㈠ 了解用戶的十個大數據分析途徑
1.將網路傳輸中的數據看做“金礦”並進行挖掘。你的網路中包含了大量其它公司無法從中獲益的數據，收割這些數據中的價值是你真正理解用戶體驗的第一步。
2.不要總是用假設去了解你的用戶，並且知道他們需要什麼。擁抱用戶，並且切實的了解用戶行為，要比去假設要好的多。保持客觀，從實際數據中獲得見解。
3.盡可能的收集數據，從而減少盲點。盲點可能導致丟失關鍵信息，從而得到一個歪曲的用戶體驗觀。確認你收集了一切可以影響到用戶體驗和行為分析的數據。
4.對比數據的體積，我們該更看重數量。收集好數據之後，專注於重要的數據來做分析方案。
5.迅速。用戶需求優先順序總是在變化的，技術需要迅速的做出分析並做調整。這樣才能保證你分析出的不是過時結果，對於隨時都在改變的需求，你需要迅速的收集數據並做出響應的處理。
6.實時的業務運作。這就需求對數據的實時分析並獲取見解，從而在情況發生後可以實時的做出調整，從而保證最佳的用戶體驗及經營結果。
7.分析不應該給產品系統帶來風險，也就是分析永遠都不應該給用戶體驗帶來負面的影響。所以盡可能多的捕捉數據，避免盲點才能讓分析出的見解不會對業務有負效應。
8.利用好你數據的每一個位元組，聚合數據可能會暗藏關鍵見解。這些信息片段可能會反應最有價值的見解，可以幫助持續的提升用戶體驗及經營效果。
9.著眼大局。捕捉與你站點或者網路應用程序交互的所有數據，不管是來自智能手機、平板或者是電腦。豐富數據，將不同儲存形式之間的數據關聯起來，確信這些點都被連接了起來。在處理中關聯的越早，獲得的見解就越完整、精準、及時和有效。
10.和平台無關，確保你的大數據分析能力不會受到設備的類型限制(筆記本、台式機、智能手機、平板等)。
關於了解用戶的十個大數據分析途徑，青藤小編今天就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
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㈡ 大數據下的用戶分析，用戶分析的基礎數據有哪些
用戶的購抄買量，購襲買頻率，購買的時間空間差異等，這些為內部數據，可以通過自身或者第三方系統獲得。
用戶的評價， 用戶的喜好，這些為外部數據。這些數據就需要藉助大數據了。即為網路數據採集。
用戶畫像基礎數據：網路行為數據
活躍人數
訪問/啟動次數
頁面瀏覽量
訪問時長
裝機量
激活率
滲透率
外部觸點
用戶畫像基礎數據：網站內行為數據
唯一頁面瀏覽次數
頁面停留時間
直接跳出訪問數
訪問深度
進入或離開頁面
瀏覽路徑
評論次數與內容
用戶畫像基礎數據：用戶內容偏好數據
使用APP/登陸網站
時間/頻次
瀏覽/收藏內容
評論內容
互動內容
用戶生活形態偏好
用戶品牌偏好
用戶地理位置
用戶畫像基礎數據：用戶交易數據
貢獻率
客單件/客單價
連帶率
回頭率
流失率
促銷活動轉化率
喚醒率
㈢ 大數據之如何進行「用戶行為分析」
而消費者們作為這場游戲中的弱者，不斷地被這些真假價格戰挑逗著和引導著。然而，在當今的商場上，還有另外一類企業不是通過簡單粗暴的價格戰，而是通過對數據的充分使用和挖掘而在商戰中獲勝的。 最典型的當屬全球電子商務的創始者亞馬遜(Amazon.com)了，從 1995 年首創網上售書開始，亞馬遜以迅雷不及掩耳之勢，徹底顛覆了從圖書行業開始的很多行業的市場規則及競爭關系，10 年之內把很多像 Borders 以及 Barnes and Noble 這樣的百年老店被逼到破產或瀕臨破產。亞馬遜在利潤並不豐厚的圖書行業競爭中取勝的根本原因在於對數據的戰略性認識和使用，在大家還都不太明白什麼是電子商務時，亞馬遜已經通過傳統門店無法比擬的互聯網手段，空前地獲取了極其豐富的用戶行為信息，並且進行深度分析與挖掘。 何為「用戶行為信息」(User Behavior Information)呢?簡單地說，就是用戶在網站上發生的所有行為，如搜索、瀏覽、打分、點評、加入購物筐、取出購物筐、加入期待列表(Wish List)、購買、使用減價券和退貨等;甚至包括在第三方網站上的相關行為，如比價、看相關評測、參與討論、社交媒體上的交流、與好友互動等。 和門店通常能收集到的購買、退貨、折扣、返券等和最終交易相關的信息相比，電子商務的突出特點就是可以收集到大量客戶在購買前的行為信息，而不是像門店收集到的是交易信息。 在電商領域中，用戶行為信息量之大令人難以想像，據專注於電商行業用戶行為分析的公司的不完全統計，一個用戶在選擇一個產品之前，平均要瀏覽 5 個網站、36 個頁面，在社會化媒體和搜索引擎上的交互行為也多達數十次。如果把所有可以採集的數據整合並進行衍生，一個用戶的購買可能會受數千個行為維度的影響。對於一個一天 PU 近百萬的中型電商上，這代表著一天近 1TB 的活躍數據。而放到整個中國電商的角度來看，更意味著每天高達數千 TB 的活躍數據。 正是這些購買前的行為信息，可以深度地反映出潛在客戶的購買心理和購買意向。例如，客戶 A 連續瀏覽了 5 款電視機，其中 4 款來自國內品牌 S，1 款來自國外品牌 T;4 款為 LED 技術，1 款為 LCD 技術;5 款的價格分別為 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元;這些行為某種程度上反映了客戶 A 對品牌認可度及傾向性，如偏向國產品牌、中等價位的 LED 電視。而客戶 B 連續瀏覽了 6 款電視機，其中 2 款是國外品牌 T，2 款是另一國外品牌 V，2 款是國產品牌 S;4 款為 LED 技術，2 款為 LCD 技術;6 款的價格分別為 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元;類似地，這些行為某種程度上反映了客戶 B 對品牌認可度及傾向性，如偏向進口品牌、高價位的 LED 電視等。 亞馬遜通過對這些行為信息的分析和理解，制定對客戶的貼心服務及個性化推薦。例如：當客戶瀏覽了多款電視機而沒有做購買的行為時，在一定的周期內，把適合客戶的品牌、價位和類型的另一款電視機促銷的信息通過電子郵件主動發送給客戶;再例如，當客戶再一次回到網站，對電冰箱進行瀏覽行為時，可以在網頁上給客戶 A 推薦國產中等價位的冰箱，而對客戶 B 推薦進口高檔價位的商品。 這樣的個性化推薦服務往往會起到非常好的效果，不僅可以提高客戶購買的意願，縮短購買的路徑和時間，通常還可以在比較恰當的時機捕獲客戶的最佳購買沖動，也降低了傳統的營銷方式對客戶的無端騷擾，還能提高用戶體驗，是一個一舉多得的好手段。 縱觀國內外成功的電商企業，對用戶行為信息的分析和使用，無不在這個兵家必爭之地做大量投入。他們對數據戰略性的高度認識和使用，非常值得國內的電商學習和借鑒。
㈣ 大數據技術中，關於用戶行為分析方面的有哪些技術
做用戶行為分析的基礎是獲得用戶行為數據，例如用戶頁面停留時間、跳轉來源等等。這些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些計算才能拿到的。一般來說用戶訪問時的一些信息都是以日誌的形式打到web容器的日誌空間中去，這其中包含了最通用的一些訪問信息以及一些自定義的日誌打點。
題主提到了大數據技術中對用戶行為進行分析，那麼可以假定網站或者App的訪問量是比較傲多的。由於系統流量比較大，計算維度又比較多，後續數據消費者的需求增長比較快，所以對計算分析平台有了一定的要求。具體表現為：
1.負載能力。流量增大以後帶來的壓力是多方面的，比如網路帶寬的壓力、計算復雜度帶來的壓力、存儲上的壓力等等。一般來說這些都是比較顯而易見的，會對產生比較直接的影響，比如計算實時性下降、消息出現了堆積、OOM等等。為了解決這一現象，一般來說會選擇一些分布式的框架來解決這個問題，比如引入分布式計算框架storm、spark，分布式文件系統hdfs等。
2.實時性。在系統資源捉襟見肘時消息的實時性會立即受到嚴重影響，這使得部分演算法失效（例如對計算和收集上來的數據進行行為分析後，反饋到推薦系統上，當整體響應時間過場時會嚴重影響推薦效果和准確度）。對於這個情況來說可能會選擇storm這種具有高實時性的分布式流式計算框架來完成任務。
3.系統管理和平台化相關技術手段。在大數據情景下，企業內數據環境和應用環境都是比較復雜的，用戶行為分析應用不是一成不變的，那麼就要求用戶行為分析這種多變的應用在復雜環境中能有效生存，這包括演算法數據材料的獲得、系統運維、系統任務調度、系統資源調度等等，相關的技術很多時候要求團隊自研，但也有ganglia、yarn、mesos這類開源系統可以參考或者直接使用。
4.數據鏈路。企業技術環境一般來說是非常復雜的，一層一層交錯在一起，遠不是一句MVC三層架構能夠概括得了的，為了避免消息流通呈復雜的網狀結構，一般會考慮應用服務化、企業服務匯流排（ESB）及消息匯流排來做傳輸，有興趣的話題主可以網路一下這幾個方向的技術和開源工具。
5.應用快速生成工具。我個人認為在大數據環境下應用都擺脫不了一個快速開發的要求，用戶行為分析也是如此，這時候要考慮對接一些開源的分布式數據分析演算法庫而不是通過自己去實現，比如像spark ml，mahout這類的庫用得好能減少很多工作量。
㈤ 神策大數據用戶行為分析-1-入門知識
神策大數據用戶行為分析入門，主要涉及的知識點：
神策分析是針對 企業級客戶 推出的 深度用戶行為分析產品 ，有以下特點：
產品角色作為產品規劃者，重點關注產品
數據驅動產品優化
運營角色重點關注
渠道角色重點關注
技術角色重點關注
電商用戶通常會經歷以下 核心行為流程 ：
產品核心流程可描述為
查看新客總數，同時按照日期、渠道等維度拆分下鑽
查看各渠道新客的核心流程總轉化率及各步驟間的轉化率，尋找總轉化率提升空間
神策支持查看特定用戶群的歷史行為序列，找到提交訂單行為，對此之後的行為進行人工標注，以推測後續未進行支付環節的原因
解各渠道來源用戶的活躍程度，以及目標行為——支付訂單行為發生的頻率
針對特定人群實現精準營銷，支持將特定用戶設備 List 同步到極光/小米，向流失用戶進行 App 內的精準推送，以期重新激活挽迴流失。
神策支持將分析結果添加到概覽，使業務分析人員無需配置快速獲得所關注的指標現狀
神策分析中的所有數據均來自於客戶的自有數據接入 。
神策分析主要支持採集客戶的自有數據有三類，分別是 前端操作、後端日誌及業務數據(包括歷史數據) ，接入的方式主要是有3種：
日常工作中，我們遇到的實際問題：
為了回答以上問題，需要對產品上的各種行為進行分析和統計。
對上述的行為進行統計，得到的如下指標：
神策分析使用事件模型來描述（Event 模型）用戶行為，描述用戶行為的關鍵要素： 是誰、什麼時間、什麼地點、以什麼方式、幹了什麼
主要是涉及到兩個核心事件：
一個完成的事件包含幾個關鍵要素：
每個 User 實體對應一個真實的用戶
每個用戶有各種屬性，常見的屬性例如： 年齡、性別 ，和業務相關的屬性則可能有： 會員等級、當前積分、好友數 等。這些描述用戶的欄位，就是用戶屬性。
簡單來說，在用戶 未登錄 的情況下，神策會 選取設備 ID 作為唯一標識
登錄狀態 下選取 登錄 ID 或者 userid ，一個用戶既有設備ID（亦稱作「匿名ID」）又有登錄ID
通過 用戶關聯 將同一個用戶的設備ID 和登錄 ID 關聯到一起，這樣不管用戶是匿名和登錄的狀態發生的行為，我們都能准確識別到是同一個用戶。
神策分析使用 神策 ID (即 events 表裡的 user_id 和 users 表裡的 id )來對每個產品的用戶進行唯一的標識。
神策 ID 是基於 distinct_id 按照一定規則生成的，兩種典型的 distinct_id ：
users表中的fisrts_id指的是設備ID，second_id指的是登陸ID
1.特點
只要設備不變，那麼設備ID不變，神策ID不變
2.案例說明
案例解釋說明
關聯設備 ID 和登錄 ID 的方法雖然實現了更准確的用戶追蹤，但是也會增加埋點接入的復雜度。
1.適用場景
2. 局限性 *
3.案例說明
案例具體解釋
1.使用場景
一個登陸ID綁定多個設備，比如 Web 端和 App 端可能都需要進行登錄。
支持一個登錄 ID 下關聯多設備 ID 之後，用戶在多設備下的行為就會貫通，被認為是一個神策 ID 發生的。
2.局限性
3.案例說明
操作同上面的流程，重點關注第七條記錄
由於設備 Y 被關聯到登錄 ID A 下，修復設備 Y 上登錄之前的數據：神策 ID 3 ->神策 ID 1
㈥ 如何利用大數據思維來進行用戶調研
如何利用大數據思維來進行用戶調研
傳統的產品調研，通常需要先行選定用戶樣本，之後耗費大量人力物力採用不同的調研方法，進行用戶調研。如果把大數據應用到用戶調研當中，憑借著海量的歷史數據樣本，對於調研問題，可以藉助大數據進行預分析處理，之後再進行人工選擇性介入處理，不僅可以提高用戶調研的效率，以最快的速度響應用戶需求，而且可以極大的降低用戶調研的成本。基於此，本文試圖利用大數據思維，來解讀大數據時代下用戶調研的新變化。
說明：本文提供的僅僅是大數據時代下，用戶調研的思路。如果有具體的用戶調研需求，歡迎向筆者提出，筆者將在下篇推文中，進行具體案例的探討。
大數據作為一種生產資料，正在越來越深入的影響著人類社會。現在，大數據在電商領域，通過根據相似消費者的商品偏好，向顧客推薦更符合其個人喜好的商品，這一推薦方式不僅僅省去了消費者尋找商品的時間，更是提高了電商平台的收入。
同理，在音樂、電視劇、電影，廣告投放、用戶調研等領域，大數據的可用武之地也越來越廣。那麼，大數據時代給用戶調研方式帶來了哪些改變呢？
大數據被廣泛應用以前，傳統的用戶調研方式，通常需要經過界定調研問題、制定調研計劃、綜合調研方法、設計調研問卷、總結調研結果這5個步驟。
但是，大數據被廣泛應用以後，憑借著海量的歷史數據樣本，對於調研問題，可以藉助多種公開的大數據工具進行預分析處理，之後再進行人工選擇性介入處理，將二者進行比對，進行多輪TEST，幫助產品人員發現問題的真相。
一、設置出優秀的調研問題，調研便成功了一半
設置調研問題，處於整個調研的第一個環節，其重要性自然不言而喻。比如某些產品經理可能會提出「用戶為什麼不接受視頻付費」，或者「是否有足夠的用戶願意支付15元/月來觀看正版高清視頻，如果是更低或者更高的價格呢？」前一個調研問題過於寬泛，而後一個調研問題卻又界定的過於單一。
如果將調研問題界定為：
哪一類用戶最有可能使用視頻網站的付費服務？視頻網站不同檔位的價格，分別會有多少用戶願意支付？所有視頻網站中，會有多少用戶會因為這項服務而選擇該視頻網站？相對於視頻付費，如廣告主贊助，這一方式的價值何在？當然，並非所有調研的調研內容都能如此具體明了：
有些屬於探索性研究，這類調研的目的在於找出問題的真相，提出可能的答案，或新的創意；
有些屬於描述性研究，這類調研重在描述項目內容的某些數量特徵；
還有一些是因果性研究，這種調研的目的是檢測現象之間是否存在因果關系。
二、根據調研問題，進行大數據預分析處理大數據的魅力在於採集的不是樣本數據，而是全部數據。例如滴滴推出滴滴外賣服務、美團推出美團打車業務，得益於現代社交網路的發達程度，滴滴和美團幾乎可以對微博、微信等社交媒體上的對於新推出服務的議論進行統計分析，從而提供更好的服務。
例如，可以通過網路指數了解網友對於此項服務的搜索行為，同時進行跟蹤分析：
當然並不是所有的網友都會使用網路搜索，他們也有可能使用360搜索，這時就要藉助360指數：
又或者用戶採取其他方式來表達情緒和想法，比如社交媒體微博、微信，可能就會用到微博指數，第三方輿情監測和口碑分析工具，藉助新浪微輿情進行口碑分析和文本挖掘：
說明：以上的大數據工具，僅列舉了常用的3種。在實際操作中，大數據工具的選擇，還需要根據用戶具體的調研問題來確定。
三、人工介入，對調研問題進行針對性處理
可以根據大數據分析結果，人工介入到調研問題上來，進行有針對性的調研處理，這時候可以採用傳統的調研方法。但是與以往不同的是，在採用這些調研方法時，不需再耗費大量成本進行種種調研。選擇人工介入的目的，是為了更真實的感受調研過程，參與調研問題的處理上來。
傳統的調研方法，通常有以下4種方式：
1.觀察法
這種方法是採取不引人注目的方式，來觀察消費者使用產品的情形，以收集最新數據資料。某些戰略咨詢公司在做調研時，十分信奉觀察法。
下面是國內知名的營銷咨詢公司，華與華在《超級符號就是超級創意》里關於這一方法運用的片段，了解一下：
「比如你在超市裡觀察牙膏的消費，觀察走到牙膏貨架前的人，你會看到這樣的一個過程：一個顧客推著購物車走過來，一邊走一邊瀏覽貨架上的牙膏；停下來，注目於一盒牙膏片刻，繼續往前走；停下來，拿起一盒牙膏，看後放下；又拿起一盒看看，再翻過來，仔細看包裝，背後的文案放回貨架；往前走兩步，掉頭回到最開始注目的那盒牙膏，仔細看看，包裝背後的文案，放回貨架；快步走回，第四步看的那盒牙膏仍進購物車里，選擇結束。」
「不，沒結束，他可能過一會兒會折回來，把剛才放進購物車里的牙膏放回貨架，換成第二步注目的那盒，也可能兩盒都要。這樣你就觀察到他買牙膏的整個過程，竟然有七個動作。」
2.焦點小組訪談法
這是一種基於人口統計特徵、心理統計特徵和其他因素的考慮，仔細的招募六到十個人，然後將他們召集在一起，在規定時間內與這些參與者進行討論的一種調研方式，參與者通常可以得到一些報酬。
調研人員通常坐在座談是隔壁的，裝有單面鏡的房間內，對座談會的討論過程進行觀察。必須要注意的是：實時焦點小組訪談時，必須讓參與者盡可能的感受到氣氛輕松，力求讓他們說真話。
3.行為資料分析法
用戶在使用產品時所產生的種種行為都可以用來觀察用戶的心理，調研人員通過分析這些數據，可以了解用戶的許多情況。
用戶的瀏覽時長和瀏覽內容可以反映用戶的實際偏好，它比用戶口頭提供給調研人員的一些陳述更為可靠。
4.實驗法
通過排除所有可能影響觀測結果的因素，來獲得現象間真正的因果關系。
比如視頻網站，向用戶提供高清視頻服務，第一季度只收費25元每月，第二季度收費15元每月。如果兩次不同價格的收費，使用該服務的用戶沒有差異，那麼視頻網站就得不出如下結論：較高的服務費用會顯著影響用戶觀看收費視頻的意願。
四、調研方法確定以後，就可以著手調研問卷的設計了
設置調查問卷，是為了收集一手資料。不過，由於問卷中問句的格式、次序和問句的順序都影響問卷的填答效果，所以對問卷中的問句進行測試和調整是非常必要的。
問卷設計的注意事項：
五、總結調研結果
將大數據統計預分析得到的結果，同產品調研人員實際調研得出的結果，進行比對，從而將數據和信息轉換成發現和建議。
最後，大功告成，根據市場調研所得的結果，就可以制定具體的營銷決策。
說明：由於在這個過程中，運用傳統調研方式，無需耗費大量人力物力，對於可疑結果，可以通過控制變數的方式，進行多輪TEST，幫助產品人員真正發現調研問題的真相。
㈦ 如何利用大數據進行用戶需求分析
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機地理解地自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
㈧ HIVE大數據實戰項目---用戶行為分析
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一、項目需求
本案例的數據為小程序運營數據，以行業常見指標對用戶行為進行分析，包括UV、PV、新增用戶分析、留存分析、復購分析等內容。
項目需求如下：
1.日訪問量分析，並觀察其走勢
2.不同行為類型的訪問量分析
3.一天中不同時間段的訪問量分析（時間段按小時劃分）
4.每日新增用戶情況分析
5.用戶留存分析
6.復購分析
7.商品排行榜分析
8.利用sqoop將數據分析結果導入mysql存儲
二、數據介紹
1.用戶行為信息表
2.查看具體的數據格式
a.用戶信息：head -n 3 behavior.txt
b.去除首行，首行為標題行，hive導入數據時不需要此行：
sed -i "1d" behavior.txt
三、創建表
創建用戶行為表(需結合數據格式)
四、用戶行為分析：pv/uv
1.日訪問量分析，並觀察其走勢
2.不同行為類型的訪問量分析
3.一天中不同時間段的訪問量分析（時間段按小時劃分）
五、獲客分析
獲客分析：觀察每日新增用戶情況。新用戶的定義：第一次訪問網站
六、用戶留存分析
留存定義：
1月1日，新增用戶200人;
次日留存：第2天，1月2日，這200人裡面有100人活躍，則次日留存率為：100 / 200 = 50%
2日留存：第3天，1月3日，這200名新增用戶裡面有80人活躍， 第3日新增留存率為:80/200 = 40%; 以此類推
留存分析結果如下：
例：2019-11-28日的新增7610個用戶，次日這些新增用戶有6026個再次訪問網頁，留存率為79.19%，第4天，有5980個用戶再次訪問，留存率為78.58%
七、復購分析
指在單位時間段內，重復購買率=再次購買人數/總購買人數。
例如在一個月內，有100個客戶成交，其中有20個是回頭客，則重復購買率為20%。
此處的回頭客定義為：按天去重，即一個客戶一天產生多筆交易付款，則算一次購買，除非在統計周期內另外一天也有購買的客戶才是回頭客。
1.用戶的購買次數統計
2.復購率計算
八、商品排行榜信息
1.商品的銷售數量top10，排名需考慮並列排名的情況
2.商品的瀏覽次數top10，排名需考慮並列排名的情況
3.商品的收藏次數top10,排名需考慮並列排名的情況
4.城市購買力排名
九、利用sqoop將數據分析結果導入mysql存儲
1.在mysql創建一張表，欄位類型、順序都和hive中的表一樣
2.測試sqoop連接mysql是否成功
3.利用sqoop將數據分析結果導入mysql存儲
4.mysql中查詢導入結果，看結果是否正確