尚硅谷大数据项目:电商分析中的Session时长与步长统计
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更新于2024-08-07
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"该文档主要介绍了中国联通ims接口规范的cx接口需求解析,特别是关于Session的访问时长和访问步长的统计分析。此外,提到了一个名为'尚硅谷大数据项目之电商分析平台'的案例,该平台利用Spark进行大数据处理,实现对电商网站的用户行为分析,包括离线和实时分析。"
在《需求解析-中国联通ims接口规范 第二分册:cx接口》中,重点讨论了如何统计和分析特定用户群体的Session数据。需求一关注于Session的访问时长和访问步长的占比统计。访问时长是指从Session开始到结束的action之间的时间范围,而访问步长则指在Session期间用户点击的页面数量。通过对不同时长和步长的Session进行占比计算,可以了解用户群体使用产品的一般习惯,如平均停留时间、平均页面浏览量等。
统计方法是首先根据预设的筛选条件(如搜索关键词、访问时间、用户年龄、职业、地理位置等)筛选出目标Session,然后计算各时长和步长范围内Session的数量,并计算它们在总符合条件的Session中的比例。例如,如果1s~3s的Session数量是100万个,总符合条件的Session是1000万个,则1s~3s的Session占比为10%。
《尚硅谷大数据项目之电商分析平台》部分展示了如何运用大数据技术,如SparkCore、SparkSQL和SparkStreaming,来构建一个电商网站的数据分析平台。这个平台旨在通过分析用户行为,如访问行为、购物行为和广告点击行为,为产品经理、数据分析师和管理人员提供决策支持。项目包括用户访问Session分析在内的四个业务模块,通过离线和实时分析,提供深入的产品洞察和策略调整依据。
在项目框架中,离线分析系统依赖Hive存储和处理数据,结果存储在MySQL中,而实时分析系统则从Kafka获取数据进行实时处理。这样的架构设计涵盖了Spark技术栈的主要组件,有助于提升对Spark框架的理解和应用能力。
总结来看,本文档涵盖了对特定用户群体Session行为的统计分析方法,以及如何利用大数据工具,如Spark,来实现电商网站的数据分析,为业务优化提供数据驱动的决策支持。
2014-04-24 上传
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