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。 ?
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
基于Spark的用户行为分析系统源码下载 一、项目介绍 本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析...用统计分析出来的数据辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。...实现了包括用户访问session分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计4个业务模块。 ...上报到服务器的埋点日志数据会经过数据采集、过滤、存储、分析、可视化这一完整流程，电商平台通过对海量用户行为数据的分析，可以对用户建立精准的用户画像，同时，对于用户行为的分析，也可以帮助电商网站找到网站的优化思路...产品经理，可以根据这个指标，去尝试分析整个网站/产品，各个页面的表现怎么样，是不是需要去优化产品的布局；吸引用户最终可以进入最后的支付页面。
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
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！...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。...代码实现 在电商平台中，最终创造收入和利润的是用户下单购买的环节；更具体一点，是用户真正完成支付动作的时候。...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！！！
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的分析，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...，确定影响新增用户数量的因素，找到需要改进的转化环节，发现留存现存问题 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...电商数据分析体系 电商数据分析指标 AARRR漏斗模型 二、理解数据 1.数据来源 数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购...3.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 评分是44的用户是体系中的最有价值用户，需要重点关注。并且活动投放时需谨慎对待，不要引起用户反感。
https://arxiv.org/pdf/2306.00248.pdf 针对下一步动作预测对用户活动进行编码的顺序模型，已经成为构建网页规模个性化推荐系统的热门设计选择。...传统的顺序推荐方法要么在实时用户行为上进行端到端学习，要么以离线批量生成的方式单独学习用户表示。...本文（1）介绍了Pinterest的Homefeed排名架构，这是我们的个性化推荐产品，也是最大的参与面；（2）提出了TransAct，一个从用户实时活动中提取用户短期偏好的顺序模型；（3）描述了我们的混合排名方法...，该方法结合了通过TransAct进行的端到端顺序建模和批量生成的用户嵌入。...混合方法使我们能够将直接从实时用户活动中学习的响应性优势与批量用户表示的成本效益结合起来，后者是在较长时间内学习的。
用户行为分析主要是研究对象用户的行为。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...; (4)用户主体数据：如用户群的年龄、受教育程度、兴趣爱好等; (5)外界环境数据：如移动互联网流量、手机上网用户增长、自费套餐等; 数据特点： (1)大数据量/海量数据，big data; (2)实时分析.../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。
实时互动直播架构的演进 公众号推荐： 公众号：VOA英语每日一听 微信号: voahk01 可长按扫码关注，谢谢
Heap聚焦于用户行为的数据分析。但是它没有提供录屏功能，而是打造了更加轻量的接入方式以及实时数据卖点。...面向市场： Web+iOS 特色功能： 可视化配置事件（Heap并不自动采集各种行为，而且要你配置，但是它提供了一个非常方便的可视化配置功能） 实时数据（一旦配置，立即有数据，无需等待，且是实时的数据...定义用户群：无细分，不分析。只有有了用户细分，才更好观测每一类用户的具体行为，根据行为的不同再针对不同的用户采取不同的推送、设计等个性化策略。...面向市场： Web+APP 特色卖点： 360°的用户档案及实时的全程操作行为记录 自动邮件系统以及用户状态变更提醒 Trak.io的重心是触达正确的用户，和他们建立联结，不管是提升用户的忠诚度，还是维系重点用户的关系...接下来的数据产品研究，主要是集中在这个环节中的用户行为分析产品。 2. 要对现状进行分析和挖掘： 有的时候，现状能够直接告诉你发生了什么事情，是什么原因。
项目背景传统的企业营销大体是营销人员通过查询画像标签库去圈选人群,这种方案往往无法抓住那些"转瞬即逝的机会"如:1.一个价格敏感型客户,正在反复查看购物车中的某类商品,这时候实时推送优惠卷,能激发客户当时的购买渴望...,刺激客户当时的购买行为,是最有效的2.在搜广推场景下,动态观察用户进入活动各个入口的流量情况，可制定更精准的营销策略.是最有效的3.在金融风控中,针对某个入口是否为用户真实行为的实时监控判断,对异常交易行为...、违法违规行为进行筛查,是最有效的Flink抓住了那转瞬即逝的机遇,本文仅向读者展示如何使用Flink实现一个企业级的实时营销系统企业要做实时营销推送,通过自定义营销规则,来提高公司的销售额,这类营销规则大体是...,发现一个满足一个特定条件的用户,在做出某类指定行为时,实时给用户推送短信,app消息等...代码结构beans1.MarketingRule:对业务方给定规则的抽象2.EventCondition:对规则事件的抽象...return cnt;复杂行为序列分析的设计方案统一查询的表达方式1.业务方会给定开发人员埋点key,key一般是用Super Position Model来描述的,复杂的行为序列一般形如:连续触发两次
行为明细数据大部分来自用户操作日志，经过大数据实时处理后存储到合适的数据存储引擎中，本节所有行为明细数据都存储到ClickHouse表中。...事件分析还可用于统计事件相关的指标数值，比如在直播活动中，通过实时统计直播交易金额的变化趋势可以及时调整直播策略。事件分析支持丰富的行为筛选方式，并最终通过图表展示指标趋势或者属性分布数据。...留存分析留存分析主要结合用户的初始行为和留存行为进行统计分析，可以计算指定时间范围内发生了初始行为的用户最终产生留存行为的占比。...此时的初始行为都是注册行为，目标行为有所不同，通过分析结果可以了解新用户第一次发生指定行为的时间跨度。当初始行为和目标行为选定为某个操作的首尾两个动作时，时间跨度分析还可以用于分析用户的操作效率。...当初始行为和目标行为选择了相同行为时，其分析含义代表了用户对某个操作的频繁程度，比如在直播场景下，用户的开播行为跨度分析结果如果较小则说明用户的开播频率较高。
哈喽，大家好，我是清音，来自政采云前端团队。从去年开始负责用户行为采集与分析体系的建设。很高兴有机会能在这里给大家分享我们从 0-1 建设用户采集与分析系统的经验。...数据分析 ? 在数据处理部分我们使用了阿里云的 LOG Service，他的一个非常大的好处就是能提供日志的实时消费接口，查询手段也非常丰富；能够添加实时索引；目前可以满足我们大部分的查询需求。 ?...在数据分析的过程当中，非常重要的一个点怎么样让我们采集到的数据转化为可理解的指标。 ?...事件分析是用户行为分析的基础也是最常用的功能，次数、分布、间隔，通过事件分析可以创建各种分析报表。页面基于各个页面的行为数据，针对性的优化着陆页的页面布局，增加着陆页的访问吸引力。...热力图分析，通过将用户行为进行可视化展示，帮助我们深入分析用户对内容及功能的注意力 转化分析是用户行为分析中最重要的分析模型，通过转化分析可以找出用户行为的转化路径和漏斗，提升平台的整体转化率。
用户行为日志分析是实时数据处理很常见的一个应用场景，比如常见的PV、UV统计。本文将基于Flink从0到1构建一个用户行为日志分析系统，包括架构设计与代码实现。...架构设计与完整的代码实现 项目简介 本文分享会从0到1基于Flink实现一个实时的用户行为日志分析系统，基本架构图如下： ?...首先会先搭建一个论坛平台，对论坛平台产生的用户点击日志进行分析。然后使用Flume日志收集系统对产生的Apache日志进行收集，并将其推送到Kafka。...接着我们使用Flink对日志进行实时分析处理，将处理之后的结果写入MySQL供前端应用可视化展示。...总结 本文主要分享了从0到1构建一个用户行为日志分析系统。
本报告以淘宝app的用户消费行为数据为数据集，通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析，从而探索淘宝用户的行为模式，具体指标包括：日PV和日UV分析，付费率分析，复购行为分析，漏斗流失分析和用户价值RFM分析...为用户运营更好地解析和管理用户（例如对高价值用户的维系、对低价值用户的适当舍弃等），降低运营成本最大化运营效果提供有力的数据支撑。
本文主要介绍反欺诈（羊毛盾）API 的工作原理、以及在用户行为分析技术、地理位置识别技术等领域的应用，了解它是如何帮助平台识别恶意注册、虚假评论、虚假交易等欺诈行为。...，判断为僵尸帐号； 疑似养号：通过帐号社交异常行为，判断为黑产团队恶意养号中的号码； 染色垃圾小号：离线图算法聚集识别的黑产小号； 疑似真机假用户：根据设备的一些数据表现，我们判定为群控设备； 疑似假机...：根据设备的一些数据表现，我们判定为模拟器或虚假设备ID； 疑似真用户假行为：根据设备的用户使用情况，我们判定该用户存在使用脚本、外挂、病毒等作弊行为。...在用户行为分析技术的应用 图片 在地理位置识别技术的应用 图片 反欺诈（羊毛盾）API 应用案例 反欺诈（羊毛盾）API在电商平台、金融服务、社交媒体、游戏平台等不同场景下，可以通过识别用户行为、建立用户画像...、监测异常行为等手段，自动识别并过滤掉虚假评论、虚假交易等欺诈行为，提高反欺诈的准确性和效率。
5月23日，“腾讯云+未来”峰会在广州再次召开，腾讯联合三大运营商成立的数字广东公司也亮相此次峰会，并举办了“云上科技共建数字广东”的启动仪式， 为什么广东省能走在“数字中国”前面？...“用电量--经济”、“用云量--数字经济”这种逻辑是有实际数据做支撑的，据腾讯研究院与腾讯云联手调研测算，将全国388个城市的用云量结合《中国互联网+指数报告（2018）》测算的各个城市数字经济规模进行相关性分析...对接腾讯、华为等互联网前沿企业，数字广东能成为政企合作的标杆吗？ 1、硬实力：开放的广东与技术领先的腾讯 政和企都要有足够的能力支撑其数字化变革，硬实力是前提。...而据统计，广东以占全国1/10的网络能力，承载了全国1/9的电信用户，创造了全国1/8多的电信业务收入，对接数字经济，广东反而有先天优势。...而腾讯的业界地位也是不容小觑，此次腾讯云+峰会召开，还为城市装上会思考分析、能判断决策的城市超级大脑，为破解广东省数字化转型瓶颈与难题提供了系统的解决方案。
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导读：生活中的选择行为无处不在，数据分析师面对的商业场景也存在大量的用户选择问题。...系统、科学地研究用户选择问题，得到选择行为背后的客观规律并基于这些规律提出业务优化策略，这些能力对于数据分析师非常重要且极具价值。...本文将结合示例，讲解选择行为的经济学理论和计量分析模型，详细介绍用户选择行为的分析方法论。 作者：周银河 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ?...本文摘编自《数据科学工程实践：用户行为分析与建模、A/B实验、SQLFlow》，经出版方授权发布。...、数据分析师和算法工程师的经验总结，得到了SQLFlow创始人以及腾讯、网易、快手、贝壳找房、谷歌等企业的专家一致好评和推荐。
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