用户行为分析

用户在产品中的行为其实是个黑盒子，全行为路径是用全局视野看用户的行为轨迹，很多时候你会有意想不到的收获，在可视化的过程中有两个模型，一个是树形图、一个是太阳图，今天我们将继续解读八大数据分析模型之——全行为路径分析，让你快速直观看到用户如何在使用你的产品。 一、行为路径分析 单体洞察、用户分群、行为路径分析是用户行为数据分析的三大利器。单体洞察满足了我们对单个用户的特征洞察，用户分群满足了我们对全量用户或某一特征人群的洞察，而行为路径分析是对用户产生的行为数据的可视化分析模型，某一人群交叉行为路径分析模型，可以快速洞察到这一群体的行为特征。常用的行为路径分析模型有漏斗分析模型和全行为路径分析模型。 在分析既定的行为路径转化时，我们会采用漏斗分析模型，你会看到用户在我们设定的路径中的每一步转化，比如从查看商品详情到最终支付成功每一步的转化率，从而对既定路径不断调优。 图1：注册转化漏斗 但是，用户在产品内的行为路径可以说是个黑盒子，界面内的每一个按钮、信息都会影响用户的下一行为。为此，我们需要拥有一个更高的视野去俯视用户的行为，打开这个黑盒子，而这一分析模型就是全行为路径分析模型。 二、全行为路径分析模型 全行为路径分析是互联网产品特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的行为事件，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式

写在前面 我们似乎见惯了业务人员使用漏斗分析模型来对流程进行分析，甚至形成条件反射，遇到业务流程转化，先建个漏斗再说，而这个 漏斗究竟真正代表什么，是什么，能够给业务人员带来何种落地的建议 ，很少有人去进行深度的思考。 有人会说，谁还不知道漏斗是什么，不就是业务流程中 ABC 各步骤的转化率嘛，漏斗转化率低了，就说明这段时间这个流程出现问题了。这些话本质上都没有错，但是，不知道有多少人想过如下的问题： （1）漏斗究竟该如何建立，是将一个大流程事无巨细的拆分为一个一个的子流程，还是选择关键的几步流程作为漏斗？ （2）建立漏斗时应该对漏斗执行者（每一个用户）执行的每一步流程附带什么样的属性？ （3）建立的漏斗究竟该怎样分析？不同类型的流程漏斗究竟是否是一样的分析思维？ （4）漏斗中涉及的每一步的流失人群究竟是真正流失还是漏斗意义上的流失？ 在下文中，将围绕这四个问题，结合 C 端产品下的用户行为对漏斗进行深度探讨，并试图给出自己的见解。主要 从用户的行为轨迹角度，深入分析如何将漏斗分析模型的价值更大化释放，详细剖析主动性触发行为与被动性触发行为的异同，以及两种触发机制下的漏斗流程的核心关注点，最终总结出这两种不同触发机制下的漏斗构建思路及相应的附带属性 。 在漏斗分析思路方面，本文给出了自己的看法： 主动性触发 机制下，漏斗分析应利用分组查看功能，通过对事件的相关属性如商品的种类、价格

import pandas as pd import numpy as py %matplotlib inline # 功能是可以内嵌绘图,并且可以省略掉plt.show()这一步 import matplotlib.pyplot as plt # 常用的画图模块 import seaborn as sns # 在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图,Seaborn视为matplotlib的补充 import re # 使用正则表达式 # 查看数据 data_user=pd.read_csv(r'C:\Users\a\Desktop\tianchi_mobile_recommend_train_user\tianchi_mobile_recommend_train_user.csv') data_user.head() # 查看理缺失值 missingTotal=data_user.isnull().sum() print(missingTotal) # 一致化处理 # 拆分数据集（将时间列拆分为date 和 hour） data_user['date']=data_user['time'].map(lambda s:re.compile(' ').split(s)[0]) # map 映射函数，使用 lambda 匿名函数 data_user['hour']

前言 现在越来越多的线下转型到了线上经营，线下体验店线上购物将成为日后消费的大趋势。分析用户行为，走好转型之路，掌握先机快人一步。 文章目录 前言 一、背景 Ⅰ 数据来源 Ⅱ 数据背景 Ⅲ 分析目的 二、探索性分析 Ⅰ 导入数据 Ⅱ 数据处理 1、缺失值处理 2、异常值处理 3、重复值处理 三、数据分析 Ⅰ 整体消费情况 总访问量（PV） 日均访问量 用户总数（UV） 购买用户数量及占总访问比 用户购物行为 复购率 Ⅱ 用户行为转化漏斗 Ⅲ 用户画像 购买率高的用户特征画像 购买率低的用户特征画像 Ⅳ 用户的行为习惯 一天用户活跃分布 一周中用户活跃时段分布 四、结论 一、背景 Ⅰ 数据来源 数据来源于阿里池公共数据集，搜索userbehavior就可出来。 Ⅱ 数据背景 本次数据分析从数据集中选取包含了2014年11月18日至2014年12月18日之间，10000名随机用户共12256906条行为数据，数据集的每一行表示一条用户行为，共6列。 列字段包含以下： user_id：用户身份 item_id：商品ID behavior_type：用户行为类型（包含点击、收藏、加购物车、购买四种行为，分别用数字1、2、3、4表示） user_geohash：地理位置（有空值） item_category：品类ID（商品所属的品类） time：用户行为发生的时间 PS

摘自 https://www.cnblogs.com/ShaYeBlog/p/5872113.html 一、大数据分析在商业上的应用 1、体育赛事预测 世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程64场比赛，准确率为67%，进入淘汰赛后准确率为94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 “在百度对世界杯的预测中，我们一共考虑了团队实力、主场优势、最近表现、世界杯整体表现和博彩公司的赔率等五个因素，这些数据的来源基本都是互联网，随后我们再利用一个由搜索专家设计的机器学习模型来对这些数据进行汇总和分析，进而做出预测结果。”--- 百度北京大数据实验室的负责人张桐 2、股票市场预测 去年英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现，用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以金融市场的走向，相应的投资战略收益高达326%。此前则有专家尝试通过Twitter博文情绪来预测股市波动。 理论上来讲股市预测更加适合美国。中国股票市场无法做到双向盈利，只有股票涨才能盈利，这会吸引一些游资利用信息不对称等情况人为改变股票市场规律，因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测，且一些对结果产生决定性影响的变量数据根本无法被监控。 目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰

企业在选择用户行为分析工具时，大都不清楚如何选择适合自己业务的用户行为分析工具。笔者自己公司之前网站分析用百度统计APP分析用友盟，公司是做电商行业的，最近公司提出要精细化运营，用数据驱动业务增长，因此在10月份分别考察了国内做得比较出色的几家公司：数极客(阿里系)、神策数据(百度系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用户行为分析产品。 我在选型过程中将各家公司的功能和服务对比文档进行整理，从团队背景和产品定位、数据接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次开发与数据应用、服务项目等六个主要方面深入对比数极客、神策、GrowingIO三大用户行为分析平台，希望能对有用户行为分析需求的企业在选择分析平台时有所帮助。 一、 团队背景及产品定位 数极客团队：来自阿里集团淘宝网(CEO、CTO)、阿里云(首席架构师)，CEO 是产品、运营、营销背景，曾联合创业并融资近千万美元，CTO和架构师是阿里大数据方面的资深技术专家。 产品定位：用户行为智能分析平台 根据数极客官网介绍，数极客是领先的第三代互联网数据分析平台，基于AARRR用户生命周期管理模型提供全程解决方案产品，采用多维细分、同期群分析、漏斗分析、对比分析等超过十种数据分析方法为互联网经营者提供获客、活跃、留存、转化、用户行为等分析数据，提供全面开放的数据API，支持所有行业互联网平台在营销、运营、A

常见数据分析模型较多，列举其中常见的八种供楼主参考： 1、行为事件分析 行为事件分析法来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。 在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。如最近三个月来自哪个渠道的用户注册量最高？变化趋势如何？各时段的人均充值金额是分别多少？上周来自北京发生过购买行为的独立用户数，按照年龄段的分布情况？每天的独立 Session 数是多少？诸如此类的指标查看的过程中，行为事件分析起到重要作用。 行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。行为事件分析法一般经过事件定义与选择、下钻分析、解释与结论等环节。 2、漏斗分析模型 漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。 漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。例如在一款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在

维度 维度描述的是一个事物身上所具备的特征或属性。比如一个人属于什么性别，生活在哪个城市，喜欢什么颜色，这些都是这个人身上所具备的属性特征。 而在网站分析领域，维度往往用来描述和分析指标，比如单一的访问数指标并不能告诉你太多信息，一旦加上来源这个维度，就马上变得有意义了。 指标 指标，即具体的数值。比如访客、页面浏览量、停留时长都属于常见的指标。 指标一般可分为计数指标和复合指标。计数指标如访客、访问、页面浏览量、停留时长等；复合指标如跳出率、交互深度、转化率等。指标一般伴随维度来分析才有更大的意义。 展示和点击 展示，指页面上元素的曝光次数。点击，指页面元素被用户点击的次数。 这两个指标主要适用于线上广告投放，比如评估投放在新浪首页的品牌广告，展示了多少次，点击了多少次。 访客 英文为 Visitor，通俗解释为访问网站或 App 的人。前面加上 Unique 后，即我们平常说的 UV，唯一身份访客。 对于数据统计工具而言，一般用匿名 ID 来标记访问者，网页端产品是 Cookie（网站服务器投放在用户浏览器上的一小段文本），App 端产品是设备 ID。 访问 即 Visit，网页端产品常用概念，指用户一系列连续的页面浏览行为，跟会话 Session 同义。随着移动互联网的崛起，考虑到 App 的使用，Session 慢慢代替 Visit 成为主要用词。 业界对于 Session

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> “个数”是“个推”旗下面向 APP 开发者提供数据统计分析的产品。“个数”通过可视化埋点技术及大数据分析能力从用户属性、渠道质量、行业对比等维度对 APP 进行全面的统计分析。 “个数”不仅可以及时统计用户的活跃、新增等，还可以分析卸载用户的成分、流向，此外还能实现流失、付费等用户关键行为的预测，从而帮助 APP 开发者实现用户精细化运营和全生命周期管理。其中很值得一提的是，“个数”在“可视化埋点”及“行为预测”方面的创新，为 APP 开发者在实际运营中带来了极大便利，所以，在下文中，我们也将围绕这两点做详细的分析。 可视化埋点 埋点是指在产品流程的关键部位植入相关统计代码，以追踪用户行为，统计关键流程的使用程度，并将数据以日志的方式上报至服务器的过程。 目前，数据埋点采集模式主要有代码埋点、无埋点、可视化埋点等方式。 “代码埋点”是指在监控页面上加入基础 js，根据需求添加监控代码，它的优点是灵活，可以自定义设置，可以选择自己需要的数据来分析，但对复杂网站来说，每次修改一个页面就得重新出一份埋点方案，成本较大。目前，采用这种埋点方案的代表产品有百度统计、友盟、腾讯云分析、Google Analytics 等。 “可视化埋点”通常是指开发者通过设备连接用户行为分析工具

作者：史少锋，Apache Kylin committer & PMC，2019/10/11 在上次文章 《如何在 1 秒内做到大数据精准去重》 中，我们介绍了 Apache Kylin 为什么要支持大数据集上的精确去重，以及基于 Bitmap 的精确去重原理等。看到今天的文章标题，你肯定要问，精确去重跟用户行为分析又能有什么关系呢？原来啊，Kylin 采用 Bitmap 完整记录了每个维度组合下的用户集合，利用 Bitmap 提供的或（or）运算方法来高效精准地回答了各种条件下的去重用户数。其实 Bitmap 除了支持或（or）运算外，还支持与（and）运算。因此，稍加扩展，Kylin 就可以基于 Bitmap 的中间结果，轻松实现诸如留存、漏斗等大量使用交集运算的分析，从而非常方便地运用在用户行为、用户画像等领域中。可以说精确去重功能有着一石两鸟的价值，本文将为您介绍如何使用 Kylin 来实现精准的用户行为分析。 示例 先从一个简单的例子说起吧。现在有一个 app 的用户访问记录表 access_log，它包含三个字段：DT (访问日期），User ID（用户标示）和 Page（访问页）： DT User ID Page 20190101 100 index.html 20190101 101 search.html 20190101 102 detail.html … …