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。 ?
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。...”前夕，各类预热活动促进用户访问增长。...由人数分布图发现，回购人数在前4天趋于稳定，波动产生的原因可能由于“双十二”前夕，各类预热活动导致。
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。
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
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。
，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。...由于双十二的许多活动集中在零点，因此在0点之前购买数处在很低的水平，而购物车的行为数剧增，用户此时在为0点的抢购做准备。...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 一个月中的消费活动在平时以一周为周期进行波动，而双十二促销期间各项指标达到高峰。
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。
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。
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。
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。...得出结论：假设成立用户点击数和购买量在中午有一个小高峰，到十二点半开始上升直到晚上十点上升到最高值。建议淘宝修改营销时间段，增加top人气商品在指定时间段的营销力度。...2）发现在加入购物车之后或者收藏之后购买率会提高，所以应该增加活动引导用户进行加购和收藏行为。...对于消费频率高但是近期没有消费的重要保持用户使用邮件推送、APP push的方法、活动短信提醒的方法召回。
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。...实时的埋点数据采集一般会与两种方法： 直接触发的日志发送到指定的HTTP端口，写入kafka，然后Flume消费kafka到HDFS 用户访问日志落磁盘，在对应的主机上部署flume agent，采集日志目录下的文件
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....plot() 由此图可以发现，在门店开业初期吸引了大量用户，但是大部分用户仅在前期参与活动后，后期便再也没来过。...') 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。...用户的生命周期分别在20天内与400至500天间，应该在20天内对客户进行引导，促进其再次消费并形成消费习惯，延长其生命周期；在100至400天的用户，也要根据其特点推出有针对性的营销活动，引导其持续消费
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
