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电商项目分析用户购买行为案例一

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...获取开始连续的日期以及连续天数使用Hive中lead函数根据业务需求不一样，可能名称也不一样，主要是理解思想。...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

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用户行为分析-埋点实时数仓实践

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。...七、批量写入由于jdbc的batchInsert需要sql一样，我们的实时采集事件却有所差别，导致sql不一样；这里我们可以根据sql分组，按一分钟或1000条批量写入即可。

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实战 | 用户购买行为RFM标签应用案例

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。...然后下一步将RFM进行分段打分。这里给出两个方法。一是函数映射。...如果大家还有数据分析方面相关的疑问，就在评论区留言。

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用户行为分析模型——路径分析（一）

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？...1.2 漏斗分析漏斗分析是分析用户从起始到终点环节，过程当中每一步环节的转化（或者流失）情况。通过漏斗，可以找出全链路业务的问题环节所在，从而进行针对性优化。...，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）

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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....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）。...用户的访问日志都是实时产生的，如何落地到HDFS上呢？第一，埋点数据可以先落到磁盘，然后通过FLUME监听对应的磁盘目录，进行转发到HDFS，推荐使用kafka channel。...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。

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用户行为分析（Python）

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。...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。...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

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CSDN用户行为分析和用户行为数据爬取

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。 ?...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...，excel需要用到的函数有 COUNTIF(A2:A867,"=0") 统计A2 - A867这一列中，=0的数量 SUMPRODUCT((A2:A867>0)*(A2:A867<20)) 统计A2...- A867这一列中，>0且<20的数量

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用户画像行为分析流程

用户画像的作用罗振宇在《时间的朋友》跨年演讲上举了这样一个例子：当一个坏商家掌握了你的购买数据，他就可以根据你平常购买商品的偏好来决定是给你发正品还是假货以提高利润。...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？...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。

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用户画像行为分析流程

用户画像的作用罗振宇在《时间的朋友》跨年演讲上举了这样一个例子：当一个坏商家掌握了你的购买数据，他就可以根据你平常购买商品的偏好来决定是给你发正品还是假货以提高利润。...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？...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：

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淘宝APP用户行为分析

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。...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。

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API用户行为分析监测

单点登录(SSO)，是一种身份认证方法，用户一次可通过一组登录凭证登入会话，在该次会话期间无需再次登录，即可安全访问多个相关的应用和服务，也就是说，在多个应用系统中，用户只需要登录一次，就可以访问其他相互信任的应用系统...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。

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淘宝APP用户行为分析

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。...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。

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淘宝APP用户行为分析

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。...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。

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【Python数据分析五十个小案例】分析某电商平台的用户购买行为

在本案例中，我们将通过Python进行电商平台用户购买行为数据的分析，揭示不同用户群体的消费模式以及热门产品的销售趋势。通过数据分析，我们希望为平台提供更精确的市场决策依据。...，我们来分析每个用户的购买总额和购买频次。...：年龄段接下来，我们将对不同年龄段的用户进行分析，查看不同年龄段的平均购买金额，帮助我们识别出哪一类用户的消费能力最强。...，这可能由于年级大的人群对于某些生活产出的数量比年轻人更多一些从总的销售来看，衣服的占比最高购买频率分布在10点左右比较高，5以内和15以上的购买频率较低总结本文通过一个电商平台用户购买行为的案例，展示了如何使用...我们通过对数据的加载、清洗、处理和可视化，获得了关于用户行为和产品销售的一些有价值的洞察。数据分析不仅可以帮助我们理解现有的业务状况，还能为优化市场策略和提升用户体验提供可靠的依据。

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用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型

一、需求背景在互联网数据化运营实践中，有一类数据分析应用是互联网行业所独有的——路径分析。路径分析应用是对特定页面的上下游进行可视化展示并分析用户在使用产品时的路径分布情况。...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。

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SQL：流失用户行为分析

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。

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干货 | 携程实时用户行为系统实践

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。...一、架构这样的背景下，我们按照如下结构重新设计了系统： ? 图1：实时用户行为系统逻辑视图新的架构下，数据有两种流向，分别是处理流和输出流。...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...连接超时可能马上重试就能恢复，但是无法连接一般需要更长时间等待网络或数据库的恢复，这种情况下处理程序不能一直等待，否则会造成数据延迟。实时用户行为系统采用了双队列的设计来解决这个问题。 ?...实时用户行为系统的数据层包括Redis和Mysql，Redis因为实现了一致性哈希，扩容时只要加机器，并对分配到新分区的数据作读补偿就可以。

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关于用户路径分析模型_spark用户行为分析

一、需求背景在互联网数据化运营实践中，有一类数据分析应用是互联网行业所独有的——路径分析。路径分析应用是对特定页面的上下游进行可视化展示并分析用户在使用产品时的路径分布情况。...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。

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Flink在用户行为分析中的应用(一)

项目背景传统的企业营销大体是营销人员通过查询画像标签库去圈选人群,这种方案往往无法抓住那些"转瞬即逝的机会"如:1.一个价格敏感型客户,正在反复查看购物车中的某类商品,这时候实时推送优惠卷,能激发客户当时的购买渴望...,刺激客户当时的购买行为,是最有效的2.在搜广推场景下,动态观察用户进入活动各个入口的流量情况，可制定更精准的营销策略.是最有效的3.在金融风控中,针对某个入口是否为用户真实行为的实时监控判断,对异常交易行为...、违法违规行为进行筛查,是最有效的Flink抓住了那转瞬即逝的机遇,本文仅向读者展示如何使用Flink实现一个企业级的实时营销系统企业要做实时营销推送,通过自定义营销规则,来提高公司的销售额,这类营销规则大体是...,发现一个满足一个特定条件的用户,在做出某类指定行为时,实时给用户推送短信,app消息等...代码结构beans1.MarketingRule:对业务方给定规则的抽象2.EventCondition:对规则事件的抽象...EventUtil.sequenceStrMatchRegexCount(conditionStr, combinationCondition.getMatchPattern());//匹配到的步骤数return cnt;复杂行为序列分析的设计方案统一查询的表达方式

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推荐系统之用户行为分析

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）。...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： ?...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。

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