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。 ?
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...使用SPL的双维有序结构，将一年的明细数据按顺序存入12个分表中，每个分表存储一个月的数据。分表之间，整体上是按照dt有序的。在每个分表内部，则是按照userid、dt有序。...再举一个帐户内计算较复杂的场景：电商漏斗转化分析。 设帐户事件表T1也采用上述方式，存储了12个月的数据。T1包括字段：帐号userid、事件发生时间etime、事件类型etype。...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
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...使用SPL的双维有序结构，将一年的明细数据按顺序存入12个分表中，每个分表存储一个月的数据。分表之间，整体上是按照dt有序的。在每个分表内部，则是按照userid、dt有序。...再举一个帐户内计算较复杂的场景：电商漏斗转化分析。 设帐户事件表T1也采用上述方式，存储了12个月的数据。T1包括字段：帐号userid、事件发生时间etime、事件类型etype。...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
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...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
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！！！
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...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
，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...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。
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 ? ? ? ?
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
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。
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
一、背景 现在日常官网商城的运营中有一定概率出现以下两个问题： 1）优惠信息未对齐 官网商城促销优惠的类型越来越多，能影响最终用户实付价的优惠就有抢购、满减、优惠券、代金券等。...实际业务操作中存在不同促销优惠由不同运营配置的情况，如果运营间内部没有对齐的情况下，就会出现正常情况下不会同时设置的优惠被用户叠加享受，出现最终实付价低于成本价的可能。...“薅羊毛” （引用自英国每日邮报，摄影-AIan Price） 针对前述两种情况，我们希望能够对于出现低于运营所设「底价阈值」的下单购买行为能进行一定预警，必要时能购阻断用户下单行为，及时止损，如果能提前规避这些行为就更好了...通过《vivo商城计价中心 - 从容应对复杂场景价格计算》、《vivo全球商城时光机 - 大型促销活动保障利器》，我们了解到官网商城的营销价格服务已经统一收口到促销的计价中心，在计价中心建设的过程中也发现一些问题...实时监控下单行为 监控每个SKU实时下单优惠价，根据策略或告警或阻断下单行为。
数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动，可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据，如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据，以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...图5 数据离线计算架构 在线计算 目前在线计算的范围主要有用户实时行为、用户实时画像、用户实时反馈、实时交互特征计算等。...通过对这些用户行为及相关场景的分析，构建了京东用户画像，如图10所示。 其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯，更有根据其购物行为分析出的大量数据，例如是否已婚，是否有孩子，对促销是否敏感等。...另外，实时用户画像可以秒级分析出用户的购买意图，以及实时兴趣偏好。京东推荐用户画像技术体系如图11所示。 用户画像在京东各终端的推荐产品中都有应用，618推出的智能卖场是用户画像的典型应用场景。...特征服务平台架构如图12所示。 ? 图12 特征服务平台架构 场景特征回放技术 推荐的一般处理逻辑是每次请求会召回一批商品，然后根据用户的行为数据和用户模型计算出每个商品的特征。
三、数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动，可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据，如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据，以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...图5 数据离线计算架构 3.3、在线计算 目前在线计算的范围主要有用户实时行为、用户实时画像、用户实时反馈、实时交互特征计算等。...通过对这些用户行为及相关场景的分析，构建了京东用户画像，如图10所示。 其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯，更有根据其购物行为分析出的大量数据，例如是否已婚，是否有孩子，对促销是否敏感等。...另外，实时用户画像可以秒级分析出用户的购买意图，以及实时兴趣偏好。京东推荐用户画像技术体系如图11所示。 用户画像在京东各终端的推荐产品中都有应用，618推出的智能卖场是用户画像的典型应用场景。...特征服务平台架构如图12所示。 ? 图12 特征服务平台架构 七、场景特征回放技术 推荐的一般处理逻辑是每次请求会召回一批商品，然后根据用户的行为数据和用户模型计算出每个商品的特征。
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。
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...最后，近几年电商平台也完成了从PC时代到移动时代的转变，随着移动时代的到来，人机交互的便捷、碎片化使用的普遍性、业务切换的串行化，要求我们的系统能够对变幻莫测的用户行为及瞬息万变的外部环境进行完整的建模...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...随着时针跨过12点，流量风暴如期而至。Pora QPS飙升到40万/秒，接近日常QPS的10倍。
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