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如何分析用户行为

2019.5-2020.4期间的复率 【解题思路】 1.明确业务指标 要分析的是“在2019.5-2020.4期间的复率”,复率是业务分析中经常用到的指标。...复率是衡量产品受欢迎度的指标。复率高,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、引导在用户的复上。...复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。 复率 =一定时间内购买次数大于1次的人数/所有购买的用户数 举个例子,3月份购买产品的100个人中有30个人购买了2次。...3月份的总的复人数为30人,复率=一定时间内购买次数大于1次的人数(30)/所有购买的用户数(100)=30% 2.如何判断是否是复呢?...不同的行业有不同的标准,一般是指发货了再购买的才算复,同一天购买的不算是复。 也就是日期不同的,再次购买的用户算是复

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用户行为,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:“复行为分析!” 就算计算出复率指标,除了“要搞高”以外,又能干些什么呢?...01 复分析的概念 通常,人们会把把新注册用户首次购物行为,称为首。把之后的第二次购买行为,统称为复。 这样在数据上看,只有一次,复行为可能有很多次。...因此,人们会习惯性的把后的复,称为:二次购买率,用这个指标考核新用户的质量。把二次以后的其他复行为,归于常规运营范畴(如下图)。 02 三种常规方法 在常规运营中,又有几种常见的做法。...那么,复分析,是否有更好的做法呢? 03 深层次地看复逻辑 如果想让用户多掏钱,少薅羊毛,就一定得找到除了优惠以外其他的吸引点,杜绝无节操无底线地发券。...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。

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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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如何分析用户

【题目】 表名为“购买记录表”里记录某在线教育平台的用户购买记录,包含字段:用户id、购买时间、课程类型、消费金额。 问题:分析出每日首次购买用户的次月、第三月、第四月复情况如何?...群组分析方法 这类复问题的取数方式是群组分析方法经常使用的。 群组分析方法:根据用户初始行为的发生时间,将用户划分为不同的组,进而分析每个组的行为如何随时间变化而变化。...上面说的初始行为包括:登录、购买等。以购买行为举例,首先每天圈定“第一次发生购买行为”的用户作为初始用户群,然后观察这部分用户在后面每一天发生购买行为的情况(如下图)。...本题就是圈定“第一次发生购买行为”的用户群,然后统计这部分用户在次月、第三月、第四月依然购买的人数。 2. 窗口函数 群组分析方法对应到SQL里常用窗口函数来实现。...date(t4.购买时间)) = 3 and t1.用户id = t4.用户id group by t1.日期 order by t1.日期; 【本题考点】 1.遇到复、留存、流失这类业务问题,要想到用群组分析方法

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大数据时代,电商和团业务的用户行为分析

亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用,在大家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度分析与挖掘...在电商领域中,用户行为信息量之大令人难以想象,据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计,一个用户在选择一个产品之前,平均要浏览5个网站、36个页面,在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。...纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的分析和使用,无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。...很多团公司都会虔诚地每天发给订户各种各样的促销信息,坦率地说其中很多都的确非常优惠,非常吸引人,但是这些团公司忽略了一点——用户体验。...个性化是最基本也是很有效的方法: 1, 对客户进行多维度地分析:以用户的地域、性别、年龄等人文属性建立分析维度,把所有的团信息进行筛选,这样可以简单地把EDM的相关性大幅提高,起码用户收到的邮件是基本在住宅

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有趣的网行为数据分析

京东商城通过深度分析8000多万用户的真实购买行为,通过一系列的数据,揭秘网群体的购物习惯。其中有不少统计是非常有趣的。...上海人最能“装” 广西人最爱“攒” 其实,人们消费行为的背后往往揭示着人物性格。京东商城数聚汇“崇尚科技”数据显示,选购iphone手机的用户最冲动,选购塞班手机的用户偏理性。...而通过用户选购的电饭煲容量,我们发现在京东商城用户中,单身贵族占比5%,二人世界占比为44%、三口之家为41%,四世同堂占10%。...而女性用户比较追求生活细节,在网时也会偏爱购买零食,100位网果蔬消毒机的女性中就有34位购买了黄飞鸿花生。...同时,如此精准的分析也体现了京东商城在数据挖掘方面的实力,也有利于京东商城在新的一年推出更多创新的营销方式和更优质的服务,未来京东网将变得更加简单、快乐。

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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....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。

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用户行为分析(Python)

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。...2.2 复分析率是自然周期内,购买多次的用户占比 复率统计口径:有复行为用户数 / 有购买行为用户数 df_buy = df.loc[df.behavior=='buy'] pivot_life...根据留存监控用户的持续用户行为,防止用户流失。 2、消费行为:根据高流失率环节,给予引导与提示,提高转化率。考虑在客户发生行为后,发放特殊优惠,以提高复率。

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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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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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API用户行为分析监测

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。

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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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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。

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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。

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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。...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

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「Python」用户消费行为分析

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...') plt.xlabel('生命周期天数') plt.ylabel('用户人数') 复率与回购率分析率计算方式: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...3、用户的消费周期:有二次以上消费的用户,平均68天,所以在50天到60天期间,应该对这批用户进行刺激召回,细致点,比如10天回复满意度,30天发放优惠券,55天的时候提醒优惠券的使用。...所以说,狠抓高质量用户是万古不变的道理,这些高质量客户都是“会员”类型,需要专门]为会员优化购物体验,比如专线接听、特殊优惠等等。

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