浅谈用户行为分析

关于用户行为分析，很多互联网公司都有相关的需求，虽然业务不同，但是关于用户行为分析的方法和技术实现都是基本相同的。在此分享一下自己的一些心得。

一. 简介

用户行为分析主要关心的指标可以概括如下：哪个用户在什么时候做了什么操作在哪里做了什么操作，为什么要做这些操作，通过什么方式，用了多长时间等问题，总结出来就是WHO，WHEN，WHERE，WHAT，WHY以及HOW，HOW TIME。

二.基础数据

根据以上5个W和2H，我们来讨论下们如何实现。

WHO，首先需要x获取登陆用户个人的信息。用户名称，角色等

WHEN，获取用户访问页面每个模块的时间，开始时间，结束时间等

WHAT，获取用户登陆页面后都做了什么操作，点击了哪些页面以及模块等

WHY，分析用户点击这些模块的目的是什么

HOW，用户通过什么方式访问的系统，web,APP,小程序等

HOW TIME，用户访问每个模块，浏览某个页面多长时间等

以上都是我们要获取的数据，获取到相关数据我们才能接着分析用户的行为。

三.技术实现

图片发自简书App

有了上面的思路，下面我们来说下实现的相关技术问题，如何落地用户行为分析。

a).首先是获取用户行为数据，目前比较多的方法有两种，一种是埋点，一种是无埋点（即全埋点）。先说下两种方式，第一埋点，埋点能够针对特定的页面位置获取用户的访问数据，能够更加精确的获取用户的访问动作等信息，没有其他杂乱数据，我们需要什么数据，就在页面对应的位置埋点就行。第二是插无埋点，第一次听说这个技术是当时看到GrowingIO提出来的，这种技术其实是全埋点，也就是，你从登陆访问的所有信息都会被收集到，数据很多。

b).获取到的用户的访问日志数据，是否就能用了呢？不行，这样收集到的数据很不规范，日志很乱，所以此时需要后端和前端定义好数据的保存格式，也就是保存哪些字段内容，需要把埋点数据按照约定的格式统一封装，以便于存储分析。

c).数据封装好后如何存储呢，我们知道对于互联网公司来说，用户的访问日志是非常大的，所以需要用户大数据存储技术，比如存储到HDFS上就是一个不错的选择。用户的访问日志都是实时产生的，如何落地到HDFS上呢？第一，埋点数据可以先落到磁盘，然后通过FLUME监听对应的磁盘目录，进行转发到HDFS，推荐使用kafka channel。第二，可以将用户访问的数据转发的一个特定的端口，使用FLUME监听对应的端口号，进行转发落地到HDFS。（期间，需要给FLUME足够的资源，注意进行心跳监控）。数据落地HDFS后，离线可以使用Hive SQL或者Spark SQL 进行分析。

对于离线分析，上述步骤，可以获取数据分析，对于个别实时需求，计算时则不需要进行落地HDFS，直接利用Storm，Spark Streaming，Flink等计算引擎消费Flume中转的kafka数据即可。

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