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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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    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。...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。...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。

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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....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)。...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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    CSDN用户行为分析用户行为数据爬取

    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。 ?...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

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    用户画像行为分析流程

    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。

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    用户画像行为分析流程

    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:

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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....提出问题 本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析,为以下问题提供解释和改进建议: 1.分析用户使用APP过程中的常见电商分析指标,确定各个环节的流失率,找到需要改进的环节 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 3.找到用户对不同种类商品的偏好,找到针对不同商品的营销策略 4.找出最具价值的核心付费用户群,对这部分用户行为进行分析 为了分析这些问题,我们使用以下两种模型进行分析...1.基于AARRR漏斗模型分析用户行为 本文通过常用的电商数据分析指标,采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。...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。

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    API用户行为分析监测

    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。

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