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。...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。...用户消费行为分析 2.1 转化率计算（漏斗分析） 通过漏斗分析，我们可以发现在一个多步骤过程中每一步的转化和流失情况。
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）。...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。
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
构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。...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。...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：
构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。...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。...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。
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...，找到用户在不同时间周期下的活跃规律 3.找到用户对不同种类商品的偏好，找到针对不同商品的营销策略 4.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 为了分析这些问题，我们使用以下两种模型进行分析...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。
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。
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。...churned_customers, COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM customers) AS churn_rate FROM inactive_customers; 第三步：分析客户流失模式...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...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。
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。
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的行为。...用户行为数据采集 ? 埋点 埋点一般分为无埋点和代码埋点。...，这也是就难受的一点 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。...and sink to the channel a1.sources.source1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1 数据采集到HDFS后，下篇我们分享一下用户行为之数据分析
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； ?...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： ?...用户活跃度和物品流行度的关系是：用户越活跃，越倾向于浏览冷门的物品。 仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。
In [5]: df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d') 后续数据分析需要按月来操作，因此需要读取date（用户消费时间列）中的月份...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...label'] = rfm_model.apply(lambda x: x - x.mean()).apply(check_cus_grade, axis=1) rfm_model RFM模型的可视化： 用户生命周期分析...') 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
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）。...怎么根据不同RFM类型用户制定用户留存策略？ Part 4. 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。...6.2.2 淘宝平台推送的商品是否满足用户需求（淘宝是否提供top3商品足够多的选择） 首先从商品数量占比上分析这三类商品是否在淘宝平台上足够多，以供用户选择。
记录了公司产品的详细信息 “销售网点表”记录了公司的销售网点 销售订单表、产品明细表、销售网点表字段之间的关系如下 销售订单表和产品明细表通过“产品”字段关联，销售订单表和销售网点通过“交易网点”关联 【问题】分析品牌在...2019.5-2020.4期间的复购率 【解题思路】 1.明确业务指标 要分析的是“在2019.5-2020.4期间的复购率”，复购率是业务分析中经常用到的指标。...复购率高，说明产品的忠诚用户越多，这时公司需要把更多的精力和资源投入到吸引、引导在用户的复购上。 复购率低说明产品的忠诚用户少，需要把资源和精力用在提升用户的转化率上。...也就是日期不同的，再次购买的用户算是复购。...=b.交易日期 把前面步骤里的SQL组合到一起，最终得到分析复购率的SQL： select if(count(distinct (a.顾客ID))>1,1,0)/ count(distinct
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。 协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。...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； ?...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： 。...用户活跃度和物品流行度的关系是：用户越活跃，越倾向于浏览冷门的物品。 仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。
一、项目背景 本数据报告以淘宝app平台为数据集，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...六、用户行为分析 （1）pv和uv分析 PV(访问量)：即Page View, 具体是指网站的是页面浏览量或者点击量，页面被刷新一次就计算一次。...从图2可以看出，加入购物车这一用户行为的pv总量高于收藏的总量，因此在后续漏斗流失分析中，用户类型3应该在2之前分析。...八、复购情况分析 In [26]: #复购情况，即两天以上有购买行为,一天多次购买算一次#复购率=有复购行为的用户数/有购买行为的用户总数 date_rebuy=data_user[data_user.behavior_type...九、漏斗流失分析 漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
在网页或者营销渠道中，用户行为模型有比较多，基于渠道的，笔者觉得有： 渠道类型 渠道重要性 渠道跳转与流失 单渠道，多节点 路径分析，漏斗功能 多渠道 归因分析 这里多渠道指的是，单渠道多节点的场景比较好理解...不同特征的用户行为路径有什么差异？ 某个页面，引导用户去往哪个页面，对转化率最有利？...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。...分别是四个不同页面，整个路径下的转化 计算A-B-C路径中B-C的转化率：(A-B-C这条路径的pv/sv)÷(所有节点深度为3的路径中二级页面是B的路径的pv/sv和) 3 获取路径的多级页面 vivo：用户行为分析模型实践...参考文献 vivo：用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型 路径分析：如何将用户的网站行为轨迹可视化呈现？ 漏斗分析：你可能低估了它的复杂度（逻辑细节及产品化）
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。...在访问电商网站时，我们的一些访问行为会产生相应的埋点日志（例如点击、搜索、下单、购买等），这些埋点日志会被发送给电商的后台服务器，大数据部门会根据这些埋点日志中的数据分析用户的访问行为，并得出一系列的统计指标...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...session实际上就是一个电商网站中最基本的数据，面向C端也就是customer–消费者，用户端的分析基本是最基本的就是面向用户访问行为/用户访问session。 ?
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