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CSDN用户行为分析和用户行为数据爬取

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。...[{ "user_name":"", "page_view":"", "comment_count":"", "blog_count":"" }] 通过me.csdn.new/用户名页面可以获得关注和被关注用户...关注和被关注用户列表用于做递归访问。 ?

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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....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。

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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。 复购率模型。...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)。...当日没有消费,还要额外判断他是不是新客,因为部分用户是11-30日才消费成为新客,那么在前2天他连新客都不是,用未消费表示。如果是老客,则为不活跃。...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。考虑在客户发生首购行为后,发放特殊优惠,以提高复购率。

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多维用户行为模型

常见的是用户行为分析的漏斗转化,桑吉图显示, 用户统计标签加工等。 二. 建模详细说明 User: 即用户行为的主体,可能是发布视频的唯一用户id, 也可能是观看视频未登录的设备id。...字段描述是否可选user_id sex name名称是user_category用户分类 When: 用户行为发生的实际时间 字段描述client_time Where: 用户行为发生地点,可能是...如果用户行为是对另外一个用户,则为user_id。 字段描述是否可选target_id用户行为对象id Event: 用户行为实体,包括用户行为ID,用户行为内容。...字段描述是否可选event_id用户行为id event_name用户行为名称是event_content用户行为内容是 因为在这张表是最细粒度的数据,字段是高频字段,基于这种思想做DWS层宽表设计...,方便基于用户行为做数据分析,数据挖掘和对于用户画像,用户推荐等业务应用场景。

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如何使用“行为模型”做用户行为养成

用户可能会习惯性的使用一款产品,或者在使用一款产品时会产生习惯性的行为。...如何利用行为模型帮用户养成(好的)习惯? 新“福格行为模型” 旧版福格行为模型 (Fogg's Behavior Model)表述为B=MAT。...要实现一次用户转化行为,需要有三个要素:给用户足够的动机、用户有能力完成转化、需要有触发用户转化的因素。这三个要素必须同时满足时才会形成一次有效的转化,否则就不会发生。...所以,当用户具备一定的动机和能力时,想让用户做出行为,从提示入手进行行为设计是最容易取得效果的。 使用福格行为模型做用户行为养成 首先我们要明确在我们各自的产品中,行动具体指什么。...如何把学委开播行为用户的自习行为解绑,有效的触发自习? 我们推动技术侧,升级房间为常驻的学习小组,完成学委开播与用户自习的解绑。小组常驻,便捷触发,随时自习。

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Flink用户画像用户画像行为特征

()); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征...这里我们会分析用户的几个行为,并进行画像 浏览商品行为:频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端,2、微信小程序,3、app)、deviceId。...收藏商品行为:频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型(收藏,取消)、用户id、终端类别(1、PC端,2、微信小程序,3、app) 购物车行为:频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型...(加入,取消)、用户id、终端类别(1、PC端,2、微信小程序,3、app) 关注商品行为:频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型(关注,取消)、用户id、终端类别(1、PC端,2、微信小程序...,我们应该建立日志微服务来收集所有的用户行为

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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....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。...同时收藏通常是与购买行为异步的用户行为,在购买行为发生前一段时间才会出现,因此提高幅度不如其他几项指标。...1.通过AARRR模型分析用户使用的各个环节 1)获取用户 由于数据中没有给出每个用户第一次的登陆的时间,我们暂且把浏览行为视为用户的获取。 2)激活用户 用户行为包括点击、放进购物车、收藏以及购买。

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用户行为序列推荐模型

用户行为大多数情况下都是存在时间上的先后关系的,在某一个时刻向用户推荐哪些物品一般是根据当前时刻之前用户行为来做决策的,我们可以将序列推荐问题看做是在时间维度去学习一个模型策略来根据用户过去的行为历史来预测用户将来感兴趣的物品...,不受用户之后的行为影响,如图2,t4 时刻我们预测用户行为物品,预测的输入只包括: , 不包括 t5 时刻的行为。...这些用户行为条目数通常远大于正常用户行为数,可以结合用户行为数目的直方图,通过一些基于统计的异常点检测算法 ( 如检测,MAD-基于绝对离差中位数,基于密度的检测方法等 ) 找到这些用户并过滤掉;...,用户之前的行为加入训练集,之后的行为放入测试集,如果我们只关注非重复物品的推荐,那么同一用户行为物品需要在训练和测试集之间进行去重。...这样如论文[4]中提到的,我们没有考虑到用户兴趣存在多样性,其不同类型的历史行为用户当前的决策影响程度也是不一样的,比如当前用户要买书,那么在用户的历史购买行为中,我们应该去多关注该用户之前都买什么样的书

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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....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。...同时收藏通常是与购买行为异步的用户行为,在购买行为发生前一段时间才会出现,因此提高幅度不如其他几项指标。...1.通过AARRR模型分析用户使用的各个环节 1)获取用户 由于数据中没有给出每个用户第一次的登陆的时间,我们暂且把浏览行为视为用户的获取。 2)激活用户 用户行为包括点击、放进购物车、收藏以及购买。

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API用户行为分析监测

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。...监测方案:基于账号识别技术和统计算法,计算内部账号在规定的时间范围对各类数据交互API接口成功请求敏感数据的次数,当超过设定访问阈值,可能存在内部账号大量获取敏感信息风险,结合API敏感数据流向监控,判断该账号是否存在敏感数据外泄行为风险...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

,就成了你的用户画像,因此,也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。...,但通过其行为偏好可判断其性别为“女”的概率为80%。...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。...用户汽车模型 根据用户对“汽车”话题的关注或购买相关产品的情况来判断用户是否有车、是否准备买车 用户忠诚度模型 通过判断+聚类算法判断用户的忠诚度 身高体型模型 根据用户购买服装鞋帽等用品判断 文艺青年模型...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。

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用户画像行为分析流程

,就成了你的用户画像,因此,也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。...,但通过其行为偏好可判断其性别为“女”的概率为80%。...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。...用户汽车模型 根据用户对“汽车”话题的关注或购买相关产品的情况来判断用户是否有车、是否准备买车 用户忠诚度模型 通过判断+聚类算法判断用户的忠诚度 身高体型模型 根据用户购买服装鞋帽等用品判断 文艺青年模型...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。

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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....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。...同时收藏通常是与购买行为异步的用户行为,在购买行为发生前一段时间才会出现,因此提高幅度不如其他几项指标。...1.通过AARRR模型分析用户使用的各个环节 1)获取用户 由于数据中没有给出每个用户第一次的登陆的时间,我们暂且把浏览行为视为用户的获取。 2)激活用户 用户行为包括点击、放进购物车、收藏以及购买。

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移动页面用户行为报告

1、加载 加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。 ? 2、高峰期 中午12点左右和晚上10点左右是页面访问高峰期。 ? 3、页面热度 通过用户口碑扩散的移动页面,其访问热度往往持续两天左右。 ?...4、操作习惯 大多数用户习惯滑动切换,放置在左边的按钮点击率低。 ? 5、流失率 用户随着页面层级的加深而不断流失,流失率在前几页最高。 ? 6、流失率 输入行为或者复杂交互行为会导致用户流失。 ?...14、按钮点击 动画明显的元素更容易引起用户注意并点击。 ? 15、页面提示 用户可能会忽略页面提示直接开始页面交互。 ?...16、操作习惯 用户习惯沿用上一屏学习到的操作行为,如果当前操作不同,需要提示用户。 ?

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如何理解用户行为

产品经理的核心工作就是研究用户,根据用户需求研发产品。而研究用户的核心是研究用户行为,研究用户行为背后的原理。 什么是用户用户不是自然人,而是需求的集合。怎么理解这句话呢?...情境性是指用户行为受情境的影响,没有情境就没有用户,同一个用户在不同情境下会有不同的反应和行为。 可塑性是指用户是可变的,其偏好和认知会随着外界不同的信息刺激发生变化而演化。...首先,在用户行为发生前,用户经常会受到一个情境的刺激,这个情境的刺激会调用用户的偏好和认知,产生一个主观期望效用,促使用户产生相应的行为,即追求这个预期的效用。...用户偏好会塑造用户的期望效用,这个塑造的过程,大概会经过感知、解读、选择集合、模拟推演、价值判断五个阶段。这是一个复杂的过程,塑造过程中会受到各种认知偏误的影响。...最终形成的期望效用会影响人的行为,并根据实际使用体验形成经验,反馈给用户偏好,对其进行修正或强化,形成新的偏好。 理解了用户行为,有什么用? 产品的目的,最终是促进用户的某种行为(使用、交易等)。

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