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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。 ?

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双维有序结构提速大数据量用户行为分析

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...关于双维有序结构原理,更详细的介绍请参考: SPL虚表的双维有序结构   这里通过两个实际例子来进一步说明,先看一个简单的涉及去重计数的常规任务。   ...关于这个漏斗转化计算详细的介绍参考这里:SQL 提速:漏斗转化分析。   SPL的双维有序结构还支持多线程并行计算,可以利用多CPU、多CPU核的计算能力,进一步提速。   ...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

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    数据分析实战 | 双维有序结构提速大数据量用户行为分析

    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...关于双维有序结构原理,更详细的介绍请参考: SPL虚表的双维有序结构 这里通过两个实际例子来进一步说明,先看一个简单的涉及去重计数的常规任务。...关于这个漏斗转化计算详细的介绍参考这里:SQL 提速:漏斗转化分析。 SPL的双维有序结构还支持多线程并行计算,可以利用多CPU、多CPU核的计算能力,进一步提速。...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

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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。...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

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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!...---- 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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    淘宝APP用户行为分析

    ,以月为周期绘制出下面观察用户行为变化曲线 从图表中我们发现在2014/12/12日四项用户指标均达到了高峰,此时正值双十二促销期间,几项指标中购买数涨幅最大,收藏数涨幅最小,这是由于双十二活动期间许多用户已经提前选择好商品...而双十二当天为周五,促销结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放,结束后可以暂缓一段时间。...而0点之后购买数达到第一个高峰,双十二当天早上八点到10点之间迎来了第二个高峰,此时部分用户早起购买大量商品,而晚上八点到十点经历了第三个高峰,促销活动可以针对这几个高峰期进行重点投放。...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 一个月中的消费活动在平时以一周为周期进行波动,而双十二促销期间各项指标达到高峰。...针对高峰期进行营销活动收益最高,此时使用人数最多,活动容易触达用户,营销活动的形式可以通过促销、拼团等形式进行。

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    淘宝APP用户行为分析

    ,以月为周期绘制出下面观察用户行为变化曲线 从图表中我们发现在2014/12/12日四项用户指标均达到了高峰,此时正值双十二促销期间,几项指标中购买数涨幅最大,收藏数涨幅最小,这是由于双十二活动期间许多用户已经提前选择好商品...而双十二当天为周五,促销结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放,结束后可以暂缓一段时间。...而0点之后购买数达到第一个高峰,双十二当天早上八点到10点之间迎来了第二个高峰,此时部分用户早起购买大量商品,而晚上八点到十点经历了第三个高峰,促销活动可以针对这几个高峰期进行重点投放。...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 一个月中的消费活动在平时以一周为周期进行波动,而双十二促销期间各项指标达到高峰。...针对高峰期进行营销活动收益最高,此时使用人数最多,活动容易触达用户,营销活动的形式可以通过促销、拼团等形式进行。

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    淘宝APP用户行为分析

    ,以月为周期绘制出下面观察用户行为变化曲线 从图表中我们发现在2014/12/12日四项用户指标均达到了高峰,此时正值双十二促销期间,几项指标中购买数涨幅最大,收藏数涨幅最小,这是由于双十二活动期间许多用户已经提前选择好商品...而双十二当天为周五,促销结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放,结束后可以暂缓一段时间。...而0点之后购买数达到第一个高峰,双十二当天早上八点到10点之间迎来了第二个高峰,此时部分用户早起购买大量商品,而晚上八点到十点经历了第三个高峰,促销活动可以针对这几个高峰期进行重点投放。...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 一个月中的消费活动在平时以一周为周期进行波动,而双十二促销期间各项指标达到高峰。...针对高峰期进行营销活动收益最高,此时使用人数最多,活动容易触达用户,营销活动的形式可以通过促销、拼团等形式进行。

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    云服务市场硝烟起 三雄争霸

    “双11”带来的购物狂潮余温尚存,“双12”又火热来袭,而面对愈演愈烈的促销大战,云市场显然已按耐不住云服务商的热情,各家动作频频,其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表,借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动...早在双十一期间,阿里在论坛上就发布公告其双十二的活动预告,这次活动还是给阿里云的粉丝不少期待的。...据小编侧面了解,双十二天翼云也会针对四川池推出较为优惠的主机促销活动,预估活动力度在5折左右,另外还有Iphone 、mini的抽奖活动,可谓力度空间。...腾讯云:12月19日起,腾讯云将举办为期一周的年终大促活动,活动包含新用户注册零门槛并赠送扶持基金,云服务器&带宽打折促销,千元云存储礼包免费送等,虽然细则还没有正式公布,但从优惠空前依稀可看出端倪。...腾讯云宣称将会结合腾讯开放平台,打造一个涉及用户引入、商业模式、营销渠道的“生态圈”。分析来看,对于腾讯来说最大的法宝在于——一体化平台和社交关系链资源。

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    手机厂商年底冲销量,降价和新品你战哪一队?

    12月21日荣耀周年活动上,则将发布荣耀9青春版,定价1299元起,搭载前后双摄主打拍照,可以看到年底华为/荣耀发布了多款中低端手机,冲量目标明显。...一方面,用户可动用的资金在年底更加充裕,换机需求旺盛,是不错的促销时机;另一方面,手机厂商在年底冲刺完成年度目标符合企业运营需要,截至目前,手机公司或多或少都有冲销量的动作。...这款手机此前得到市场验证,主打双摄旗舰,上市以来新用户超60%,在千元机中具有很强的竞争力,双11当天与魅蓝6销量合计突破了80万台。 ?...在市场已经验证了对应机型的需求后,如果有用户感知强烈的真实降价,自然可以掀起抢购的热潮,特别是在双十二这样的促销节点,真金白银的降价比新机发售更有效果。...只有科学的定价才能在合适的时间节点更有余地地做促销。 产品规划,魅族与魅蓝,小米与红米,华为与荣耀,都形成了双品牌结构,由专门的品牌负责销量冲击的任务。

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    APM 行业认知系列 - 十二 - 十三

    十二 使用DPM关闭用户体验代沟 想想这么一个场景: ABC公司花费数周开发一个重要的促销活动....在业务侧, 数据包括"用户声音"(就是, 用户期望, 选择和其他反馈), 社会情绪, web分析, 移动端分析, 和行为分析数据....DPM允许每个人 - 无论是社会媒体, 市场, 用户分析, IT运维还是开发 - 在用户访问期间看到相同的数据. 通过DPM提供的深度分析, 业务更容易将一个消极的用户体验转变为积极的....使用DPM技术, 业务可以: 有实时的客户视图, 结合业务和IT数据. - 用户投诉可以迅速找到数据和定位; - 可以监控关键性能分析, 像是每分钟在线收入, 客户体验....你可以迅速响应问题, 维护客户关系, 业务或交易 因为你能实时知道发生了什么. 更好地进行商业决策.

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    互联网人口红利殆尽,电商行业数字化转型突破流量壁垒

    电商企业甄别无效流量可以深度分析广告监测、网站分析等测量数据,可以选择对接第三方的数据追踪系统,通过可视化的广告投放数据监控异常流量,深入排查用户异常行为,甄别排除掉无效流量。...对于无效流量的及时甄别,能避免投入过多的营销费用造成资源的无端浪费,同时方便运营人员在完成营销数据分析后,制定更为清晰准确的策略方案,量化用户的转化行为,精细化营销ROI。...首先,对商家自有渠道数据进行高效整合,通过SDK采集web端、APP端、小程序端、手机H5端的用户数据,实时采集微信公众号、短信链接等用户行为数据,以及CSV/API获取用户数据、订单数据等,将多端渠道数据源汇集到统一的数据池...其次,利用One ID自动化跨渠道打通用户数据,生成包括用户属性、消费属性、社会属性、活动属性、互动数据、行为数据、来源渠道、购买渠道、兴趣爱好等全面直观的用户画像。...3、提高留存率 循环促销活动调动用户的参与热情,设置每日打卡任务提升次日触发行为,从而实现日/周/月的整体留存率提升。

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    天御|电商狂欢背后的守护者

    场景一:狂欢的大伙 抢奖品、抢大降价促销、各种买买买,可是... 总有不少网友感觉离奖品太遥远、离打折促销很遥远,有种还没开始就结束的滋味,那到底谁是真正的双11“杀手”呢?...场景二:实时监控与实时准备的程序员们 ? 腾讯云天御的小伙伴为用户的业务安全积极防护,在节日开始前已经完成对系统的扩容以应对业务量的突增。...系统各类实时监控数据也不断的同步到工作组,11月10日晚上八点天御监控系统显示业务请求量开始大幅提升,恶意量也随之增长,各项系统指标也显示正常,在11月11点0分35秒系统迎来双11的峰值,恶意量也随之爆发...刚刚安小妹在开篇提到的“那到底谁是真正的双11“杀手”呢?”,我们一起来看《黑产白皮书 · 羊毛党篇》,让腾讯云天御和腾讯安全平台部一起为大家解开笼罩在刷单阴云之下的产业生态。...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队,我们叫做“羊毛党”。 ? ? 羊毛党●画像 你买买买最大的拦路虎 ? ? ? ?

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    【市场观察】快数据,大数据后的下一个热点

    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...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。...天猫可以根据大数据组合分析哪个省的女神罩杯大,预测哪些商品会畅销;也可以根据一个人的行为轨迹大数据建立模型来预测她可能对什么商品感兴趣,进行广告的定向投放。...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。...比如,在美国,当你访问著名购物网站亚马逊时,一方面它基于你的浏览行为大数据推荐图书;一方面在你离开网站时会给你一份3-5个题目的反馈表,了解你的心理活动;两者结合起来,第二天你可能就会收到它的小礼品邮件或者促销邮件

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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。...乱价监控和渠道秩序管理、竞品监控和动态定价、行业定价和平台用户价格敏感度分析、各种新形态电商价格模型成为品牌方和渠道运营方必须关注的内容,首先分析下电商平台的价格和促销活动设计。...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。...对于竞品进行价格策略的监控,预警是动态定价中重要的一环,包括同类同质商品在促销活动期间的标价、到手价、让利策略,自家品牌渠道代理的商品标价、到手价、让利策略监控分析。

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    不只是1207亿,双11之于阿里的新内涵是大生态、生活方式和用户运营

    双11结束了,1207亿全天成交额再破纪录。尽管这个活动只有24小时,但其给中国带来的影响却是深远的。正如科技评论人Keso在文章中的评论:“马云改变了中国”。...双11YunOS生态产品集体爆发,也体现出来YunOS理念被市场认可。 对于阿里巴巴来说,YunOS携手生态伙伴加入双11大战并取得成绩,表明双11已不再是一个追求交易额的促销活动。...第三,双11已经成为阿里巴巴业务获取更多用户、加强用户粘性的重要工具。...双11已是阿里巴巴运营用户的绝佳机会。...昨晚马云说的一句话让我印象深刻: “双11要做一百届,现在才有八届,可能还有九十二届,还要继续坚持,可能只是做的方式、方法、味道、内涵都会发生天翻地覆的变化。”

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    【热点】快数据:是大数据后的下一个热点吗?

    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。...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。...比如,在美国,当你访问著名购物网站亚马逊时,一方面它基于你的浏览行为大数据推荐图书;一方面在你离开网站时会给你一份3-5个题目的反馈表,了解你的心理活动;两者结合起来,第二天你可能就会收到它的小礼品邮件或者促销邮件

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    vivo全球商城-营销价格监控方案的探索

    一、背景 现在日常官网商城的运营中有一定概率出现以下两个问题: 1)优惠信息未对齐 官网商城促销优惠的类型越来越多,能影响最终用户实付价的优惠就有抢购、满减、优惠券、代金券等。...实际业务操作中存在不同促销优惠由不同运营配置的情况,如果运营间内部没有对齐的情况下,就会出现正常情况下不会同时设置的优惠被用户叠加享受,出现最终实付价低于成本价的可能。...“薅羊毛” (引用自英国每日邮报,摄影-AIan Price) 针对前述两种情况,我们希望能够对于出现低于运营所设「底价阈值」的下单购买行为能进行一定预警,必要时能购阻断用户下单行为,及时止损,如果能提前规避这些行为就更好了...通过《vivo商城计价中心 - 从容应对复杂场景价格计算》、《vivo全球商城时光机 - 大型促销活动保障利器》,我们了解到官网商城的营销价格服务已经统一收口到促销的计价中心,在计价中心建设的过程中也发现一些问题...实时监控下单行为 监控每个SKU实时下单优惠价,根据策略或告警或阻断下单行为。

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    在日常生活、工作中deepseek能帮我们解决哪些问题

    15.促销活动需求:生成高质量的促销活动方案行业锚定 + 目标拆解+结 构 模 块 化16.数据分析数据洞察例: 分析以下销售数据,找出 3 个增长机会和 2 个潜在风险。...用户画像根据以下行为数据,生成 [产品] 的目标用户画像,包含 3 个关键特征。分析用户的年龄、消费习惯和偏好,助力精准营销。...促销短信撰写以 [节日] 为主题,写一条 [产品] 促销短信,包含限时优惠、紧迫感和行动号召。短信要简洁有力,突出优惠信息,激发用户购买欲望。...用户画像分析根据店铺的销售数据和用户行为,分析目标用户画像,包括年龄、性别、消费习惯和偏好,为精准营销提供依据。...营销活动策划为即将到来的 [促销活动],策划一个完整的营销方案,包括活动主题、推广渠道和预算分配,确保活动效果最大化。

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