涕零
㈠ HIVE大数据实战项目—用户行为分析
相关精彩专题链接： 数据成就更好的你 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
㈡ 大数据之如何进行“用户行为分析”
而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊(Amazon.com)了，从 1995 年首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10 年之内把很多像 Borders 以及 Barnes and Noble 这样的百年老店被逼到破产或濒临破产。亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。 何为“用户行为信息”(User Behavior Information)呢?简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表(Wish List)、购买、使用减价券和退货等;甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。 和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息相比，电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的是交易信息。 在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览 5 个网站、36 个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。而放到整个中国电商的角度来看，更意味着每天高达数千 TB 的活跃数据。 正是这些购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向。例如，客户 A 连续浏览了 5 款电视机，其中 4 款来自国内品牌 S，1 款来自国外品牌 T;4 款为 LED 技术，1 款为 LCD 技术;5 款的价格分别为 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元;这些行为某种程度上反映了客户 A 对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的 LED 电视。而客户 B 连续浏览了 6 款电视机，其中 2 款是国外品牌 T，2 款是另一国外品牌 V，2 款是国产品牌 S;4 款为 LED 技术，2 款为 LCD 技术;6 款的价格分别为 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元;类似地，这些行为某种程度上反映了客户 B 对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的 LED 电视等。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。例如：当客户浏览了多款电视机而没有做购买的行为时，在一定的周期内，把适合客户的品牌、价位和类型的另一款电视机促销的信息通过电子邮件主动发送给客户;再例如，当客户再一次回到网站，对电冰箱进行浏览行为时，可以在网页上给客户 A 推荐国产中等价位的冰箱，而对客户 B 推荐进口高档价位的商品。 这样的个性化推荐服务往往会起到非常好的效果，不仅可以提高客户购买的意愿，缩短购买的路径和时间，通常还可以在比较恰当的时机捕获客户的最佳购买冲动，也降低了传统的营销方式对客户的无端骚扰，还能提高用户体验，是一个一举多得的好手段。 纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
㈢ 大数据行为分析功能有哪些
大数据的行为分析也是面对各种产品的一种体验。建议用户辨别真伪，擦亮眼睛。在评估大数据的行为分析时，必须保证几个要素的评估，这是大数据行为分析过程中的一个重要关键。那么大数据行为分析功能有哪些?
㈣ 大数据技术中，关于用户行为分析方面的有哪些技术
未至抄科技显微镜是一款大数据袭文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术, 包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop MapRece的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对, 在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具，展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。
㈤ 如何通过顾客大数据分析消费者的行为呢
定位好行业，然后看数据消费具体物品，分析时间点，分析客户的人群，收集客户基本的消费场所，这些都是行为里面的。
㈥ 大数据客户行为分析平台哪家好神策数据观远数据阅客数据
联通大数据获客平台吧，错理由如下：1，官方运营商数据，实力2，根据用户行为及应用场景进行画像分析建立模型3，数据不出厂，云外呼，且经过过敏，加密，不留底，无安全风险4，按需按量提供实时线索资料
㈦ 大数据技术中，关于用户行为分析方面的有哪些技术
做用户行为分析的基础是获得用户行为数据，例如用户页面停留时间、跳转来源等等。这些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些计算才能拿到的。一般来说用户访问时的一些信息都是以日志的形式打到web容器的日志空间中去，这其中包含了最通用的一些访问信息以及一些自定义的日志打点。题主提到了大数据技术中对用户行为进行分析，那么可以假定网站或者App的访问量是比较傲多的。由于系统流量比较大，计算维度又比较多，后续数据消费者的需求增长比较快，所以对计算分析平台有了一定的要求。具体表现为：1.负载能力。流量增大以后带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力、计算复杂度带来的压力、存储上的压力等等。一般来说这些都是比较显而易见的，会对产生比较直接的影响，比如计算实时性下降、消息出现了堆积、OOM等等。为了解决这一现象，一般来说会选择一些分布式的框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark，分布式文件系统hdfs等。2.实时性。在系统资源捉襟见肘时消息的实时性会立即受到严重影响，这使得部分算法失效（例如对计算和收集上来的数据进行行为分析后，反馈到推荐系统上，当整体响应时间过场时会严重影响推荐效果和准确度）。对于这个情况来说可能会选择storm这种具有高实时性的分布式流式计算框架来完成任务。3.系统管理和平台化相关技术手段。在大数据情景下，企业内数据环境和应用环境都是比较复杂的，用户行为分析应用不是一成不变的，那么就要求用户行为分析这种多变的应用在复杂环境中能有效生存，这包括算法数据材料的获得、系统运维、系统任务调度、系统资源调度等等，相关的技术很多时候要求团队自研，但也有ganglia、yarn、mesos这类开源系统可以参考或者直接使用。4.数据链路。企业技术环境一般来说是非常复杂的，一层一层交错在一起，远不是一句MVC三层架构能够概括得了的，为了避免消息流通呈复杂的网状结构，一般会考虑应用服务化、企业服务总线（ESB）及消息总线来做传输，有兴趣的话题主可以网络一下这几个方向的技术和开源工具。5.应用快速生成工具。我个人认为在大数据环境下应用都摆脱不了一个快速开发的要求，用户行为分析也是如此，这时候要考虑对接一些开源的分布式数据分析算法库而不是通过自己去实现，比如像spark ml，mahout这类的库用得好能减少很多工作量。
㈧ 数据分析中，你认为用户行为分析最重要的3个点是什么
我认为用户行为分析最重要的三点：黏性，活跃和产出。
用户行为指标统计的时间段，可以通过根据网站业务特点和用户的行为密度进行选择，对于一般的网站，建议每月统计一次会比较合适，也可以针对某些用户或分类来比较每月的行为指标数据的变化。
㈨ 什么是用户行为分析怎么做用户行为分析
第一个问题，什么是用户行为分析：过去的用户行为分析普遍的问题是：分专析不聚焦、采集不全属面、开发周期长、完全依靠人工埋点、事后分析、维度单一、指标传统。所以当下可以把用户行为分析定义为：基于用户生命周期管理模型、全面采集所有数据、事中分析、提前预测、实时多维组合、科学维度划分、自定义指标的分析。第二个问题：怎么做用户行为分析你提出这个问题，证明你可能暂时没有数据分析团队，或者数据分析团队尚不成熟和完善，所以需要开展数据分析工作的话建议是借助第三方的平台。这一块业务目前国内已经相对成熟，也有很多不错的合作伙伴可以选择了，硅谷的明星公司可以选择Google Analytics或者Mixpanel等，不过我最推荐的还是国内的数极客。具体如何开展，我个人的建议是：选择采用AARRR模型的平台，通过对用户全程行为的跟踪，让我们在经营中运营中，拥有Acquisition(获客)、Activation(激活与活跃)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次传播) 全程数据分析功能。