「目录」 需求一：用户活跃主题 需求二：用户新增主题 需求三：用户留存主题 需求四：沉默用户数 需求五：本周回流用户数 需求六：流失用户数 需求七：最近连续3周活跃用户数 需求八：最近七天内连续三天活跃用户数...需求九：GMV（Gross Merchandise Volume）一段时间内的成交总额 需求十：转化率=新增用户/日活用户 需求十一：用户行为漏斗分析 需求十二：品牌复购率 需求十三：ADS层品牌复购率报表分析...需求十四：求每个等级的用户对应的复购率前十的商品排行 需求一：用户活跃主题 DWS层--（用户行为宽表层） 目标：统计当日、当周、当月活动的每个设备明细 1 每日活跃设备明细 dwd_start_log...hive (gmall)> select count(*) from dws_uv_detail_mn ; 脚本执行时间；企业开发中一般在每日凌晨30分~1点 ADS层 目标：当日、当周、当月活跃设备数...如果一个用户首次打开某APP，那这个用户定义为新增用户；卸载再安装的设备，不会被算作一次新增。新增用户包括日新增用户、周新增用户、月新增用户。
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。...评论数 有63%的博主评论数少于10，27%的博主评论数大于50。我博客数在21%内，而评论也大于50在27%这个区间内，看来博客数和评论数确实存在正比关系，及博文越多，评论越多。 ?...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。...[{ "user_name":"", "page_view":"", "comment_count":"", "blog_count":"" }] 通过me.csdn.new/用户名页面可以获得关注和被关注用户...关注和被关注用户列表用于做递归访问。 ?
---- --正文-- 我们在做运营时，可以采取哪些具体策略去引导用户呢？ 这里的策略指的是解决问题、实现目的所采用的方法、措施。...我们可以针对用户行为流来进行策略的思考，也可以基于活动或产品化引导形式来进行思考，或叠加不同维度来开展思考。如下图所示，可以叠加行为流、引导形式及需求与情感体验等维度来进行思考。...运营人员日常采用的用户行为引导策略很多，看起来显得很零散，但深入研究起来，是有一些规律可循的。...；用户完成一些行为后，能感受到产品价值，或者用户完成多次行为后养成习惯，从而促进用户活跃、留存，最终获得商业利益（收入或利润）。...在表层呈现上也有共性：即用长期有效的、产品化的引导策略，如积分、等级成长、身份、荣誉勋章、社交货币等，以多种形式去引导一些用户发生特定的行为。 积分体系：当用户完成必要的行为时，用积分奖励用户。
需求九：GMV（Gross Merchandise Volume）一段时间内的成交总额 需求十：转化率=新增用户/日活用户 需求十一：用户行为漏斗分析 需求十二：品牌复购率 需求十三：ADS层品牌复购率报表分析...string COMMENT '统计日期', `wk_dt` string COMMENT '统计日期所在周', `wastage_count` bigint COMMENT '回流设备数'...COMMENT '统计日期', `wk_dt` string COMMENT '最近7天日期', `continuity_count` bigint ) COMMENT '连续活跃设备数'... dwd_payment_info支付流水 dwd_sku_info商品表(增加分类) 每日用户行为宽表 dws_user_action 字段：user_id、order_count、order_amount...支付次数', payment_amount decimal(16, 2) comment '支付金额', comment_count bigint comment '评论次数' )comment '每日用户行为宽表
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：有复购行为的用户数 / 有购买行为的用户数 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。
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....用户名称，角色等 WHEN，获取用户访问页面每个模块的时间，开始时间，结束时间等 WHAT，获取用户登陆页面后都做了什么操作，点击了哪些页面以及模块等 WHY，分析用户点击这些模块的目的是什么 HOW，...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的行为。...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）。...不行，这样收集到的数据很不规范，日志很乱，所以此时需要后端和前端定义好数据的保存格式，也就是保存哪些字段内容，需要把埋点数据按照约定的格式统一封装，以便于存储分析。
交通领域内有哪些数据？ 首先交通方式目前广义上主要分为四大类：铁路、公路、水路，航空，每一样如果再细分的话，又能分出很多种类，种类繁多。...车辆档案详情里包括：总质量，出厂日期，整备质量，核定载质量，最大功率，轴数，品牌名称，轴距，车身颜色，前轮距，使用性质，后轮距，车辆类型，车牌型号，发动机号，发动机型号，初次登记日期，车架号，机动车所有人...，车辆状态，核定载客数，强制报废期止，燃料种类，排量，车牌号，车辆类型代号，姓名是否一致等信息。...共享汽车/物流行业，用于车辆的管理及维护（车辆登记注册，实现车辆信息化管理） 5、车辆维修及服务行业：诊断、电脑自动匹配、配件订购/推荐、客户关系管理等 三、ETC大数据 ETC数据主要是车辆通行费支付行为...运力指数可以应用的场景很丰富： 1、银行等金融机构运力贷、ETC信用卡、ETC贷款等针对中小物流企业及司机的信贷产品贷前用户筛选及风控； 2、货车融资租赁、保理等物流金融平台对承租企业车辆运力情况进行定期跟踪
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。...字段描述是否可选user_id sex name名称是user_category用户分类 When: 用户行为发生的实际时间 字段描述client_time Where: 用户行为发生地点，可能是...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...，方便基于用户行为做数据分析，数据挖掘和对于用户画像，用户推荐等业务应用场景。
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与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。
()); 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。
需求九：GMV（Gross Merchandise Volume）一段时间内的成交总额 需求十：转化率=新增用户/日活用户 需求十一：用户行为漏斗分析 需求十二：品牌复购率 需求十三：ADS层品牌复购率报表分析...dt uv_m_count 当日活跃设备 new_m_count 当日新增设备 new_m_ratio 新增占日活比率 ads_uv_count 用户活跃数（在行为数仓中...；） day_count dt ads_new_mid_count 用户新增表（行为数仓中） new_mid_count create_date 建表ads_user_convert_day drop...order_count order_amount payment_count payment_amount comment_count ads_uv_count 用户活跃数...（行为数仓中） dt day_count wk_count mn_count is_weekend is_monthend 建表 drop table
用户总行为数漏斗计算： SELECT behavior,COUNT(*)FROM userGROUP BY behavior; 根据分析得到结果，使用excel绘制漏斗： 由于收藏和加入购物车都为浏览和购买阶段之间确定购买意向的用户行为...1）分析一个月中每天的用户行为 SELECT date,SUM(CASE WHEN behavior='pv' THEN 1 ELSE 0 END)AS '浏览数',SUM(CASE WHEN behavior...behavior='pay' THEN 1 ELSE 0 END)AS '付费数'FROM userGROUP BY dateORDER BY date; 根据分析结果，以月为周期绘制出下面观察用户行为变化曲线...由于双十二的许多活动集中在零点，因此在0点之前购买数处在很低的水平，而购物车的行为数剧增，用户此时在为0点的抢购做准备。...上图为收藏数前二十的商品，这些商品的浏览数为4-5，可以看到销量第一的商品303205878收藏数为4。
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的行为来做决策的，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...这些用户的行为条目数通常远大于正常用户的行为数，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；...因此t时刻的回报为从该时间起的一个总折扣奖励，即 折扣因子一般取0到1之间的一个数。 ❻ 策略 有了状态和行为，我们会用策略 ( policy ) 来形式化的刻画用户的决策过程。
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。...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。...网络行为数据：活跃人数、页面浏览量、访问时长、激活率、外部触点、社交数据等 服务内行为数据：浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等 用户内容便好数据：浏览／收藏内容、评论内容、互动内容、生活形态偏好...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。
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，追踪账号在规定时间范围内失败登陆次数，同时计算单位时间内同一账号多次失败登陆的IP地址数量，若登陆失败次数超过设定阈值，或者超过设定登陆失败次数后的账号的存在多个IP...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。
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。 ?
Linux下记录用户操作命令： 在实际工作当中，都会碰到误删除、误修改配置文件等事件。...root@www.lutixia.cn ~]# which script /usr/bin/script [root@www.lutixia.cn ~]# 3、创建目录： 创建监本目录并授权，用于存放用户执行的日志...script/ -d -----a---------- /var/log/script/ ps:对目录设置其他人可写，否则将不能创建日志文件，但是同时设置+a属性，只能追加内容，不可以删除文件，避免用户发现记录文件...script/$USER-$UID-`date +%Y%m%d%H%M`.date -a -f -q /var/log/script/$USER-$UID-`date +%Y%m%d%H%M`.log fi 用户登录执行的操作都会记录到
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