京东数坊用户运营实践:ClickHouse在4A数据分析中的应用
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"4-3+ClickHouse在京东数坊用户运营的应用实践.pdf"
本文主要讲述了京东数坊在用户运营中采用ClickHouse进行大数据分析的实践案例。京东数坊作为一个用户运营系统,面临着处理海量数据的挑战,每天需要处理千亿级别的数据,涵盖了京东站内外的各种消费者触点行为。在这样的背景下,ClickHouse因其快速响应、灵活多变的特性被选中,以满足用户运营中的多种需求。
首先,京东用户运营的特点体现在以下几个方面:
1. **海量数据**:每天处理的数据量达到千亿级别,这要求所选用的技术必须具备强大的数据处理能力。
2. **多种维度**:客户可以从部门、类目、品牌、店铺、触点等多个维度进行数据探索,需要支持多维度的数据分析。
3. **复杂计算**:在处理数据时,经常需要进行多张表的关联,经过复杂的条件过滤和分组去重操作,对计算性能有很高要求。
4. **多样场景**:用户运营涉及到洞察分析、客群挖掘、全域触达和效果追踪等多种业务场景,需要系统能够灵活应对。
ClickHouse作为一个高性能的列式数据库管理系统,非常适合用于在线分析服务。它在京东数坊的应用主要包括:
**4A数据分析**:
- 京东通过整合站内外数据,构建了4A消费者资产模型,即吸引(Aware)、行动(Act)、拥护(Advocate)和认知(Appeal)四个阶段的用户行为分析模型。
- 用户画像和会员分析帮助理解用户特征和行为模式,流转分析则关注用户在不同4A阶段的转化。
- 类目重合度和类目分布分析有助于了解用户在不同品类的偏好。
- 活跃触点分析追踪用户的互动行为,如广告曝光、浏览、搜索、关注、加购、咨询、购买、评价、使用售后等。
- 通过数据计算,如品牌版4A,每天产生1700亿条明细数据,通过规则引擎对40种数据进行处理,生成维度+PIN粒度的4A数据。
- 数据压缩策略,如将brandCode和cateCode编码为单一字段,提高了存储效率,并按PIN聚合,降低了查询复杂性。
在实际应用中,京东数坊团队还面临了一些问题和未来的规划,例如如何进一步优化性能、提高数据处理的实时性、以及扩展更多的分析场景等。通过不断的技术迭代和优化,ClickHouse在京东数坊用户运营中的应用将更加成熟和完善,助力京东实现更高效、精准的用户运营策略。
2022-03-18 上传
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2023-07-13 上传
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2023-12-03 上传
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2023-06-13 上传
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