大家好，我是小瑄 在电商项目中经常需要对用户购买行为进行分析，比如需要求用户连续购买天数，用户这次购买与上次购买间隔天数。...这里是基于hive on spark来对数据进行分析的，所以使用sql进行讲解 使用sql求用户连续购买天数以及与上次购买间隔天数，按照下面步骤进行处理 对数据进行聚合/去重 对用户进行分组排序 日期与序号进行减法运算...对数据进行聚合/去重 第一步是对数据按天进行初步聚合(因为一个用户可能在某天有多次购买行为) 因为只是作为演示,所以只用单个用户进行 select member_id,order_date from...TABLE_NAME where member_id='1690' group by member_id,order_date 结果如下: 对用户进行分组排序 我们把上一个结果表称为: TABLE...date_sub(order_date,rank_num) as origin_date from TABLE_2 结果如下: 获取开始连续的日期以及连续天数 其实从上面的结果表中就已经能够统计出那些用户的连续天数满足需求了
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。 ?
CDA数据分析师 出品 作者：CDA资深讲师 张藉予 编辑：Mika 随着数据分析的不断应用与发展，用户画像已经广为人知。...其中的核心原理就是对用户进行分群，而用户分群的主要逻辑就是将数据进行标签化。 RFM模型是我们常用来分析客户价值的数据分析模型，使用这个模型分析后配合匹配的营销方法，能够让业绩进行大幅度提升。...所以我们将数据进行了处理之后，计算出来了特价商品占特价商品跟普通商品的比例，这样得出来了用户对于打折商品的用户的偏好程度。 第三个是计算M。...M是用户的消费金额，我们将数据进行加加减减，最后得出来了用户关于特价商品跟普通商品的消费金额。 然后我们将所计算的RFM进行了特征的整合，得出来了每个客户ID下的RFM具体的数值。...如果大家还有数据分析方面相关的疑问，就在评论区留言。
【题目】 现有用户登录时间表，记录每个用户的id，姓名，邮箱地址和用户最后登录时间。...没事，使用逻辑树分析方法，将复杂问题拆解为简单问题。...这时候可以使用逻辑树分析方法。 2.本题本质上是“分组排名”问题，就要想到用窗口函数。 3.考察窗口函数的 dense_rank, row_number的区别和使用。...【举一反三】 下表是双十一客户购买清单表。双十一当天，商家为每位客户购买的第一个商品免单，请找出商品名称，客户姓名及购买金额。 参考答案： 1....select 客户姓名 ,商品名称 ,购买金额,购买时间, rank() over (partition by 客户姓名 order by 购买时间
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的行为。...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。
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。...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）。...2.2 复购率分析 复购率是自然周期内，购买多次的用户占比 复购率统计口径：有复购行为的用户数 / 有购买行为的用户数 df_buy = df.loc[df.behavior=='buy'] pivot_life
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。 ...开源数据计算引擎集算器SPL提供了双维有序结构，在用户分析场景中，可以做到数据整体上对时间维度有序（从而实现快速过滤），同时还可以做到访问时对用户有序（从而方便地逐个取出用户数据进行后续计算），看起来相当于实现了两个维度同时有序...关于双维有序结构原理，更详细的介绍请参考: SPL虚表的双维有序结构 这里通过两个实际例子来进一步说明，先看一个简单的涉及去重计数的常规任务。 ...关于这个漏斗转化计算详细的介绍参考这里：SQL 提速：漏斗转化分析。 SPL的双维有序结构还支持多线程并行计算，可以利用多CPU、多CPU核的计算能力，进一步提速。 ...SPL提供的双维有序结构可以大致做到时间和用户两个维度同时有序，能有效利用用户分析场景的两个关键特征提高计算速度。 SPL资料 SPL下载 SPL源代码
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
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....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...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。...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11月28日一天内只有两个高峰期，分别为11到13是和晚上10点左右，对应了许多上班族中午和晚上的休息时间，和双12期间相比，没有了凌晨的购物高峰，也符合大部分人的作息时间。
其作用大体不离以下几个方面： 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； 数据挖掘，构建智能推荐系统，...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。...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...用户画像基本成型 该阶段可以说是二阶段的一个深入，要把用户的基本属性（年龄、性别、地域）、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致地标签化。 为什么说是基本成型？
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。
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。
第一步：了解数据模型 对于此分析，我们假设拥有如下数据库： customers：客户信息表。 orders：订单表。 payments：付款交易表。...WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM inactive_customers) GROUP BY order_status; 3.2 按支付方式分析流失率...--根据支付方式分析流失率 SELECT payment_method, COUNT(*) AS count FROM payments WHERE customer_id IN (SELECT...customer_id FROM inactive_customers) GROUP BY payment_method; 第4步：针对目标策略的客户细分 4.1 按购买频率细分客户 --按购买频率细分客户...通过 SQL 查询，可以计算客户流失率、确定客户流失的常见原因，并根据客户的行为对客户进行细分。这样，就可以制定有针对性的策略来留住客户并培养长期关系。
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。...开源数据计算引擎集算器SPL提供了双维有序结构，在用户分析场景中，可以做到数据整体上对时间维度有序（从而实现快速过滤），同时还可以做到访问时对用户有序（从而方便地逐个取出用户数据进行后续计算），看起来相当于实现了两个维度同时有序...关于双维有序结构原理，更详细的介绍请参考: SPL虚表的双维有序结构 这里通过两个实际例子来进一步说明，先看一个简单的涉及去重计数的常规任务。...关于这个漏斗转化计算详细的介绍参考这里：SQL 提速：漏斗转化分析。 SPL的双维有序结构还支持多线程并行计算，可以利用多CPU、多CPU核的计算能力，进一步提速。...SPL提供的双维有序结构可以大致做到时间和用户两个维度同时有序，能有效利用用户分析场景的两个关键特征提高计算速度。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码
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。
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...用户最后一次购买日期==第一次购买的日期，说明用户仅仅购买了一次或者用户在同一天内购买了两次。...') plt.xlabel('生命周期天数') plt.ylabel('用户人数') 复购率与回购率分析 复购率计算方式：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...') 总结 1、用户个体特征：每笔订单的金额和商品购买量都集中在区间的低段水平，都是小金额小批量进行购买，此类交易群体，可在丰富产品线和增加促销活动提高转换率和购买率。
最近读了项亮博士的《推荐系统实践》，在此对用户行为分析这章做一个总结。 用户行为介绍 基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。...用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈 行为（implicit feedback）。...显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为：主要方式就是评分和喜欢/不喜欢； 隐性反馈行为指的是那些不能明确反应用户喜好的行为：最具代表性的隐性反馈行为就是页面浏览行为； ?...互联网中的用户行为有很多种，比如浏览网页、购买商品、评论、评分等。要用一个统一的 方式表示所有这些行为是比较困难的，下面是一个表示的可能： ?...用户行为分析 先定义两个变量： 用户活跃度：用户产生过行为的物品总数 物品流行度：对物品产生过行为的用户总数 而用户活跃度和物品流行度的人数都符合Power Law，也称为长尾分布： ?
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