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本文目录一览:
HIVE大数据实战项目---用户行为分析
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一、项目需求
本案例的数据为小程序运营数据,以行业常见指标对用户行为进行分析,包括UV、PV、新增用户分析、留存分析、复购分析等内容。
项目需求如下:
1.日访问量分析,并观察其走势
2.不同行为类型的访问量分析
3.一天中不同时间段的访问量分析(时间段按小时划分)
4.每日新增用户情况分析
5.用户留存分析
6.复购分析
7.商品排行榜分析
8.利用sqoop将数据分析结果导入mysql存储
二、数据介绍
1.用户行为信息表
2.查看具体的数据格式
a.用户信息:head -n 3 behavior.txt
b.去除首行,首行为标题行,hive导入数据时不需要此行:
sed -i "1d" behavior.txt
三、创建表
创建用户行为表(需结合数据格式)
四、用户行为分析:pv/uv
1.日访问量分析,并观察其走势
2.不同行为类型的访问量分析
3.一天中不同时间段的访问量分析(时间段按小时划分)
五、获客分析
获客分析:观察每日新增用户情况。新用户的定义:第一次访问网站
六、用户留存分析
留存定义:
1月1日,新增用户200人;
次日留存:第2天,1月2日,这200人里面有100人活跃,则次日留存率为:100 / 200 = 50%
2日留存:第3天,1月3日,这200名新增用户里面有80人活跃, 第3日新增留存率为:80/200 = 40%; 以此类推
留存分析结果如下:
例:2019-11-28日的新增7610个用户,次日这些新增用户有6026个再次访问网页,留存率为79.19%,第4天,有5980个用户再次访问,留存率为78.58%
七、复购分析
指在单位时间段内,重复购买率=再次购买人数/总购买人数。
例如在一个月内,有100个客户成交,其中有20个是回头客,则重复购买率为20%。
此处的回头客定义为:按天去重,即一个客户一天产生多笔交易付款,则算一次购买,除非在统计周期内另外一天也有购买的客户才是回头客。
1.用户的购买次数统计
2.复购率计算
八、商品排行榜信息
1.商品的销售数量top10,排名需考虑并列排名的情况
2.商品的浏览次数top10,排名需考虑并列排名的情况
3.商品的收藏次数top10,排名需考虑并列排名的情况
4.城市购买力排名
九、利用sqoop将数据分析结果导入mysql存储
1.在mysql创建一张表,字段类型、顺序都和hive中的表一样
2.测试sqoop连接mysql是否成功
3.利用sqoop将数据分析结果导入mysql存储
4.mysql中查询导入结果,看结果是否正确
小程序开发之用户行为数据采集器
作者以前开发设计采集器参考小程序客户行为分析了 Google 的那套设计思路。这套设计方式基本都能满足分析需求小程序客户行为分析,如果要区分用户和用户行为小程序客户行为分析,采集的数据模型需要开发跟数据同学约定好。
本篇讲解的采集器,需求来源于用户行为分析平台,数据模型是固定的,设计思路会有些不同。
说明
数据采集后,数据分析(机器学习)专家一般会对数据进行筛选、降维、建模。这个过程中数据筛选是花费最多的环节,所以在采集数据的环节,小程序客户行为分析我们有必要定义好一定的数据规则(模型),在数据源头上,让采集器做更多的工作,减少数据筛选的工作量。这里扩展一下,当前工业上比较流行的机器学习库 TensorFlow 出了个 JS 版本,官方针对微信小程序开发了一套小程序插件 tfjs-wechat ,大家可以尝试一下,说不定可以让采集器智能化。
对于采集分析用户行为的数据,我们先从采集器使用的数据模型开始讲起。
当前数据分析平台的数据模型由两块组成:用户属性和用户事件。
用户属性
用户属性指的是:用户 id、年龄、姓名、性别、所在的地区、首次注册时间、vip 等。
用户事件
用户事件指的是:用户在小程序上做了什么操作,比如点击了购买按钮这个行为事件,访问了某个页面。
模型:
内置事件
内置事件指的是采集器自动处理上报的事件,分为两类。
自定义事件
自定义事件指的是用户自己设置的事件,通过调用采集器的 API 上报事件。比如:上报一个点击购买按钮的用户行为事件, sdk.track ("buy", {price: '¥10'}) , 其中事件名是 "buy",事件属性是 "price"。
用户内置属性
用户内置属性指的是平台内置的用户属性字段,通过调用采集器封装好的 API,传入属性值上报。比如:realName(姓名)、age(年龄)、city(城市)、country(国家)、$gender(性别)等。
用户自定义属性
用户自定义属性指的是用户自定义的用户属性字段, 通过调用采集器的 API,传入属性字段以及值。
先上模块关系图:
用户行为分析有哪些比较好的公司?
企业在选择用户行为分析工具时,大都不清楚如何选择适合自己业务的用户行为分析工具。笔者自己公司之前网站分析用百度统计APP分析用友盟,公司是做电商行业的,最近公司提出要精细化运营,用数据驱动业务增长,因此在10月份分别考察了国内做得比较出色的几家公司:数极客(阿里系)、神策数据(百度系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用户行为分析产品。
我在选型过程中将各家公司的功能和服务对比文档进行整理,从团队背景和产品定位、数据接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次开发与数据应用、服务项目等六个主要方面深入对比数极客、神策、GrowingIO三大用户行为分析平台,希望能对有用户行为分析需求的企业在选择分析平台时有所帮助。
分享一篇比较全面的文章:国内主流新一代用户行为分析系统选型过程分享,请自己百度搜索。
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