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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。...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。 ?

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图解面试题:双11用户如何分析?

【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。...表如下: 问题:生成一张临时表(表名:用户登录表),表中呈现四列数据分别为:姓名,最后登录时间,登录时间排名,登录天数排名 要求: 1....没事,使用逻辑树分析方法,将复杂问题拆解为简单问题。...partition by 姓名                          order by date_format( 最后登录时间,'%Y%m&d' ) asc) as 登录天数排名from 用户登录表...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。

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    双维有序结构提速大数据量用户行为分析

    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

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    数据分析实战 | 双维有序结构提速大数据量用户行为分析

    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

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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)。...对于一个电商平台而言,用户登录的入口流量、不同页面的访问流量都是值得分析的重要数据,而这些数据,可以简单地从web服务器的日志中提取出来。...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.../23 14:16 * @Description: 电商用户行为数据分析:实时流量统计 */ object NetworkFlow...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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    借助腾讯云轻量应用服务器优化双11电商促销活动:成本控制与性能提升的实践

    上文是平时的计费和套餐模型,现在赶上了双十一嘛,腾讯云为我们准备了丰厚的大礼 点击链接直达会场:https://cloud.tencent.com/act/pro/double11-2024?...支持弹性伸缩,但相对较为有限,适用于中小型应用 高度弹性,支持自定义扩展,适合大规模业务和复杂应用 适用场景 适合轻量级应用(如个人博客、电商网站、简易业务系统等) 适用于复杂应用(如大数据分析...例如,在大型促销活动期间,平台的访问量大幅增加,轻量应用服务器能够自动扩展 计算资源 确保在流量激增的情况下,平台仍能平稳运行,不会出现崩溃或响应缓慢的问题。...具体收益: 高可用性:平台在促销期间成功应对了数万用户同时在线的高峰流量,避免了因服务器负载过重而导致的崩溃或用户流失。...流量高峰响应:在大型促销活动中,平台的访问量最高增加了300%以上,但由于轻量应用服务器的自动伸缩,平台在无须人工干预的情况下,成功应对了这一挑战。

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    基于 flink 的电商用户行为数据分析【8】| 订单支付实时监控

    本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 8 篇文章,为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之订单支付实时监控的内容!...---- 订单支付实时监控 在电商网站中,订单的支付作为直接与营销收入挂钩的一环,在业务流程中非常重要。...另外,对于订单的支付,我们还应保证用户支付的正确性,这可以通过第三方支付平台的交易数据来做一个实时对账。在接下来的内容中,我们将实现这两个需求。...用户下单的行为可以表明用户对商品的需求,但在现实中,并不是每次下单都会被用户立刻支付。当拖延一段时间后,用户支付的意愿会降低。...---- 小结 好了,当你看到这里的时候,意味着电商用户行为数据分析暂时完结了,不对,下一篇文章会为大家再总结一些电商常见指标的干货,敬请期待!!!

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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。 ?...---- 首先要实现的是实时热门商品统计,我们将会基于UserBehavior数据集来进行分析。 ?...@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.../23 10:38 * @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...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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    天御|电商狂欢背后的守护者

    场景一:狂欢的大伙 抢奖品、抢大降价促销、各种买买买,可是... 总有不少网友感觉离奖品太遥远、离打折促销很遥远,有种还没开始就结束的滋味,那到底谁是真正的双11“杀手”呢?...场景二:实时监控与实时准备的程序员们 ? 腾讯云天御的小伙伴为用户的业务安全积极防护,在节日开始前已经完成对系统的扩容以应对业务量的突增。...系统各类实时监控数据也不断的同步到工作组,11月10日晚上八点天御监控系统显示业务请求量开始大幅提升,恶意量也随之增长,各项系统指标也显示正常,在11月11点0分35秒系统迎来双11的峰值,恶意量也随之爆发...刚刚安小妹在开篇提到的“那到底谁是真正的双11“杀手”呢?”,我们一起来看《黑产白皮书 · 羊毛党篇》,让腾讯云天御和腾讯安全平台部一起为大家解开笼罩在刷单阴云之下的产业生态。...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队,我们叫做“羊毛党”。 ? ? 羊毛党●画像 你买买买最大的拦路虎 ? ? ? ?

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    【市场观察】快数据,大数据后的下一个热点

    从事大数据服务的学者认为,如果按大数据基本算法推测,女神安娜是不会吃DQ的,因为她的行为数据已经表明,她会继续吃哈根达斯;同样,行为大数据分析得出,程序猿李甲很快会晋升为研发经理或总监,而无法预测某天他要回乡支教...比如,双11在天猫或京东上购物的行为:浏览网页、对比商品、下订单、付款、评价商品等等,构成了一幅大数据画面,而所有天猫上的用户的大数据画面即组成了大数据组合。...天猫可以根据大数据组合分析哪个省的女神罩杯大,预测哪些商品会畅销;也可以根据一个人的行为轨迹大数据建立模型来预测她可能对什么商品感兴趣,进行广告的定向投放。...这个时候,快数据出现了,对于未点击广告或者离开天猫一个月才来的用户,商家一般通过问卷反馈表的方式,收集用户当时的想法,基于这个问卷反馈表的数据,他们即可以实时知晓用户心理反馈,并采取对应措施。...比如,在美国,当你访问著名购物网站亚马逊时,一方面它基于你的浏览行为大数据推荐图书;一方面在你离开网站时会给你一份3-5个题目的反馈表,了解你的心理活动;两者结合起来,第二天你可能就会收到它的小礼品邮件或者促销邮件

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    【热点】快数据:是大数据后的下一个热点吗?

    分析 我让从事大数据服务的朋友来预测和解释,朋友讲,如果按大数据基本算法推测,女神安娜是不会吃DQ的,因为她的行为数据已经表明,她会继续吃哈根达斯;同样,行为大数据分析得出,程序猿李甲很快会晋升为研发经理或总监...那么问题来了,基于受众行为大数据建立应用模型能取代实时的心理反馈数据吗?两者如何结合? 事实 事实上,做数据有两个概念:一个是大数据,一个是快数据。...比如,我们双11在天猫或京东上购物,我们在这些网站的所有行为:浏览网页、对比商品、下 订单、付款、评价商品等等,构成了一幅大数据画面,而所有天猫上的用户的大数据画面即组成了大数据组合。...这个时候,快数据出现了,对于未点击广告或者离开天猫一个月才来的用户,商家一般通过问卷反馈表的方式,收集用户当时的想法,基于这个问卷反馈表的数据,他们即可以实时知晓用户心理反馈,并采取对应措施。...比如,在美国,当你访问著名购物网站亚马逊时,一方面它基于你的浏览行为大数据推荐图书;一方面在你离开网站时会给你一份3-5个题目的反馈表,了解你的心理活动;两者结合起来,第二天你可能就会收到它的小礼品邮件或者促销邮件

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    搜索,大促场景下智能化演进之路

    演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系,分工协作,保证电商平台既能适应日常平稳流量下稳定有效的个性化搜索及推荐,也能够满足电商平台对促销活动的技术支持...2014年双11,通过BI团队针对往年双11的数据分析,发现即将售罄的商品仍然获得了大量流量,剩余库存无法支撑短时间内的大用户量。...针对以上问题,通过搜索技术团队自主研发的流式计算引擎Pora,收集预热期和双11当天全网用户的所有点击、加购、成交行为日志,按商品维度累计相关行为数量,并实时关联查询商品库存信息,提供给算法插件进行实时售罄率和实时转化率的计算分析...第一次在双11大促场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天,Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼,系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11,双链路实时体系大放异彩 2014年双11,实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时,表现不俗。

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    当我们谈论秒杀时我们要做什么?

    秒杀业务业务特点 服务承载的访问压力大 瞬时流量突增:业务促销活动在特定时间开启,大量用户请求等待活动开启后瞬间涌入 抢购脚本带来压力:灰产通过抢购脚本薅羊毛,一方面带来额外的系统压力,另一方面影响抢购活动公平性...准实时监控 这里的技术挑战主要是在海量业务和数据库的场景下,如何做到全局有效而实时的监控数据采集和分析,一方面是为了实时监控系统健康度,另一方面则是pr需求。...比如阿里张瑞说的: “在零点前有一个倒计时环节,连线杭州光明顶作战指挥室,逍遥子会为大家揭幕2015双11启动,然后直接切换到我们的媒体大屏,所以对GMV数字的要求基本上是零延迟,这个挑战有多大不言而喻...实时热点发现 与准实时的监控类似,技术团队需要及时发现系统中的热点和瓶颈,并作出调整。实时热点的发现,需要业务层监控、数据库层监控一起配合改进优化,才能准确分析出热点。...我们可以做些什么 阿里双11的目的在于:去库存、提升影响力和拉新,而对研发和基础架构来说则是保持技术领先的年度演习。

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    朝阳大悦城:拥抱时代变化的零售业弄潮儿

    一般购物中心的节日活动更多采用简单的促销打折,而大悦城的活动却能直击人心。 在刚过去的2013年,朝阳大悦城创造了两个互联网思维的“经典案例”。...此次活动使朝阳大悦城在三八当天客流增长了69%,销售额同步增长78%,而整个活动的推广支出仅3000元。 其二则是对“双11”电商狂欢节的有效借势。...在2013年的“双11”来临之际,朝阳大悦城发起“正大光明抄货号”活动。活动规定,11月1日至11月11日,大悦城所有商户全部公开商品编号,消费者可随意抄写。...在去年的“双11”当天,朝阳大悦城迎来了6.6万次客流,同比增长了57%;销售额达到538万元。 “双11”这个电商节日也成为朝阳大悦城互联网营销的竞技场。...实际上朝阳大悦城通过对顾客行为分析、市场分析,已由全客层的社区中心逐渐向细分市场领导者的大区域生活中心转变,由综合性Shopping Center向情景式Lifestyle Center转变。

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    EdgeOne 在多领域的创新应用与实践

    同时,EdgeOne 提供的实时监控和智能分析功能,能够有效识别并阻止作弊行为,保护游戏的公平性。...优势汇总如下: 防刷单:EdgeOne的智能分析系统能够识别并阻止异常流量,保护促销活动的公平性。...因为电商零售行业会经常举办各种促销活动,如双11、黑五等各种高并发活动。这些活动往往伴随着流量短时间基数激增,对平台的稳定性和安全性提出了更高要求,这也完全考验着平台的能力。...同时,EdgeOne 的反欺诈技术可以有效防止刷单等恶意行为,保护促销活动的公平性,想想具有这方面极致的性能跟服务,这不是妥妥的电商领域的左膀右臂,不二之选么。...同时,EdgeOne 的反欺诈技术帮助该平台识别并阻止了大量刷单行为,确保了促销活动的公平进行,相比这点,很多平台没有使用该服务或者集成其他应用服务的就没这么顺畅了。

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    钉钉的开工利是,会成为企业级市场的双11吗?

    利是又称利事,即红包,是中国文化传统的一种社交行为。...正是因为此,钉钉选择从元宵节后第一个工作日到月底的这个时间做开工利是活动,来吸引中小企业。不过,钉钉这个活动不能看成是一次简单的促销,它很可能会在企业级市场形成双11效应,引发连锁反应。...开工利是会成企业级市场的双11 2009年,天猫前身的淘宝在单身节这一天决定来一场促销,规则很简单就是打五折,此后这个活动成长为一个庞然大物,双11不再只是天猫的促销节,而是整个零售业的促销节。...运营驱动的阿里是比较擅长造节的,钉钉的开工利是活动虽然名字不叫双11,但本质是一样的:通过促销和造节,来促进用户使用产品服务,我想它未来一定会像企业的开工利是一样成为约定俗成的玩法,一年一年地玩下去。...长期来看,钉钉开工利是这个活动,对于行业的价值有望像双11一样:一是促进更多中小企业应用移动智能办公应用,人财物事上钉钉,提高效率;二是促进企业级服务市场的生态繁荣,就像双11对物流、金融、技术的推进一样

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    淘宝APP用户行为分析

    而双十二当天为周五,促销结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放,结束后可以暂缓一段时间。...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。...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。...针对高峰期进行营销活动收益最高,此时使用人数最多,活动容易触达用户,营销活动的形式可以通过促销、拼团等形式进行。

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    电商零售平台价格监控分析

    同时电商促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,对于品牌方或者渠道运营方,怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。...乱价监控和渠道秩序管理、竞品监控和动态定价、行业定价和平台用户价格敏感度分析、各种新形态电商价格模型成为品牌方和渠道运营方必须关注的内容,首先分析下电商平台的价格和促销活动设计。...可以看出价格和促销活动的复杂性,促销包括如价格立减、满减、买赠,另外与促销时间线进行灵活的模块化组合。...品牌方有效监控渠道商和代理商线上乱价行为,实时预警和取证成为必须工作。...对于竞品进行价格策略的监控,预警是动态定价中重要的一环,包括同类同质商品在促销活动期间的标价、到手价、让利策略,自家品牌渠道代理的商品标价、到手价、让利策略监控分析。

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    淘宝APP用户行为分析

    而双十二当天为周五,促销结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放,结束后可以暂缓一段时间。...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。...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。...针对高峰期进行营销活动收益最高,此时使用人数最多,活动容易触达用户,营销活动的形式可以通过促销、拼团等形式进行。

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    淘宝APP用户行为分析

    而双十二当天为周五,促销结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放,结束后可以暂缓一段时间。...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。...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。...针对高峰期进行营销活动收益最高,此时使用人数最多,活动容易触达用户,营销活动的形式可以通过促销、拼团等形式进行。

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