理解用户的各类行为，构建用户画像体系，帮助平台更加精准运营；在用户的各个维度上，利用数据挖掘、机器学习等技术分析建模，驱动营销、治理、评级等方向。用户画像标签一般用户画像标签分为统计类、规则类、机器学习挖掘类统计类：用户性别、年龄、近7天活跃时长、消费记录规则类：规则类与运营策略相关，标签形成会触发相应策略机器学习挖掘类：如用户价格敏感度、用户偏好、用户流失倾向性等一般用户标签涵盖：用户活跃度、用
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2023-08-01 15:11:05
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用户的生命周期切分。什么是生命周期相信大家都听过，用户生命周期，也对下图非常的不陌生。那么什么是用户生命周期呢？通俗来说，就是用户从开始接触产品，到不断使用产品，再到离开产品的整个过程。上图已经将什么周期划分完整，从用户接触到产品，到流失，依次可以划分为5个周期：新客户期，成长期，成熟期，衰退期以及流失期。用户在刚刚接触APP时，只能算是访客，这个阶段其实还不能算是用户。只有用户注册了相关账号，才
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2024-01-09 22:44:47
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一、背景与挖掘目标某法律网站是北京一家电子商务类的大型法律资讯网站，致力于为用户提供丰富的法律信息与专业咨询服务，本案例主要是为律师与律师事务所提供互联网整合营销解决方案。随着企业经营水平的提高，其网站访问量逐步增加，随之而来的数据信息量也在大幅增长。带来的问题是用户在面对大量信息时无法快速获取需要的信息，使得信息使用效率降低。用户在浏览搜寻想要的信息过程中，需要花费大量的时间，这种情况的出现造成
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2024-01-03 18:03:52
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数据仓库Hive的使用一、试验目的要求二、试验环境三、试验内容任务一 启动hadoop集群任务二 启动Hive，查看当前的数据库列表任务三 Hive的数据模型---分区表任务四 Hive的数据模型---桶表任务五 Hive的数据模型---视图四、体会心得 一、试验目的要求【实验目的】掌握数据仓库Hive的使用。掌握数据仓库工具Hive的使用。 【实验要求】掌握数据仓库Hive的使用。能够正常操作
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2023-08-18 23:11:26
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1.1、数仓分层架构分层优点：复杂问题简单化、清晰数据结构(方便管理)、增加数据的复用性、隔离原始数据(解耦)层级功能ods原始数据层 存放原始数据，保持原貌不做处理dwd明细数据层 对ods层数据清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）dws服务数据层 轻度聚合ads应用数据层 具体需求数仓中各层建的表都是外部表1.2、埋点行为数据基本格式(基本字段)公共字段：基本所有安卓手机都包含的字段
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2023-09-11 18:17:12
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产品设计流程 一、用户行为分析需要解决3个问题 什么样的用户？用户从何而来？用户来到产品里做了什么？（合适来，何时走） 用户从何而来属于渠道范畴，PC互联网产品与移动互联网产品在推广上存在区别，移动互联网更多的是在应用商店，或者内置到移动终端，甚至是付费推广，国内知名的APP都建立自有的“合作平台”统一管理渠道推广相关问题，所以关于“用户从何而来”应该把此功能放到合作平台上，本
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2023-12-30 15:57:43
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推荐系统，协同过滤，电子商务
一、项目介绍1.1 背景：研究对象为北京某家法律网站，是一家电子商务类的大型法律资讯网站，致力于为用户提供丰富的法律信息与专业咨询服务，并为律师与律师事务所提供卓有成效的互联网整合营销解决方案。目标：按地域研究用户访问时间、访问内容和访问次数等分析主题，深入了解用户对访问网站的行为和目的以及关心的内容借助大量的用户访问记录，
系统需求分析业务描述用户在sso-resource工程访问我们的资源数据时,获取用户的行为日志信息,然后传递给sso-system工程,将日志信息存储到数据库.业务架构分析系统服务中的日志存储设计业务描述本次设计中，系统服务负责将其它服务获取的用户行为日志写入到数据库。Pojo逻辑实现定义一个Log对象,用于在内存中存储用户行为日志信息,例如:package com.jt.system.pojo;
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2024-02-27 21:35:53
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记录日志的目的是多种多样的，这里主要以性能跟踪和用户行为分析为目的讨论如何记录日志。1. 概述一个有一定规模的应用系统，都会存在大量的功能，这些功能通过菜单，链接，按钮和页面进行展示，在系统建设初期，为了尽早将系统投入生产，对于系统性能优化方面可能考虑不够。当然，系统初期的用户量和数据量都相对较小，系统性能也不会是有明显的问题。但是，随着系统的持续运行，用户量和数据量的不断增加，性能性能的优化就变
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2023-09-01 12:31:11
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# Hive用户行为路径分析
在大数据领域，用户行为路径分析是一项非常重要的工作。通过分析用户在网站或应用中的行为轨迹，可以了解用户的兴趣、偏好，从而为产品改进、精准推荐等提供数据支持。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以用来进行大规模数据处理和分析。本文将介绍如何使用Hive进行用户行为路径分析。
## 1. 创建用户行为路径数据表
首先，我们需要创建一个用户行为路径数据表，
原创
2024-05-06 04:50:11
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# 如何实现用户行为日志数据分析
## 流程图
```mermaid
gantt
title 用户行为日志数据分析流程
section 数据采集
采集用户行为数据 :done, 2022-01-01, 1d
section 数据处理
清洗数据 :done, 2022-01-02, 1d
数据转换
原创
2024-03-30 04:30:13
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认识MapReduce什么是mapperreduceMapReduce源于Google一篇论文，是谷歌MapReuce的克隆版，它充分借鉴了分而治之的思想，将一个数据处理过程拆分为主要的Map(映射)与Reduce(归并)两步。这样即使用户不懂分布式计算框架的内部运行机制，只要能用Map和Reduce的思想描述清楚要处理的问题。即编写map和reduce函数，就,就可以轻松的使用计算实现分布式，并在Hadoop上运行mapreduce的特点！开发简单得益于MapReduce的编程模型，用户可以不
原创
2022-01-13 09:34:05
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用户消费行为分析前言一、数据预处理二、用户整体消费趋势分析（按月份）三、用户的个体消费分析1 用户消费金额、消费次数（产品数量）描述统计2 用户消费分布分析3 用户累计消费金额占比分析（用户的贡献度）四、用户消费行为分析1 首购时间分析2 最后一次购买时间分析3 用户分层4 新客、活跃用户、回流用户分析5 用户的购买周期6 用户的生命周期7 用户的复购率和回购率五、 总结 前言用户行为贯穿我们生
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2023-11-11 16:01:01
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一.用户行为数据简介 1.用户行为在个性化推荐系统中分为两种： (1)显式反馈行为：包括用户明确表示对物品喜好的行为。 (2)隐式反馈行为：不能明确反应用户喜好的行为。 (3)显式反馈行为和隐式反馈行为数据比较 (4)反馈方向： 正反馈：用户喜欢该物品；负反馈：用户不喜欢该物品 (5)用户数据分为显性反馈和隐形反馈 (6
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2023-11-12 09:07:51
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手头数据用户访问行为数据，字段包括了：date,user_id,session_id,page_id,action_time,search_keyword,click_category_id,click_product_id,order_category_ids,order_product_ids,pay_category_ids,pay_product_ids,city_id用户数据，字段包括了
用户的行为日志,在现今以数据说话时代的重要性已经凸显地越来越明显.笔者从事相关一线工作(主要是数据处理及模型设计,离线及实时平台)三年，分享一些工作中的一些思考，这部分的内容比较偏向业务,希望不会写的太技术。
首先，我们要先来看一下这个东东到底有啥重要的，为啥每个有点规模的公司都需要花费一定人力来搞这个东西呢？有的时候甚至只是一份日志真的能养活这么多人？
一、页面的加载0.业务分析 1.点击日志管理呈现日志列表页面 1）注册点击事件 2）定义事件处理函数 3）在事件处理函数中发送异步请求，加载页面并进行数据呈现 2.呈现日志列表页面的位置为mainContentId 3.将log_list.html(位置/templates/pages/sys)显示到mainContentId中 4.log_list.html页面加载完成
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2024-01-01 20:37:59
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在当前数据驱动的时代，用户行为日志数据分析项目成为了各大企业提升用户体验、优化产品的重要手段。通过分析用户在系统上的行为轨迹，企业能够获得宝贵的洞察，从而做出数据驱动的决策。本文将围绕这个项目的背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和复盘总结等方面进行详细阐述。
## 背景定位
在企业最初的业务运行中，数据存储和分析面临着诸多技术痛点。我们经常遇到的数据处理效率低、系统扩展性不足以及
简介场景将提供一台配置了CentOS7.7版本的ECS实例（云服务器）、日志服务以及SLSProject资源。通过本教程的操作，您可以基于已有环境快速采集NGINX日志，并创建仪表盘分析用户访问行为。云起实验室日志服务体验安装Nginx服务本步骤将指导您如
原创
2022-04-27 10:41:37
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在数字化转型和大数据时代，用户行为日志数据分析成为了企业洞察用户需求和优化产品策略的关键。随着用户的活动在各个触点的增多，如何有效分析和利用这些日志数据，提升决策效率与业务表现，成为了当前信息技术领域亟待解决的问题。
## 背景定位
用户行为日志数据分析对企业的运营决策和市场策略有着重要的影响。从时间上看，近年来，企业在收集用户数据的渠道不断增加，从最初的网站访问记录，到现在的APP使用情况、
