本文關鍵詞：網(wǎng)易新聞客戶端用戶分析系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

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【摘要】：用戶是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品發(fā)展過程中最重要的因素,從用戶行為中可以分析產(chǎn)品的發(fā)展趨勢、總結(jié)產(chǎn)品發(fā)展策略、提高產(chǎn)品質(zhì)量,為產(chǎn)品在競爭中處于不敗地位打下理論基礎。為了給網(wǎng)易新聞客戶端發(fā)展過程中遇到的問題提供解決思路,從用戶行為中挖掘有用的信息并形成具有參考價值的數(shù)據(jù)報告的需求十分強烈。本文設計并實現(xiàn)了該產(chǎn)品的用戶分析系統(tǒng),從微觀上挖掘并展示用戶的詳細信息,從宏觀上分析產(chǎn)品的發(fā)展趨勢以及運營推廣過程中的問題。 該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計與計算子系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)可視化子系統(tǒng),設計了一套高可重用性、高靈活性的代碼開發(fā)與維護方案。通過需求分析介紹產(chǎn)品的目標和功能模塊,通過概要設計闡述系統(tǒng)架構(gòu),詳細設計與實現(xiàn)是系統(tǒng)的實現(xiàn)過程,應用案例展示闡明了系統(tǒng)的價值所在。筆者獨立完成或者主要參與以下6個模塊： (1)用戶閱讀報告模塊：計算用戶閱讀數(shù)、登錄數(shù)、閱讀新聞興趣分布的每日增量以及歷史總量。 (2)個人詳細信息計算模塊：統(tǒng)計并展示用戶年齡、性別、地域等屬性,計算并展示用戶瀏覽數(shù)、登錄、跟帖、分享情況,分析并展示用戶忠誠度、用戶綜合價值等數(shù)據(jù)并提供Hive的個性化查詢。 (3)用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計與排名模塊：統(tǒng)計用戶某些行為發(fā)生的次數(shù)并顯示次數(shù)排名靠前的用戶。 (4)金幣商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計與排名模塊：主要統(tǒng)計金幣商城的金幣獲取、存留、消耗情況以及用戶個人的金幣相關數(shù)據(jù)并對用戶數(shù)據(jù)排名。 (5)用戶畫像模塊：包括用戶的年齡、性別、地域、手機型號分布,用戶忠誠度分布,新老用戶流失率等數(shù)據(jù)的展示,是用戶整體狀況的分析報告。 (6)渠道分析報告模塊：從新用戶流失率、用戶總量、用戶忠誠度分布、用戶價值分布、每月新用戶數(shù)量等5個層面分析渠道價值。 該系統(tǒng)已有Beta0.8版本上線,雖然由于數(shù)據(jù)以及時間的原因略有不足,但是已經(jīng)能夠做到為產(chǎn)品的運營推廣以及用戶調(diào)研等方面提供數(shù)據(jù)支持。該系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)還為推薦系統(tǒng)以及廣告系統(tǒng)的開發(fā)提供了有效的數(shù)據(jù)支持。
【關鍵詞】：用戶分析 MapReduce 忠誠度 用戶價值
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 序言8-9
• 目錄9-12
• 1 引言12-17
• 1.1 項目背景與意義12-14
• 1.1.1 用戶分析系統(tǒng)概述13-14
• 1.1.2 用戶分析系統(tǒng)的目標與意義14
• 1.2 課題相關國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀研究14-15
• 1.2.1 Google Analytics介紹14-15
• 1.2.2 Google Analytics的借鑒意義15
• 1.3 論文工作與篇章結(jié)構(gòu)15-17
• 2 用戶分析系統(tǒng)的需求分析17-29
• 2.1 需求綜述17-19
• 2.1.1 產(chǎn)品特點分析17-18
• 2.1.2 用戶特征分析18-19
• 2.2 關鍵指標簡介19
• 2.3 用戶分析系統(tǒng)的功能性需求19-28
• 2.3.1 用戶閱讀報告模塊21-22
• 2.3.2 個人詳細信息計算模塊22-23
• 2.3.3 用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計與排名模塊23-24
• 2.3.4 金幣商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計與排名模塊24-26
• 2.3.5 用戶畫像模塊26-27
• 2.3.6 渠道分析報告模塊27-28
• 2.4 用戶分析系統(tǒng)的非功能性需求28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 3 用戶分析系統(tǒng)的概要設計29-41
• 3.1 設計目標29
• 3.2 用戶系統(tǒng)總體功能結(jié)構(gòu)29-30
• 3.3 用戶分析系統(tǒng)的技術架構(gòu)30-35
• 3.3.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)31-32
• 3.3.2 系統(tǒng)詳細技術架構(gòu)32-35
• 3.4 數(shù)據(jù)存儲設計35-39
• 3.4.1 數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口設計35-36
• 3.4.2 Mysq1數(shù)據(jù)庫設計36-39
• 3.5 代碼框架設計39-40
• 3.6 本章小結(jié)40-41
• 4 用戶分析系統(tǒng)的詳細設計與實現(xiàn)41-62
• 4.1 用戶閱讀報告模塊的設計與實現(xiàn)41-48
• 4.2 個人詳細信息計算模塊的設計與實現(xiàn)48-51
• 4.3 用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計與排名模塊的設計與實現(xiàn)51-52
• 4.4 金幣商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計與排名模塊的設計與實現(xiàn)52
• 4.5 用戶畫像模塊的設計與實現(xiàn)52-53
• 4.6 渠道分析報告模塊的設計與實現(xiàn)53
• 4.7 數(shù)據(jù)可視化子系統(tǒng)的詳細設計與實現(xiàn)53-56
• 4.8 關鍵指標的計算與優(yōu)化56-61
• 4.8.1 用戶忠誠度57-59
• 4.8.2 用戶流失率59-60
• 4.8.3 用戶綜合價值模型60-61
• 4.9 本章小結(jié)61-62
• 5 部分應用案例展示62-68
• 5.1 用戶閱讀報告模塊在客戶端中的展示62
• 5.2 個人詳細信息計算模塊的應用62-63
• 5.3 用戶畫像模塊的應用案例63-66
• 5.3.1 用戶流失率對于活動質(zhì)量的判斷64-65
• 5.3.2 判斷產(chǎn)品整體狀況65-66
• 5.4 渠道價值分析報告模塊對于渠道的價值判斷66-67
• 5.5 對于推薦系統(tǒng)等其他業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)支持67
• 5.6 本章小結(jié)67-68
• 6 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 項目成果與論文總結(jié)68-69
• 6.2 不足與展望69-70
• 參考文獻70-72
• 作者簡歷及攻讀碩士專業(yè)學位期間取得的研究成果72-74
• 學位論文數(shù)據(jù)集74

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本文編號：559460