1 项目模块介绍用户访问session分析：该模块主要是对用户访问session进行统计分析，包括session的聚合指标计算、按时间比例随机抽取session、获取每天点击、下单和购买排名前10的品类、并获取top10品类的点击量排名前10的session。该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层形象地看到各种条件下的具体用户行为以及统计指标，从而对公司的产品设计以及业务发展战略做出调整。
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2024-04-09 09:45:18
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Stagesstage页签展示了所有job下的所有的stage，如果是在执行中的作业，只展示已经启动的stageInput：指真正读取的文件大小，如果表是分区表，则代表读取的分区文件大小。如果数据表有10个字段，只select了3个字段并发生了列裁剪，则Input表明是3个字段的存储大小。Output：输出到hdfs上的文件大小，如果结果数据是压缩的，则代表压缩后的大小。Shuffle Read：
经过前期的了解和项目搭建，相信大家最关心的是能不能跑个demo出来，基于一些常见的需求场景，来跑一波数据分析，这样学习才能有继续的动力。因此后续也不会有先去看它的代码实现原理啥的，还是那句话，现在这个阶段如果一头扎进去，出不来的。数据准备： 网站埋点数据。需求：后台运营想知道我们当前哪些的访问量是最高的，基于火爆商品的访问做一些运营活动。 需求分析：我们要基于埋点数据找到包含商品访问的记录，解析数
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2024-01-19 22:51:56
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标签：spark,大数据，电商，用户行为项目介绍：本项目主要用于互联网电商企业中，使用spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为，购物行为，广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据，辅助公司中的pm(产品经理)，数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务，最终达到用大数据技术来帮助提升公司
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2024-01-25 21:01:06
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一、对用户访问session进行分析1、可以根据使用者指定的某些条件，筛选出指定的一些用户（有特定年龄、职业、城市）；2、对这些用户在指定日期范围内发起的session，进行聚合统计，比如，统计出访问时长在0~3s的session占总session数量的比例；3、按时间比例，比如一天有24个小时，其中12:00~13:00的session数量占当天总session数量的50%，当天总session
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2023-12-27 14:00:23
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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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本文介绍第2次作业的详细内容。
摘要：本文介绍第2次作业的详细内容。注：本次作业提交截止时间为UTC+8(北京时间) 2017-10-8 10:00PM，以博客发表日期为准。1. 写在前面很多同学有误解，软件项目管理是否就是理论课？或者是几个牛人拼命写代码，其他人打酱油的课？要不然就是学习一个程序语言，搞一个职业培训的课？都不对，软件项目管理有理论，有实
每天有大量的用户通过浏览器、手机app、TV访问优酷土豆网站，在优酷土豆上观看视频，并且可以对视频进行评论、顶踩、收藏、转发。我们可以通过用户的行为分析用户的偏好，给用户打上各种各样的标签，比如性别、地域、使用设备、兴趣爱好等，进而找到一群用户的整体偏好，这样可以对用户或内容进行精准营销。实际应用中，我们需要搭建一个系统，通过这个系统可以很快的知道符合某些条件的用户到底有多少，比如北京的男性用户有
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2023-12-27 10:08:59
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如：案例1用在应用服务器的日志记录，查找起来比文本灵活，导出也很方便。也是给应用练手，从外围系统开始使用MongoDB。用在一些第三方信息的获取或者抓取，因为MongoDB的schema-less，所有格式灵活，不用为了各种格式不一样的信息专门设计统一的格式，极大的减少开发的工作。案例2mongodb之前有用过，主要用来存储一些监控数据，No schema 对开发人员来说，真的很方便，增加字段不用
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2024-09-12 07:20:40
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# Hadoop网站用户行为分析指导
在当前大数据时代，用户行为分析变得越来越重要。Hadoop作为一个强大的分布式计算平台，通过分析网站用户的行为，为企业提供决策支持和用户体验提升的依据。本文将为刚入行的小白开发者详细讲解如何实现Hadoop网站用户行为分析的过程中所需的步骤和代码。
## 整体流程
首先，我们来看整个分析过程的基本步骤。我们可以将其分为以下几个部分：
| 步骤序号 |
1. 数据简介及分析1.1 数据简介行为数据用户行为数据在网站上最简单的存在形式是日志。网站在运行过程中产生大量原始日志(raw log) ， 并将其存储在文件系统中。 很多互联网业务会将多种原始日志按照用户行为汇总为会话日志(session log) 。其中，每个会话表示一次用户行为和对应的服务。 例如， 在搜索引擎和搜索广告系统中： 服务会为每次查询生成一个展示日志(impression lo
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2023-12-12 14:58:29
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一、项目概述本项目主要用于互联网电商企业中，使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。本
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2023-08-10 13:37:37
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前言Spark的性能优化案例分析（上），介绍了软件性能优化必须经过进行性能测试，并在了解软件架构和技术的基础上进行。今天，我们通过几个 Spark 性能优化的案例，看一看所讲的性能优化原则如何落地。如果你忘记了性能优化的原则，可以返回上一期复习一下。参考spark submit参数及调优Spark 性能优化基于软件性能优化原则和 Spark 的特点，Spark 性能优化可以分解为下面几步。1. 性
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2024-04-07 20:09:42
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------此项目整理自《Spark Streaming 实时流式大数据处理实战》肖力涛 第
在当前数字化时代，用户行为日志被广泛应用于各种业务场景，对于企业而言，理解用户行为、优化产品决策以及提升用户体验都是至关重要的。针对“spark基于用户行为日志数据分析项目”，以下是项目的全面记录，囊括了从背景定位到扩展应用的完整过程。
## 背景定位
在当今快速发展的互联网模式下，用户行为数据不仅可以反映用户需求，还能提高企业的决策能力。本项目旨在处理和分析用户行为日志，以支持业务目标的实现
网站用户行为分析1、步骤数据准备① 移动文件到dataset文件夹下② 去除首行的属性③ 为每个数据配置一个地区1.1 本地数据集上传到数据仓库Hive数据集下载与查看数据集预处理把数据集导入HDFS中在Hive上创建数据库1.2 HIVE数据分析用户行为分析需求：2014-12-11~12号有多少条购买商品的记录用户行为分析需求：分析每月1-31号购买情况按某一特殊日期（如双
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2023-10-29 11:00:54
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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，
淘宝用户行为统计分析-Python一 分析背景二 分析目的三 分析思路四 数据处理4.1 数据导入4.2 数据清洗4.3 数据转换五 统计分析5.1 用户习惯5.2 销售规律5.3 漏斗模型5.4 RFM模型1 最近一次交易R2 交易频率F六 结论及建议七（个人总结） 一 分析背景本案例数据来源于https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?data
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2024-01-17 13:13:40
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近期，comSysto公司分享了该公司研发团队利用Spark平台解决Kaggle竞赛问题的经历，为Spark等平台应用于数据科学领域提供了借鉴。主办方提供了一个包含5万个匿名驾驶员线路的数据集，竞赛的目的是根据路线研发出一个驾驶类型的算法类签名，来表征驾驶员的特征。例如，驾驶员是否长距离驾驶?短距离驾驶?高速驾驶?回头路?是否从某些站点急剧加速?是否高速转弯?所有这些问题的答案形成了表征驾驶员特征
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2024-09-08 08:14:39
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通产给我们做产品会先把产品进行定位，说我们是（在什么场景下）（为谁）解决（什么问题）的产品。而这个定位之中首先要做的就是“为谁”，也就是我们目标用户的确定。那么如果不是你的产品，而是你要研究的产品，你如何确定自己的目标用户，接下来细化就是（什么问题），然后是（什么场景），也就是我们常说的研究产品的用户画像呢？这里要说一下，虽然都叫用户画像，产品设计阶段的用户画像和数据产品经理口中的用户产品可不是一
