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。 ?
作者：vivo 互联网大数据团队- Wu Yonggang 在《用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型》中，讲述了基于平台化查询中查询时间短、需要可视化的要求，并结合现有的存储计算资源以及具体需求...他主要立足于三大需求场景： 定位用户流失具体原因。 检测某个专题活动效果。 针对不同版本，转化率情况对比。 二、概述 2.1 概念介绍 漏斗模型主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。...用户的行为顺序为A、B、C的组合都算成功的漏斗转化。即使漏斗步骤之间穿插一些其他事件步骤，依然视作该用户完成一次成功的漏斗转化。 有序漏斗：在漏斗的周期内，严格限定漏斗每个步骤之间的发生顺序。...【计算规则】：假设一个漏斗中包含了 A、B、C 3个步骤，A步骤发生的时间必须在B步骤之前，用户的行为顺序必须为A->B->C 。...预设的用户的行为路径是：用户首先进入【红包首页】，发现最新的红包活动“下载应用，领取红包”，点击进入【红包活动页】，根据提示跳转到【应用下载页】，选择自己感兴趣的应用下载，完成后，进入【提现页面】领取活动奖励
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
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！！！
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
目录 需求一：用户活跃主题 需求二：用户新增主题 需求三：用户留存主题 需求四：沉默用户数 需求五：本周回流用户数 需求六：流失用户数 需求七：最近连续3周活跃用户数 需求八：最近七天内连续三天活跃用户数...需求九：GMV（Gross Merchandise Volume）一段时间内的成交总额 需求十：转化率=新增用户/日活用户 需求十一：用户行为漏斗分析 需求十二：品牌复购率 需求十三：ADS层品牌复购率报表分析...dws_user_retention_day） 用户1天留存的分析：===>> 留存用户=前一天新增 join 今天活跃 用户留存率=留存用户/前一天新增 创建表：dws_user_retention_day... dwd_payment_info支付流水 dwd_sku_info商品表(增加分类) 每日用户行为宽表 dws_user_action 字段：user_id、order_count、order_amount...支付次数', payment_amount decimal(16, 2) comment '支付金额', comment_count bigint comment '评论次数' )comment '每日用户行为宽表
Step 1：目标确定 看看报告的要求： 数据最好是通过抓取得来，需要用到至少一种（除描述统计以外）的建模技术，最好有数据可视化的展示 看来是道开放题，那么自然要选择一个我比较熟悉的领域，因此我选择了……《二手主机游戏交易论坛用户行为分析...这要说到我待在国企的最后半年，那时候我一个月忙三天，剩下基本没事干，因此泡在论坛上倒卖了一段时间的二手游戏…… 咳咳……总之，目标就确定了：分析某二手主机游戏交易论坛上的帖子，从中得出其用户行为的描述，...其次，我们用发帖用户作为视角，输出一份用户的统计表格，里边包含每个用户的发帖数、求购次数、出售次数、交换次数、每一类主机/游戏的行为次数等等，作为后续搭建用户分析模型之用。...Step 5 & 6：描述统计 & 洞察结论 描述统计在这个项目中的意义在于，描述这一社区的二手游戏及主机市场的基本情况，为后续用户模型的建立提供基础信息。...Step 7 & 8：选择变量 & 选择算法 因为我要研究的是这些用户与二手交易相关的行为，因此初步选择变量为发帖数量、微软主机拥有台数、索尼主机拥有台数、任天堂主机拥有台数。
分享内容 ---- 今天想跟大家分享一下我们目前推出的一个海量用户行为分析产品---“神策分析”的设计与实现。...简单来看我们的产品面临的第一个需求，我们的客户普遍需要一个可以私有化部署的用户行为分析产品，这个需求是可以理解的，也是有很多实际的原因：首先是出于对数据安全和隐私的考虑；其次则是希望能够完成数据资产的积累...所谓的全端数据采集，就是要打通一个真实用户在不同端的行为，可能是iOS、安卓、Web、微信，也可能是业务数据库、第三方服务，需要能够把同一个用户在这些不同端的行为都贯通起来，一起进行分析和处理。...能够很轻松满足单台接收十几万条用户行为的需求，能够满足绝大多数产品的需要。同时Nginx也能很容易做到负载均衡和服务冗余，这方面有很多成熟的方案。...我们跟用户打交道的一个模块是WebServer，它是用来转发前端查询请求的，会接收客户通过我们前端发送过来的查询请求。当然，前端也提供了相应的 API，以满足客户的二次开发需求。
今晚0点，相约剁手 大家好，我是朱小五 明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。 我！要！换！手！机！ 去哪买呢？...作为一个机（pin）智（qiong）boy，肯定要比价啊，哪家便宜去哪家~ 我用Python爬取了某比价网站的手机数据，获取了其中五大平台（天猫，京东，拼多多，苏宁易购，国美）的手机价格数据。...拼多多、苏宁靠着对旗舰手机的价格补贴，成功地把京东“挤”在了后面，同时天猫也挽回了一点颜面，成为了倒数第二名。 我又在各个平台看了一下旗舰机的优惠，发现拼多多百亿补贴这种行为简直降维打击。...最后，本次数据分析结果仅供参考，毕竟每个平台的价格都是波动的。 小五建议大家选取合适的手机款式之后，记得比比价，有优惠券就领券，有返利记得走返利。 希望大家双十一都能买到自己合适的商品。 以上。...作者：朱小五，互联网公司数据分析师。热衷于Python爬虫，数据分析，可视化，个人公众号《凹凸玩数据》，有趣的不像个技术号~
双11大屏 每年天猫双十一购物节，都会有一块巨大的实时作战大屏，展现当前的销售情况。 这种炫酷的页面背后，其实有着非常强大的技术支撑，而这种场景其实就是实时报表分析。...针对这些数据类型主要包括实时智能推荐，复杂事件处理，实施欺诈检测，实时数仓，与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实施业务场景，而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。...实时智能推荐 智能推荐会根据用户历史的购买行为，通过推荐算法训练模型，预测用户未来可能会购买的物品。...利用Flink流计算帮助用户构建更加实时的智能推荐系统，对用户行为指标进行实时计算，对模型进行实时更新，对用户指标进行实时预测，并将预测的信息推送给Web/App端，帮助用户获取想要的商品信息，另一方面也帮助企业提升销售额...流式计算技术将数据分析场景实时化，帮助企业做到实时化分析Web应用或者App应用的各项指标，包括App版本分布情况，Crash检测和分布等，同时提供多维度用户行为分析支持日志自主分析，助力开发者实现基于大数据技术的精细化运营
针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景，而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。...1、实时智能推荐智能推荐会根据用户历史的购买行为，通过推荐算法训练模型，预测用户未来可能会购买的物品。...利用Flink流计算帮助用户构建更加实时的智能推荐系统，对用户行为指标进行实时计算，对模型进行实时更新，对用户指标进行实时预测，并将预测的信息推送给Wep/App端，帮助用户获取想要的商品信息，另一方面也帮助企业提升销售额...以往可能需要几个小时才能通过交易数据计算出用户的行为指标，然后通过规则判别出具有欺诈行为嫌疑的用户，再进行案件调查处理，在这种情况下资金可能早已被不法分子转移，从而给企业和用户造成大量的经济损失。...流式计算技术将数据分析场景实时化，帮助企业做到实时化分析Web应用或者App应用的各项指标，包括App版本分布情况、Crash检测和分布等，同时提供多维度用户行为分析，支持日志自主分析，助力开发者实现基于大数据技术的精细化运营
在 AI 技术的支撑下，购物变得更加智能，个性化推荐、用户购买行为实时分析等成为可能。...同时，由于「一体化」的特性，能实现实时与离线数据的完全一致。 从实际效果看，流批一体最大的好处是可以实现数据的实时分析。...平台对用户消费行为的洞察和商品推荐也更加精准，而这背后的技术引擎是智能搜索引擎。阿里的智能搜索推荐日均模型发布 1000+，单模型容量 1TB+，模型可以即时分析，分钟级更新 1 亿参数。...在视觉 AI 领域，拍立淘目前支持 4 亿商品对应的图片和视频检索；自然语言学习（NLP）、实时机器翻译、语义识别等技术，也在店小蜜、实时翻译、商品评价分析等关键链路使用。...在供应链端，直播等新的消费形态改变了用户整个消费行为，对供应链提出更高的要求，而供应链的数字化能够帮助商家智能备货、极速履约。
双十一晚会上，ET在全国观众面前玩了一把魔术，瞬间震惊了众多吃瓜群众，所受到的关注不亚于春晚的刘谦。在晚会结束之后，除了阿里云官方，也有不少大牛对此魔术进行了分析。...经过众人的分析，我们可以发现，ET表演的魔术其实并不太难，成功的关键在于魔术表演中所show出来的人工智能技术。...届时，不管是哪家公司的智能家居生态圈赢得最后的胜利，阿里巴巴总会是最大的胜利者。...除了语音导航、快捷支付、系统搜索等常规服务，还会根据阿里巴巴数据中对于用户消费行为的分析，为车主提供更多个性化的服务，可以说是做到了“让汽车更懂你”的程度。...比如德国的地图服务商Here，在该合作中，双方将通过合作提供包括拥堵和事故在内的实时信息，以及参考以往用户使用的历史记录提供最佳路线导航等功能。
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。...二、乱价监控和渠道秩序管理对于品牌方随着线上渠道的快速扩展以及重要性的加强，线上渠道管控和秩序管理和线上会有较大的差别。...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。...观向数据解决方案提供线上巡检功能，实时监控店铺数量、产品品类、价格等维度信息，做到按需监控，截图留证等，在节假日比如双十一、618等线上大促期间，同时可以关注竞品和本品各种状态变化并采取行动，有效节省人力...根据用户指定的型号规格，观向数据获取同时获取天猫、京东、苏宁等多平台对应的SKU链接，每天定时巡检，帮助企业监控线上店铺运营情况，对乱价，低价、标题违规等行为监管，违规状况第一时间预警及生成截图，来提醒相关工作人员
例如，你熬夜赶在双十一晚上的最后1分钟，成功付了尾款，在双十一实时统计大屏中，GMV的值又滚动了一下。...二、处理技术有何差异 1.离线数据处理 离线数据处理也称之为“批处理”，数据产生之后，不会立即进行清洗，而是在固定的周期进行ETL，例如每天在凌晨12：00之后，处理前一天产生的数据。...实时数据一般是业务端即席产生(水源)，通过Kafka等消息通道(水流管道)进行传输，利用Storm或flink等实时组件进行消费处理。例如，双十一统计每秒钟的订单数。...如果系统宕机了，或者服务异常导致产品不可用，用户投诉才发现或者隔天数据分析才发现，带来的业务损失就无法挽回了。因此，还需要有实时的数据分析模块，对业务核心指标、系统服务指标进行最小延迟的预警监控。...2.数据应用方面，数据时效性要求高于准确性 （1）个性化推荐，用户行为需要实时反馈 你在浏览头条的时候，对推荐的内容点击了“不感兴趣”，相关的内容很快就隐藏了。
今晚八点，各大店家将陆续开启了双十一预售，意味着双十一活动就此打响。...如何模拟全球不同地区用户的使用行为，了解到购物网站系统的性能、瓶颈以及故障点在何处，这就需要拨测测试。...那么，对于企业来说，怎样预先评估自身Web应用是否已达到目标服务质量和用户体验？云拨测技术需要注意两个要点，一是更为广泛的监测网络，二是能够精准定位故障根因。...1、监测网络预先感知用户体验 既然要模拟不同地区用户的购物行为，完成对网站的监测与问题查找，就需要拥有覆盖面更广的主动式监测网络，凭借高并发的大数据实时处理技术，才能提升监测的精度，更准确的定位问题。...此外，云拨测的监测周期可以缩短至分钟级别，最快1分钟的检测周期，为网站、域名和业务端口等提供7×24小时的故障实时监测、告警及性能分析服务。
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。...，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...2）分析一周内每日的用户行为 我们取双十二及与之相隔较远的另一周的七日内用户行为进行对比，可以看到明显不同。 从左到右为周一到周日的数据，在平时，周五为一周内各项指标最低的一天，而到周末达到最高峰。...3）分析一天内用户每小时的行为 我们仍取双十二和相隔较远的一个周五进行对比，此处我们取2014/11/28日当天的用户数据 上图为12-12与12-11两天的用户行为变化。...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。
这几年软硬件技术的发展，双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽？...语音搜索） 分析图像（可视化搜索） 用户的搜索行为表现了用户的购买诉求，知道这些行为便可以给企业运营提供指导性建议。...传统的营销往往优先考虑产品的特点、定位，再去寻找潜在消费者，而预测营销的最大区别是“以人为中心”，全面地了解消费者的历史行为、实时动态、未来倾向，把消费者的真实需求放在首位。...当然去分析这些数据，制定有目标性的线上营销计划是一件大周期事件，而且需要和上面提到的用户搜索分析结合进行。 当使用人工智能来驱动预测分析时，整个过程被流程化，对数据分析的人为错误被消除。...显然在商品数量上千之后，人工去定价是一种低效行为。人工智能根据多种数据：市场条件、用户行为和需求、库存情况及内部运营需要，来实现实时调整定价。
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