展开

关键词

用户行为分析-埋点实时数仓实践

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。 ?

1.4K20

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。

30640
  • 广告
    关闭

    开发者专享福利,1988元优惠券限量发放

    带你体验博客、网盘相册搭建部署、视频渲染、模型训练及语音、文字识别等热门场景。云服务器低至65元/年,GPU15元起

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    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. 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)。 对于离线分析,上述步骤,可以获取数据分析,对于个别实时需求,计算时则不需要进行落地HDFS,直接利用Storm,Spark Streaming,Flink等计算引擎消费Flume中转的kafka数据即可 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。

    51230

    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

    70120

    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:

    2.8K6855

    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。

    1.6K80

    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。

    64820

    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。

    1.4K40

    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。

    81320

    干货 | 携程实时用户行为系统实践

    14年加入携程,先后负责了订单查询服务重构,实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作,目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。 携程实时用户行为服务作为基础服务,目前普遍应用在多个场景中,比如猜你喜欢(携程的推荐系统),动态广告,用户画像,浏览历史等等。 以猜你喜欢为例,猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项,提高成交效率。 旅行是一项综合性的需求,用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台,跨业务线的推荐,特别是实时推荐,能实际满足用户的需求,因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 对实时用户行为来说,首先是保证数据尽可能少丢失,另外要支持包括重试和降级的多种数据处理策略,并不能发挥exactly once的优势,反而会因为事务支持降低性能,所以实时用户行为系统采用的atleast 实时用户行为系统采用了双队列的设计来解决这个问题。 ? 图4:双队列设计 生产者将行为纪录写入Queue1(主要保持数据新鲜),Worker从Queue1消费新鲜数据。

    55560

    关于用户路径分析模型_spark用户行为分析

    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。 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。

    8330

    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。

    1.7K40

    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实时的埋点数据采集一般会与两种方法: 直接触发的日志发送到指定的HTTP端口,写入kafka,然后Flume消费kafka到HDFS 用户访问日志落磁盘,在对应的主机上部署flume agent,采集日志目录下的文件

    72631

    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。

    67951

    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

    24920

    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。

    59741

    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。 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

    36210

    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。

    88790

    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)

    32020

    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! ---- 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!!!

    48950

    相关产品

    • 智能数据分析

      智能数据分析

      智能数据分析( IDA)基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构,帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务,快速实现数据驱动业务增长的目标。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券