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游戏APP用户行为统计分析

1.游戏业务数据分析如图所示的用户行为数据 2.数据预处理 2.1加载包 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...print("安装信息表:") print(az.info()) print("-"*30) print(az.describe()) print("-"*30) print('空值统计:\n',az.isnull...%.2f%%'%((zc.shape[0]/az.shape[0])*100)) #以百分比的格式输出激活率 3.2.2日安装量、安装渠道、TOP15子渠道、安装地区、是否WiFi安装、安装的手机类型统计...从机型属性中拆分手机类型属性,由于手机品牌名称存在大小写不一的情况(例如OPPO,oppo),因此将手机类型属性字段统一转换为首字母大写的格式: PS :转换成以下模式再统计也是一样的,但必须先统一格式后再统计...、注册时段、激活时间、日新增新用户统计 zc['注册日期'] = pd.to_datetime(zc['注册时间']).dt.date print('日注册用户:\n',zc.groupby('注册日期

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    数据分析师如何自力更生统计用户行为频次?

    近日我想要统计我家产品 xue.cn 用户的编程自学行为的频次,且在不给技术开发部门带来任何新需求的情况下自力更生。那么,我该如何定义并统计这个数据指标呢? 1、定义学习这个行为。...已有的学习行为数据,属于较早版本,那时用户产生学习行为的前提是至少完成一次时长兑换或小额RMB充值,所以本次我以用户首次付费的日期作为统计的基准线。...接下来,用学习日期 - 首次付费日期得到血虚行为发生于首次付费后的第N天。其后统计: A:首次付费后的第N天仍有学习行为用户数。...具体来说,根据用户首次付费日期,按月拆分用户批次,再拆分统计学习行为数据较为完善的近期批次数据。 6、小结 以上就是我完成 xue.cn 用户学习频次指标的指定与统计分析的实操过程。...笔记虽然解决的是编程自学行为,是我家产品为用户所提供价值的核心表现,但思路也可借鉴用于其它产品、其它行为频次的统计。如果对你有帮助或启发,那就点赞或留言告诉我,鼓励我分享更多笔记吧!

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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)。...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:有复购行为用户数 / 有购买行为用户数 df_buy = df.loc[df.behavior=='buy'] pivot_life...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。...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...如评论,则统计评论数量,点赞则统计点赞数量等 3....维度 2.页面统计Eventseesion_id用户行为发生的会话 维度Eventevent_content用户行为内容 Whotarget_id 1.维度 2.对video_id统计VV等指标 3

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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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    基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计

    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)。...我们在这里实现最基本的“页面浏览数”的统计,也就是读取服务器日志中的每一行log,统计在一段时间内用户访问url的次数。...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

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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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    基于flink的电商用户行为数据分析【2】| 实时热门商品统计

    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。 ?...@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...由于原始数据中存在点击、购买、收藏、喜欢各种行为的数据,但是我们只需要统计点击量,所以先使用filter将点击行为数据过滤出来。...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

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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。...我们可以先对数据中的序列信息进行一个简单统计,进行可视化显示以帮助我们对数据有一个总体认识,下表给出一些可以进行统计的数据范例: 针对以上的统计量,我们可以进行以下的数据过滤和处理工作: ❶ 无效用户过滤...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。

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    淘宝APP用户行为分析

    /总用户访问量 ​SELECT COUNT(*)FROM (SELECT id FROM user GROUP BY id HAVING COUNT(behavior)=1) AS A; 当统计时间为...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。...3.不同商品种类的用户行为 统计所有商品的购买次数,同时找到购买次数、浏览次数、收藏次数和加入购物车次数最多的商品。 ​​...4.基于RFM理论找出有价值的用户 我们首先统计用户购买商品的最大值和最小值,数据源中没有相关的金额数据,因此通过 R 和 F 的数据对客户价值进行打分。

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    淘宝APP用户行为分析

    /总用户访问量 ​SELECT COUNT(*)FROM (SELECT id FROM user GROUP BY id HAVING COUNT(behavior)=1) AS A; 当统计时间为...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。...3.不同商品种类的用户行为 统计所有商品的购买次数,同时找到购买次数、浏览次数、收藏次数和加入购物车次数最多的商品。 ​​...4.基于RFM理论找出有价值的用户 我们首先统计用户购买商品的最大值和最小值,数据源中没有相关的金额数据,因此通过 R 和 F 的数据对客户价值进行打分。

    8.7K20

    用户画像行为分析流程

    什么是用户画像? 简而言之,用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。...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。...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

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    用户画像行为分析流程

    什么是用户画像? 简而言之,用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。...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。...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

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    淘宝APP用户行为分析

    /总用户访问量 ​SELECT COUNT(*)FROM (SELECT id FROM user GROUP BY id HAVING COUNT(behavior)=1) AS A; 当统计时间为...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。...3.不同商品种类的用户行为 统计所有商品的购买次数,同时找到购买次数、浏览次数、收藏次数和加入购物车次数最多的商品。 ​​...4.基于RFM理论找出有价值的用户 我们首先统计用户购买商品的最大值和最小值,数据源中没有相关的金额数据,因此通过 R 和 F 的数据对客户价值进行打分。

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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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    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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