陌陌聊天大数据分析

文章目录

• 数据背景
• 数据准备

• 需求分析
• 创建数据库及表
• 加载数据

• ETL数据清洗
• 需求指标统计

数据背景

• 陌陌作为聊天平台每天都会有大量的用户在线，会出现大量的聊天数据，通过对聊天数据的统计分析，可以更好的对用户构建精准的用户画像，为用户提供更好的服务以及实现高ROI的平台运营推广，给公司的发展决策提供精确的数据支撑。
• 本实验所选用的数据均为虚拟数据，不会侵犯到用户隐私及敏感信息。

数据准备

需求分析

• 统计今日总消息量
• 统计今日每小时消息量、发送和接收用户数
• 统计今日各地区发送消息数据量
• 统计今日发送消息和接收消息的用户数
• 统计今日发送消息最多的Top10用户
• 统计今日接收消息最多的Top10用户
• 统计发送人的手机型号分布情况
• 统计发送人的设备操作系统分布情况

创建数据库及表

--创建数据库
create database db_msg;
--切换数据库
use db_msg;

--建表
create table db_msg.tb_msg_source(
  msg_time             string  comment "消息发送时间"
  , sender_name        string  comment "发送人昵称"
  , sender_account     string  comment "发送人账号"
  , sender_sex         string  comment "发送人性别"
  , sender_ip          string  comment "发送人ip地址"
  , sender_os          string  comment "发送人操作系统"
  , sender_phonetype   string  comment "发送人手机型号"
  , sender_network     string  comment "发送人网络类型"
  , sender_gps         string  comment "发送人的GPS定位"
  , receiver_name      string  comment "接收人昵称"
  , receiver_ip        string  comment "接收人IP"
  , receiver_account   string  comment "接收人账号"
  , receiver_os        string  comment "接收人操作系统"
  , receiver_phonetype string  comment "接收人手机型号"
  , receiver_network   string  comment "接收人网络类型"
  , receiver_gps       string  comment "接收人的GPS定位"
  , receiver_sex       string  comment "接收人性别"
  , msg_type           string  comment "消息类型"
  , distance           string  comment "双方距离"
  , message            string  comment "消息内容"
)
row format delimited fields terminated by '\t';

加载数据

• 将数据传入HS2服务器目录/root/hivedata中

--加载数据到表中
load data local inpath '/root/hivedata/data1.tsv' into table db_msg.tb_msg_source;
load data local inpath '/root/hivedata/data2.tsv' into table db_msg.tb_msg_source;

--查询表 验证数据文件是否映射成功
select * from tb_msg_source limit 10;

--统计行数
select count(*) as cnt from tb_msg_source;
--共有140465行

ETL数据清洗

• ETL（Extract-Transform-Load缩写），用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库中。
• 在本次需求中我们需要过滤的脏数据主要有如下几个问题：

• 当前数据中，有一些数据的字段为空，不是合法数据。

select
   msg_time,
   sender_name,
   sender_gps
from db_msg.tb_msg_source
where length(sender_gps) = 0
limit 10;

• 需求中，需要统计每天、每个小时的消息量，但是数据中没有天和小时字段，只有整体时间字段，不好处理。

select
   msg_time
from db_msg.tb_msg_source
limit 10;

• 需求中，需要对经度和维度构建地区的可视化地图，但是数据中GPS经纬度为一个字段不好处理。

select
   sender_gps
from db_msg.tb_msg_source
limit 10;

• ETL数据实现（采用CTAS语法建表）

create table db_msg.tb_msg_etl as
select
  *,
  substr(msg_time,0,10) as dayinfo, --获取天
  substr(msg_time,12,2) as hourinfo, --获取小时
  split(sender_gps,",")[0] as sender_lng, --提取经度
  split(sender_gps,",")[1] as sender_lat --提取纬度
from db_msg.tb_msg_source
--过滤字段为空的数据
where length(sender_gps) > 0 ;

• 验证结果

select
    msg_time,dayinfo,hourinfo,sender_gps,sender_lng,sender_lat
from db_msg.tb_msg_etl
limit 10;

需求指标统计

• 统计今日数据量

create table if not exists tb_rs_total_msg_cnt
comment "今日消息总量"
as
select
  dayinfo,
  count(*) as total_msg_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo;
--结果验证
select * from tb_rs_total_msg_cnt;

• 统计今日每小时消息量、发送和接收用户数

create table if not exists tb_rs_hour_msg_cnt
comment "每小时消息量趋势"
as
select
  dayinfo,
  hourinfo,
  count(*) as total_msg_cnt,
  count(distinct sender_account) as sender_usr_cnt,
  count(distinct receiver_account) as receiver_usr_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo, hourinfo;

--结果验证
select * from tb_rs_hour_msg_cnt;

• 统计今日各地区发送消息数据量（经纬度）

create table if not exists tb_rs_loc_cnt
comment "今日各地区发送消息总量"
as
select
  dayinfo,
  sender_gps,
  cast(sender_lng as double) as longitude, -- 转换为double
  cast(sender_lat as double) as latitude, -- 转换为double
  count(*) as total_msg_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo,sender_gps,sender_lng,sender_lat;

--结果验证
select * from tb_rs_loc_cnt;

• 统计今日发送消息和接收消息的用户数

create table if not exists tb_rs_usr_cnt
comment "今日发送消息人数、接受消息人数"
as
select
  dayinfo,
  count(distinct sender_account) as sender_usr_cnt, --去重
  count(distinct receiver_account) as receiver_usr_cnt --去重
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo;

--结果验证
select * from tb_rs_usr_cnt;

• 统计今日发送消息最多的Top10用户

create table if not exists tb_rs_susr_top10
comment "发送消息条数最多的Top10用户"
as
select
  dayinfo,
  sender_name as username,
  count(*) as sender_msg_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo,sender_name
order by sender_msg_cnt desc
limit 10;

--结果验证
select * from tb_rs_susr_top10;

• 统计发送人的手机型号分布情况

create table if not exists tb_rs_sender_phone
comment "发送人的手机型号分布"
as
select
  dayinfo,
  sender_phonetype,
  count(distinct sender_account) as cnt
from tb_msg_etl
group by dayinfo,sender_phonetype;

--结果验证
select * from tb_rs_sender_phone;

• 统计发送人的设备操作系统分布情况

create table if not exists tb_rs_sender_os
comment "发送人的OS分布"
as
select
  dayinfo,
  sender_os,
  count(distinct sender_account) as cnt
from tb_msg_etl
group by dayinfo,sender_os;

--结果验证
select * from tb_rs_sender_os;