，使用AARRR模型和RFM模型分析数据给出如下结论和建议。...4.通过RFM模型找出最具价值的核心付费用户群，对这部分用户的行为进行分析 R和F评分都很高的用户是体系中的最有价值用户，需要重点关注。
客户端应用程序收到令牌后，将对其进行验证以确保其真实性，然后仅在每个后续请求中使用它来对用户进行身份验证，以便用户不必再发送凭据。...识别效果通过对多种身份认证机制和多个账号登陆场景的覆盖，实现对账号的精准识别，以账号维度实时监测API安全风险、数据风险和用户行为风险。...三、API用户行为监测下面将介绍部分常见的API用户风险行为场景和行为监测方案。...用户异常行为告警按照预定义的时间窗口，以账号维度实时监控API相关行为风险，若满足相关可配置预设条件，对数据进行实时聚合，发出相关风险告警。...告警示例：在过去的xxx时间范围内，账号 Y 的敏感操作行为为Z次，超过预设阈值，可能存在xxx相关行为风险。
第一步：了解数据模型 对于此分析，我们假设拥有如下数据库： customers：客户信息表。 orders：订单表。 payments：付款交易表。...churned_customers, COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM customers) AS churn_rate FROM inactive_customers; 第三步：分析客户流失模式...WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM inactive_customers) GROUP BY order_status; 3.2 按支付方式分析流失率...--根据支付方式分析流失率 SELECT payment_method, COUNT(*) AS count FROM payments WHERE customer_id IN (SELECT...通过 SQL 查询，可以计算客户流失率、确定客户流失的常见原因，并根据客户的行为对客户进行细分。这样，就可以制定有针对性的策略来留住客户并培养长期关系。
数据分析 月统计量分析 按月份统计产品购买数量、消费金额、消费次数以及消费人数。...23567 7983 6973.07 99.08% 23568 14048 8976.33 99.44% 23569 7592 13990.93 100.00% 用户购买行为分析...amount': 'M', 'product': 'F' }, inplace=True) rfm_model.drop('date', axis=1, inplace=True) 根据RFM模型对用户进行分类...： 用户生命周期分析 所谓用户生命周期是指用户第一次消费与最后一次消费的时间间隔。...') plt.xlabel('生命周期天数') plt.ylabel('用户人数') 复购率与回购率分析 复购率计算方式：在自然月内，购买多次的用户在总消费人数中的占比（若客户在同一天消费了多次，也称之复购用户
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