学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

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。 ,同时还可以拿到点击量,评论数,原创博客数等数据。 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

73420

用户网站访问行为分析

题目 为了评估某网站用户转化率,我们需要对用户的访问行为进行分析,并建立用户行为模型。 日志文件中已经记录了用户名、访问时间 以及 页面路径。 为了方便分析,日志文件中的 N 条记录已经被解析成三个长度相同且长度都为 N 的数组,分别是:用户名 username,访问时间 timestamp 和 页面路径 website。 我们需要找到用户访问网站时的 『共性行为路径』,也就是有最多的用户都 至少按某种次序访问过一次 的三个页面路径。需要注意的是,用户 可能不是连续访问 这三个路径的。 解题 class Solution { map<vector<string>,unordered_set<string>> count;//网站路径,用户集合 unordered_map<string , vector<pair<int,string>>> m;//用户名,《用户访问时间,网站》 public: vector<string> mostVisitedPattern(vector<

44520
  • 广告
    关闭

    年末·限时回馈

    热卖云产品年终特惠,2核2G轻量应用服务器6.58元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    用户行为分析数据采集

    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。 ,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。 HDFS后,下篇我们分享一下用户行为数据分析

    78931

    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)。 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。 构建模型 6.1 行为数据指标: select 行为类型,count(*) as 行为类型 from UserBehavior GROUP BY 行为类型 ?

    71351

    数据分析】大数据之 “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 简单地说,就是用户网站上发生的所有行为,如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表(Wish List)、购买、使用减价券和退货等;甚至包括在第三方网站上的相关行为,如比价、看相关评测 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 如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生,一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上,这代表着一天近 1TB 的活跃数据。 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。

    62650

    电商用户行为数据分析

    本项目基于淘宝用户行为数据,在MySQL关系型数据库与Tableau可视化平台中,探索用户规律,寻找高价值用户分析商品特征,寻找高贡献商品;分析产品功能,优化产品路经。 二、数据集介绍 本数据集包含了2014年11月18日到2014年12月18日之间,有行为的随机用户的所有行为行为包括点击、购买、加购、喜欢)。 数据集的每一行表示一条用户行为,由用户ID、商品ID、商品类目ID、用户地理位置、行为类型和行为时间组成。原数据集总共有1200万行数据数据量太大,本次分析根据随机抽取导入约61万条数据。 需要指标:uv、pv、商品平均访问量、跳出率、复购率、用户流量漏斗转化率…用户维度通过对用户行为分析,可以了解用户四种行为数据用户购买路径偏好,用户留存率等。 ——购买5945用户行为总数量612844五、数据分析5.1 流量维度流量分析总体流量分析根据表中数据统计出独立用户访问量、总页面浏览量、总点击量、总收藏量、总加购量、总购买量,以及“购买用户数”、“日均访问量

    72590

    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 技术角色重点关注 如何快准细全地完成数据的采集及接入 如何充分理解业务人员的分析需求 如何协同完成产品的指标增长任务 神策分析如何解决 标准电商核心流程 电商用户通常会经历以下核心行为流程: 启动 App 神策分析主要支持采集客户的自有数据有三类,分别是前端操作、后端日志及业务数据(包括历史数据),接入的方式主要是有3种: 前后端SDK接入 外部数据导入工具 API导入 用户行为分析 常用名词 [007S8ZIlgy1gi20nq1jd8j312f0u07wh.jpg 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

    1.1K11

    数据分析】大数据下的用户行为分析

    用户行为分析主要是研究对象用户行为数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联网上的行为进行记录,记录的信息通常称为用户日志。 数据内容: (1)网站日志:用户在访问某个目标网站时,网站记录的用户相关行为信息; (2)搜索引擎日志:搜索引擎日志系统所记录的用户在搜索引擎上的相关行为信息; (3)用户浏览日志:通过特定的工具和途径记录用户所记录的用户在该搜索引擎上的相关行为信息 /准实时分析、离线分析; (3)由于用户日志包含大量用户个人信息,为避免涉及过多的用户隐私,日志工具通常对用户个人信息进行加密,不涉及具体用户行为的细节内容,保护用户隐私; (4)日志信息通常含有较多的噪音 用户行为分析平台主要面临海量数据处理困难、分析模型算法复杂、建设和运营成本高昂等方面的技术难点和挑战。 用户行为分析平台建立了大量的分析主题,分析结果的呈现能力对平台的应用效能影响重大。

    1.9K90

    动手实战 | 用户行为数据分析

    在此背景下,对用户行为分析已经不是人力所能解决的。利用数据挖掘,机器学习的方式分析行为数据可以让从业者更好的发展其业务,调整方向,增加营收。 一般场景下,用户行为数据大多是时间序列,比如购买序列,点击序列,浏览序列等等。如何对这些数据进行分析呢,本文介绍一篇python实战,以真实阿里云天池竞赛的数据作为案例,介绍完整的分析过程。 观察数据 查看数据数据类型 数据中是否存储在缺失值 将order_dt转换成时间类型 查看数据的统计描述 计算所有用户购买商品的平均数量 计算所有用户购买商品的平均花费 在源数据中添加一列表示月份: '].astype('datetime64[M]') df.head() 按月分析数据 用户每月花费的总金额 绘制曲线图展示 所有用户每月的产品购买量 所有用户每月的消费总次数 统计每月的消费人数 # 100次之内的分布) df.groupby(by = 'user_id').sum().query('order_product <= 100')['order_product'].hist() 用户消费行为分析

    14810

    用户行为分析(Python)

    电商、互联网、金融这三驾马车是对数据分析应用最为广泛的行业,同时也占据了就业市场上绝大多数的数据分析岗位,只因日常业务产生的海量数据蕴含着无尽的价值。 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。 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。 二、理解数据 数据中包含了淘宝App由2019年11月28日至2019年12月3日之间,有行为的随机用户的所有行为行为包括点击、购买、加购、收藏)。

    38240

    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。

    53530

    电商用户行为数据分析系统的设计与实现_基于大数据用户行为分析

    前言 本文针对淘宝app的运营数据,以行业常见指标对用户行为进行分析,包括UV、PV、新增用户分析、漏斗流失分析、留存分析用户价值分析、复购分析等内容; 本文使用的分析工具以MySQL为主,涉及分组汇总 一、提出问题 1.本次分析的业务问题以及分析逻辑 本次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)基于AARRR漏斗模型,使用常见电商分析指标,从新增用户数量、各环节转化率、新用户留存率三个方面进行分析 选择子集 数据集的每一个字段都有效,此处全部选择。 2. 列名重命名 原数据集没有表头,用sql语句创建表及6个字段,把淘宝用户行为数据导入Mysql数据库。 3. 完成清洗后的数据: 四、构建模型 1.分析用户行为的漏斗模型 数据主要涉及每日新增用户数,用户购买转化环节从浏览到最终购买整个流程的流失情况(包括浏览、收藏、加购、购买),用户次日、3日、7日留存情况 APP用户行为数据共100万条,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。

    14010

    如何用商业思维分析用户行为数据

    ,大R流失严重) 第3步:结合数据分析(例如,分析数据,付费玩家为什么流失? 如果你用函数思维看游戏,那只能说你数学不错;在互联网行业,必须将用户行为数据与商业思维相结合,才能创造互联网价值。 1. 换个角度来说,若产品的各类数据较高;最好摸清楚用户是从那个渠道来的,主要贡献的用户群体是谁?这样一来,产品设计可以更倾向用户喜好,这样投其所好的行为是提升转换率的一种好方法。 用商业思维看行为数据 行为数据,即用户行为占有率,例如活跃度,留存率,付费率… 商业思维,即利益分析,例如用户周期价值,用户可挖掘价值的探索性… 例如,两个公会冲突,游戏内打得火热,公会成员拼活跃,比等级 很简单的一次用户行为,很常见的用户行为数据,换个角度分析,或许就是一场商业营销! 5.

    460130

    如何用商业思维分析用户行为数据

    ,大R流失严重) 第3步:结合数据分析(例如,分析数据,付费玩家为什么流失? 笔者认为:数据≠数学!如果你用函数思维看游戏,那只能说你数学不错;在互联网行业,必须将用户行为数据与商业思维相结合,才能创造互联网价值。 换个角度来说,若产品的各类数据较高;最好摸清楚用户是从那个渠道来的,主要贡献的用户群体是谁?这样一来,产品设计可以更倾向用户喜好,这样投其所好的行为是提升转换率的一种好方法。 (以MMO混服为例,区分用户可给包打上渠道标识,简单易懂) 4.用商业思维看行为数据 行为数据,即用户行为占有率,例如活跃度,留存率,付费率… 商业思维,即利益分析,例如用户周期价值,用户可挖掘价值的探索性 很简单的一次用户行为,很常见的用户行为数据,换个角度分析,或许就是一场商业营销!

    39360

    用户画像行为分析流程

    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。 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

    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。 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。

    1.7K80

    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 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。

    67720

    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 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。

    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 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。

    82520

    数据分析】如何用商业思维分析游戏用户行为数据

    ,大R流失严重) 第3步:结合数据分析(例如,分析数据,付费玩家为什么流失? 笔者认为:数据≠数学!如果你用函数思维看游戏,那只能说你数学不错;在互联网行业,必须将用户行为数据与商业思维相结合,才能创造互联网价值。 1. 换个角度来说,若产品的各类数据较高;最好摸清楚用户是从那个渠道来的,主要贡献的用户群体是谁?这样一来,产品设计可以更倾向用户喜好,这样投其所好的行为是提升转换率的一种好方法。 用商业思维看行为数据 行为数据,即用户行为占有率,例如活跃度,留存率,付费率… 商业思维,即利益分析,例如用户周期价值,用户可挖掘价值的探索性… 例如,两个公会冲突,游戏内打得火热,公会成员拼活跃 很简单的一次用户行为,很常见的用户行为数据,换个角度分析,或许就是一场商业营销! 5.

    66280

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券