网站用户行为分析

网站用户行为分析

  1. 步骤

1.1 本地数据集上传到数据仓库Hive

  1. 数据集下载与查看
  2. 数据集预处理
  3. 把数据集导入HDFS中
  4. 在Hive上创建数据库

1.2 Hive数据分析

  1. 给出数据分析需求
  2. 用select语句实现数据分析
  3. 数据分析结果查看与保存 

1.3 Hive、MySQL、HBase数据互导

 

  1. 操作过程

2.1 数据准备

第一步,通过samba服务共享文件

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第二步,数据下载预处理

 

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 第三步,将数据上传至hdfs

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第四步,在hive上创建数据库和表

 

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第五步,查看创建表的数据类型与信息

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2.2 Hive数据分析

(1)用户行为分析需求:2014-12-11~12号有多少条购买商品的记录

    分析步骤

  • 语句:select count(*) from bigdata_user where visit_date >‘2014-12-10‘ and visit_date <‘2014-12-13‘ and behavior_type=‘4‘ limit 10;
  • 结果截图:运行或存为表格后的查询显示
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  • (2)用户行为分析需求:分析每月1-31号购买情况
    • 语句:select day(visit_date) from bigdata_user limit 10;
    • 行为日期

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  • 购买行为的记录数、不同用户数
  • 语句:select count(distinct uid) from bigdata_user where behavior_type=‘4’;

 

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  • 按日期统计记录数、用户数
  • 语句:select count(distinct uid),day(visit_date) from bigdata_user where behavior_type=‘4‘ group by day(visit_date) limit 10;

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 语句:select count(*),day(visit_date) from bigdata_user where behavior_type=‘4‘ group by day(visit_date) limit 10;

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    • 保存为表格
    • 语句:create table day_count as select count(*),day(visit_date) from bigdata_user where behavior_type=‘4‘ group by day(visit_date);

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 语句:create table day_uid as select count(distinct uid),day(visit_date) from bigdata_user where behavior_type=‘4‘ group by day(visit_date);

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  • 12号+购买行为
  • 语句:select * from bigdata_user where behavior_type=‘4‘and visit_date=‘2014-12-12‘ limit 10;
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  • 按用户编号分组
  • 语句:select uid from bigdata_user where behavior_type=‘4‘and visit_date=‘2014-12-12‘ group by uid limit 10;

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  • 按用户分组统计
  • 语句:select uid,count(*) from bigdata_user where behavior_type=‘4‘and visit_date=‘2014-12-12‘ group by uid limit 10;
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    • 12号,购买,4项以上
    • 语句:select uid,count(*) from bigdata_user where behavior_type=‘4‘and visit_date=‘2014-12-12‘ group by uid having count(*)>4 limit 10;

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  • 语句:select uid,count(*) from bigdata_user where behavior_type=‘4‘and visit_date=‘2014-12-12‘ group by uid having count(behavior_type=‘4‘)>4 limit 10;
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  • 2014-12-12号当天广东购买商品数
  • 语句:select count(*)from bigdata_user where visit_date=‘2014-12-12‘ and province=‘广东‘;
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  • 按省份统计购买数量

  • 语句:select count(*)from bigdata_user group by province;

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  • 2014-12-12号当天的商品购买与浏览比例
  • 语句:select c.*,c.c4/c.c1 c41 from (select uid,count(*)countall, sum(case when  behavior_type=‘4‘ then 1 else 0 end)c4, sum(case when behavior_type=‘1‘ then 1 else 0 end)c1 from bigdata_user where visit_date=‘2014-12-12‘ group by uid)c order by c41 desc limit 10;

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  • 用户10001082在2014-12-12号当天活跃度:该用户点击行为占该天所有点击行为的比例

  • 语句:

    select ‘10001082‘ uid,a.users,b.user_number,b.user_number/a.users rate from ( select count(*) users from bigdata_user where visit_date=‘2014-12-12‘ and behavior_type=‘1‘ ) a ,( select count(*) user_number  from bigdata_user where visit_date=‘2014-12-12‘ and behavior_type=‘1‘ and uid=10001082  ) b;

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  • 2014-12-12号当天购买4件商品以上的用户
  • 语句:select uid,count(*)from bigdata_user where behavior_type=‘4‘ and visit_date=‘2014-12-12‘ group by uid having count(*)>4;

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(3)自定义需求:

12月10号买了超过四种商品的用户id

语句:select uid from bigdata_user where behavior_type=‘4‘ and visit_date=‘2014-12-10‘ group by uid having count(behavior_type=‘4‘)>5;

 

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10号,购买,3项以上

 

 语句:select uid,count(*) from bigdata_user where behavior_type=‘4‘and visit_date=‘2014-12-10‘ group by uid having count(*)>3 limit 10;

 

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通国际当天购买商品钟类为3的天数,并保存到表中

语句:create table day_count_3 as select count(*),day(visit_date) from bigdata_user where behavior_type=‘3‘ group by day(visit_date);

 

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