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web用戶行為分析

發布時間: 2022-06-22 09:09:22

Ⅰ web前端技術對用戶行為有哪些影響

要學的東西會很多,因為技術的更新特別快,要保持學習的熱情。要先從基礎的html+css開始學起,可以去看看w3cschool網站的教程,比較容易理解掌握,而且可以在線測試。當你掌握了html+css之後,要開始學會用javascript去實現一些交互效果,要學習javascript,可以先學慣用jQuery,容易掌握些,然後再去學習javascript。但是前端所要學的東西還不僅僅是這些,比如現在已經進入web移動端開發的大趨勢,所以,到最後還是得學習移動端開發的相關技術(比如html5+css3等)。我只能說,前端開發是一條很漫長的路

Ⅱ 有Python對用戶行為分析的實例嗎

行為跟蹤、分析不是所謂的竊取用戶隱私行為,跨站監控等此類手段。
用戶行為分析、用戶行為跟蹤……,一直被熱議著,相信不少公司、不少朋友,在不同的平台上都有過此類應用,就如我前面發表的文章【Web用戶行為跟蹤收集】, 主要面向WEB平台,當然谷歌分析在Web端的支持已經比較成熟了,這里不多解釋。本文藉助Google用戶行為分析,在Android平台、iOS平台上,進行強大的行為分析與報表支持……,具體應用如下:
§ 示例代碼-打包
§ GA用戶分析應用說明
本次GA用戶分析與DEMO包含以下內容:
1、 有關GA的相關知識介紹
2、 本次用戶跟蹤簡要需求分析
3、 GoogleAnalyticsDemo示常式序
4、 GA報表查看
5、 使用說明
6、 其他補充
1、有關GA的相關知識介紹
(1)參考assets內相關PPT
(2)GA相關參數與配置
2、本次用戶跟蹤簡要需求分析
通過GA,我們可以做到什麼? 利用GA可以幫助改善營銷策略,提高產品質量。
根據客戶的喜好,設定不同的產品顯示方案、增加用戶粘性
本次通過GA我們可完成如下跟蹤(只收集符合產品的有價值的信息):
一、自動跟蹤
1、地理位置(國家、地區)
2、客戶端信息(操作系統、版本、機型、品牌、運營商、屏幕解析度……)
3、程序崩潰信息、異常記錄等
4、App安裝數(需要在Google Play Store上的產品被安裝時才能統計)
5、語言
6、新用戶數、活躍用戶數
二、需要定製的跟蹤
1、按鈕點擊數、頁面打開數
2、統計操作及事件數
3、界面停留時間
4、交易行為
3、GoogleAnalyticsDemo示常式序
(1)參數配置:res/values/analytics.xml
參數說明:assets/parameters.jpg
(2)未捕捉異常的跟蹤:MyApplication.Java
(3)高級應用(自定義變數、維度、指標)
4、GA報表查看
(1)在線查看:http://www.google.com/intl/zh-CN_ALL/analytics/
主要報告信息如下:
信息中心概覽:
用戶概覽:
參與度概覽:
結果概覽:
轉化:
(2)GA賬號
(3)GA手機查看工具
assets/com.google.android.apps.giant.apk
5、使用說明
(1)APP發布時,取消配置中debug狀態
(2)配置analytics.xml參數、Screen信息
(3)根據情況決定是否採用多個Tracker
6、其他
(1)目前無法做到AOP的方式跟蹤用戶行為,即便是有,性能方面也還會是個問題
(2)通過事件源攔截的方式跟蹤也不可行,目前只可在關鍵的位置增加監控代碼,在基類生命周期中處理。
(3)在某些情況下,會有GA數據發送不出的問題,但通常情況下不會影響分析結果(限於國內的訪問限制)
7、IOS中的應用
官方已給出了簡單的DEMO,可以自行下載試用
(1)導入庫
(2)添加依賴包:eg: core...,system.data....
(3)在root中配置、初始化
(4)UI類繼承GATracker類,或自定義基類

Ⅲ 用戶行為數據分析有哪三個層次

做用戶行為分析的基礎是獲得用戶行為數據,例如用戶頁面停留時間、跳轉來源等等。這些信息有些能直接拿到,有些是需要做一些計算才能拿到的。一般來說用戶訪問時的一些信息都是以日誌的形式打到web容器的日誌空間中去,這其中包含了最通用的一些訪問信息以及一些自定義的日誌打點。

題主提到了大數據技術中對用戶行為進行分析,那麼可以假定網站或者App的訪問量是比較傲多的。由於系統流量比較大,計算維度又比較多,後續數據消費者的需求增長比較快,所以對計算分析平台有了一定的要求。具體表現為:
1.負載能力。流量增大以後帶來的壓力是多方面的,比如網路帶寬的壓力、計算復雜度帶來的壓力、存儲上的壓力等等。一般來說這些都是比較顯而易見的,會對產生比較直接的影響,比如計算實時性下降、消息出現了堆積、OOM等等。為了解決這一現象,一般來說會選擇一些分布式的框架來解決這個問題,比如引入分布式計算框架storm、spark,分布式文件系統hdfs等。
2.實時性。在系統資源捉襟見肘時消息的實時性會立即受到嚴重影響,這使得部分演算法失效(例如對計算和收集上來的數據進行行為分析後,反饋到推薦系統上,當整體響應時間過場時會嚴重影響推薦效果和准確度)。對於這個情況來說可能會選擇storm這種具有高實時性的分布式流式計算框架來完成任務。
3.系統管理和平台化相關技術手段。在大數據情景下,企業內數據環境和應用環境都是比較復雜的,用戶行為分析應用不是一成不變的,那麼就要求用戶行為分析這種多變的應用在復雜環境中能有效生存,這包括演算法數據材料的獲得、系統運維、系統任務調度、系統資源調度等等,相關的技術很多時候要求團隊自研,但也有ganglia、yarn、mesos這類開源系統可以參考或者直接使用。
4.數據鏈路。企業技術環境一般來說是非常復雜的,一層一層交錯在一起,遠不是一句MVC三層架構能夠概括得了的,為了避免消息流通呈復雜的網狀結構,一般會考慮應用服務化、企業服務匯流排(ESB)及消息匯流排來做傳輸,有興趣的話題主可以網路一下這幾個方向的技術和開源工具。
5.應用快速生成工具。我個人認為在大數據環境下應用都擺脫不了一個快速開發的要求,用戶行為分析也是如此,這時候要考慮對接一些開源的分布式數據分析演算法庫而不是通過自己去實現,比如像spark ml,mahout這類的庫用得好能減少很多工作量。

Ⅳ 現在國內的網站用戶行為數據分析工具都有哪些

Cobub Razor web用戶行為分析

Ⅳ 什麼是用戶行為分析怎麼做用戶行為分析

一、什麼是用戶行為分析?
用戶行為可以用5W2H來總結:
Who(誰)、What(做了什麼行為)、When(什麼時間)、Where(在哪裡)、Why(目的是什麼)、How(通過什麼方式),How much (用了多長時間、花了多少錢)。
用戶行為分析就是通過對這些數據進行統計、分析,從中發現用戶使用產品的規律,並將這些規律與網站的營銷策略、產品功能、運營策略相結合,發現營銷、產品和運營中可能存在的問題,解決這些問題就能優化用戶體驗、實現更精細和精準的運營與營銷,讓產品獲得更好的增長。

二、為什麼需要用戶行為分析?
在PC互聯網時代,網民的年增長率達到50%,隨便建個網站就能得到大量流量; 在移動互聯網早期,APP也經歷了一波流量紅利,獲取一個客戶的成本不到1元; 而近幾年隨著流量增長的紅利消退,競爭越來越激烈,每個領域均有成百上千的同行競爭,獲客成本也飆升到難以承受的水平,業務增長越來越慢甚至倒退。

圖:互聯網行業競爭越來越激烈
在如此高成本、高競爭的環境下,如果企業內部不能利用數據分析做好精細化運營,將產生巨大的資源浪費,勢必會讓企業的運營成本高漲,缺乏競爭力。 對於互聯網平台來說,傳統的數據分析主要針對結果類的數據進行分析,而缺乏對產生結果的用戶行為過程的分析,因此數據分析的價值相對較局限,這也是為什麼近幾年很多企業感覺做了充分的數據分析,但卻沒有太大效果的原因。
通過對用戶行為的5W2H進行分析可以掌握用戶從哪裡來,進行了哪些操作,為什麼流失,從哪裡流失等等。從而提升提升用戶體驗,平台的轉化率,用精細化運營使企業獲得業務增長。
三、如何採集用戶行為數據?
用戶行為分析如此重要,為什麼互聯網公司中能做好用戶行為分析的鳳毛麟角?主要是原因是數據採集不全面和分析模型不完善。
1.如何高效採集用戶行為數據
傳統的數據分析因為數據精細度不夠和分析模型不完善等原因,導致分析過於粗放,分析結果的應用價值低。而我們要想做好分析,首先必須要有豐富的數據,因此要從數據採集說起,傳統的用戶行為數據採集方法比較低效,例如:我們獲取用戶的某個行為數據時,需要在相應的按鈕、鏈接、或頁面等加入監測代碼,才能知道有多少人點擊了這個按鈕,點擊了這個頁面。這種方式被稱為「埋點」,埋點需要耗費大量的人力,精力,過程繁瑣,導致人力物力投入成本過高。
在移動互聯網時代,埋點成了更痛苦的一件工作,因為每次埋點後都需要發布到應用商店,蘋果應用商店的審核周期又是硬傷,這使得數據獲取的時效性更加大打折扣。由於數據分析是業務發展中極其重要的一個環節,即便人力物力成本過高,這項工作仍然無法省掉。
因此,我們也看到國內外有一些優秀的用戶行為分析工具,實現了無埋點採集的功能,例如:國外有Mixpanel,國內的數極客在WEB、H5、Android、iOS四端都可以無埋點採集數據。通過無埋點的採集,可以極大的增強數據的完善性和及時性。
2.如何精準採集用戶行為數據
有些核心業務數據,我們希望確保100%准確,因此還可以通過後端埋點的方式作為補充,這樣既可以體驗到無埋點帶來的高效便捷,又能保障核心業務數據的精準性。數極客在數據採集方面支持無埋點、前端埋點、後端埋點以及數極客BI導入數據這四種方式的數據整合。

四、如何做好用戶行為分析?
首先要明確業務目標,深刻理解業務流程,根據目標,找出需要監測的關鍵數據節點,做好基礎的數據的收集和整理工作,有了足夠的數據,還要有科學的模型,才能更有效的支持分析結果。

上一代的用戶行為分析工具(更確切的說法應該是:網站統計或APP統計),主要功能還是局限於瀏覽行為的分析,而沒有針對用戶的深度交互行為進行分析,因此分析價值相對有限,目前大部份互聯網從業人員對用戶行為分析的印象還停留在這個階段。

我認為要做好用戶行為分析,應該掌握以下的分析模型:
1.用戶行為全程追蹤,支持AARRR模型
500 Startups 投資人Dave McClure提出了一套分析不同階段用戶獲取的「海盜指標」這套分析模型,在矽谷得到了廣泛應用。

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer這個五個單詞的縮寫,分別對應用戶生命周期中的5個重要環節,首先要基於用戶的完整生命周期來做用戶行為分析。
1).獲取用戶
在營銷推廣中,什麼渠道帶來的流量最高,渠道的ROI如何?不同廣告內容的轉化率如何,都是在這一步進行分析的數據。
來源渠道是獲客的第一步,通過系統自動識別和自定義渠道相結合,分析每一個來源渠道的留存、轉化效果。網站的訪問來源,App 的下載渠道,以及各搜索引擎的搜索關鍵詞,通過數據分析平台都可以很方便的進行統計和分析,利用UTM推廣參數的多維分析、通過推廣渠道、活動名稱、展示媒介、廣告內容、關鍵詞和著陸頁進行交叉分析,可以甄別優質渠道和劣質渠道,精細化追蹤,提高渠道 ROI。
通過渠道質量模型,制定相應的獲客推廣策略:

圖:渠道質量模型
以上圖形中的所示渠道為示例,渠道質量也會動態的變化。 第一象限,渠道質量又高流量又大,應該繼續保持渠道的投放策略和投放力度; 第二象限 渠道的質量比較高但流量比較小。應該加大渠道的投放,並持續關注渠道質量變化; 第三象限 這個象限里渠道質量又差,帶來流量又小,應該謹慎調整逐步優化掉這個渠道; 第四象限 渠道質量比較差,但是流量較大,應該分析渠道數據做更精準的投放,提高渠道質量。
2).激活用戶
激活用戶是實現商業目標最關鍵的第一步,如果每天有大量用戶來使用你的產品,但沒有用戶和你建立強聯系,你就無法進行後續的運營行為。

3).用戶留存
如今一款產品要獲得成功的關鍵因素不是病毒性機制或大筆營銷資金,而是用戶留存率。開發出吸引用戶回頭的產品至關重要。 Facebook平台存在「40 – 20 – 10」留存法則。數字表示的是日留存率、周留存率和月留存率,如果你想讓產品的DAU超過100萬,那麼日留存率應該大於40%,周留存率和月留存率分別大於20%和10%。
留存是 AARRR 模型中重要的環節之一,只有做好了留存,才能保障新用戶在注冊後不會白白流失。這就好像一個不斷漏水的籃子,如果不去修補底下的裂縫,而只顧著往裡倒水,是很難獲得持續的增長的。
4).獲取收入
實現收入是每個平台生存的根本,因此找到適合自己的商業模式至關重要。根據不同的業務模式,獲取收入的方式也不同:媒體類平台依靠廣告變現,游戲類依靠用戶付費,電商類通過收取傭金或賣家付費的方式等,而在企業服務領域LTV: CAC大於3,才能有效良性增長。

5).病毒傳播
通過模型前四個階段的優化分析,從不穩定用戶、活躍用戶再到最終的忠實用戶,將獲客做最大的留存和轉化,培養為企業的忠實用戶,通過社交口碑傳播可以給企業帶來高效的收益。
在獲客成本高昂的今天,社交傳播可以為企業帶來更優質的用戶群,更低的獲客成本。

2.轉化分析模型
轉化率是持續經營的核心,因此我也用較大篇幅來詳細解讀。轉化分析常用的工具是轉化漏斗,簡稱漏斗(funnel)。新用戶在注冊流程中不斷流失,最終形成一個類似漏斗的形狀。用戶行為數據分析的過程中,我們不僅看最終的轉化率,也關心轉化的每一步的轉化率。
1).如何科學的構建漏斗
以往我們會通過產品和運營的經驗去構建漏斗,但這個漏斗是否具有代表性,優化這個漏斗對於整體轉化率的提升有多大作用,心裡沒有底氣,這時我們可以通過用戶流向分析去了解用戶的主流路徑。

圖:用戶流向分析
用戶流向分析,非常直觀,但需要分析人員有一定的經驗和判斷能力。為了解決這個問題,數極客研發了智能路徑分析功能,只需要選擇轉化目標後,一鍵就能分析出用戶轉化的主流路徑。將創建漏斗的效率縮短到了幾秒鍾。

圖:智能轉化分析
2).漏斗對比分析法
轉化分析僅用普通的漏斗是不夠的,需要分析影響轉化的細節因素,能否進行細分和對比分析非常關鍵。例如:轉化漏斗按用戶來源渠道對比,可以掌握不同渠道的轉化差異用於優化渠道; 而按用戶設備對比,則可以了解不同設備的用戶的轉化差異(例如:一款價格較高的產品,從下單到支付轉化率,使用iphone的用戶比android的用戶明顯要高)。

圖:漏斗對比分析
3).漏斗與用戶流向結合分析法
一般的轉化漏斗只有主幹流程,而沒有每個步驟流入流出的詳細信息,當我們在分析用戶注冊轉化時,如果能知道沒有轉化到下一步的用戶去了哪,我們就能更有效的規劃好用戶的轉化路徑。例如下圖中的轉化路徑,沒有進入第二步的用戶,有88%是直接離開了,而還有10%的用戶是注冊用戶選擇直接登錄,只有2%的用戶繞過了落地頁去網站首頁了; 而沒有從第二步轉化至第三步的用戶100%都離開了。這是比較典型的封閉式落地頁,因此只需要優化第三步的轉化率即可提升整體轉化率。

4).微轉化行為分析法
很多行為分析產品只能分析到功能層級和事件層級的轉化,但在用戶交互細節分析方面存在嚴重的缺失, 比如:在上圖的漏斗中我們分析出最後一步是影響轉化的關鍵,但最後一步是注冊表單,因此對於填寫表單的細節行為分析就至關重要, 這種行為我們稱為微轉化。
例如:填寫表單所花費的時長,填寫但沒有提交表單的用戶在填哪個欄位時流失,表單欄位空白率等表單填寫行為。

圖:表單填寫轉化漏斗

圖:表單填寫時長
通過上述表單填寫的微轉化分析,用戶從開始填寫到注冊成功轉化率達85%,而流量到填寫只有8%,可以得出影響轉化的最大泄漏點就是填寫率,那麼如何提高填寫率就是我們提升注冊轉化的核心。有效的內容和精準的渠道是影響填寫的核心因素,渠道因素我們在獲客分析中已經講過,這就引出我們微轉化分析的第4種工具:用戶注意力分析。

5).用戶注意力分析法
用戶在頁面上的點擊、瀏覽、在頁面元素上的停留時長、滾動屏幕等用戶與頁面內容的交互行為,這些都代表用戶對產品要展示的信息的關注程度,是否能吸引用戶的眼球。
業務數據可以可視化,那麼行為數據如何可視化呢? 數極客把上述行為轉化成了分屏觸達率熱圖、鏈接點擊圖、頁面點擊圖、瀏覽熱圖、注意力熱圖這5種熱圖,通過5種熱圖的交叉分析,可以有效的分析出用戶最關注的內容。

圖:注意力熱圖
只有能掌握微轉化的交互行為分析,才能更有效的提高轉化率。而一切不能有效提高平台轉化率的分析工具都在浪費企業的人力和時間資源,這也是眾多企業沒有從用戶行為分析中獲益的根本原因。

3.精細化運營模型
以前做運營只能針對全體用戶,如果要針對部分目標客戶做精準運營行為。

圖:用戶分群畫像
例如:當我們希望對某個地區使用iphone的注冊但三天不活躍或未形成交易轉化的用戶進行精準營銷時,需要運營人員、產品人員、技術人員 全體配合去調取數據、制定運營規則,其中涉及到大量人力和時間投入。而新一代的用戶行為分析可以採用用戶分群、用戶畫像、自定義用戶活躍和留存行為,精準的定位用戶,從而實現精細化運營。

圖:創建用戶分群
4.定性分析模型
用戶體驗是企業的頭等大事,在產品設計、用戶研究、研發、運營、營銷、客戶服務等眾多環節,都需要掌握用戶的真實體驗過程。但如何優化用戶體驗向來是內部爭議較多,主要原因還是難以具體和形象的描述。通過行為分析分現異常用戶行為時,能否重現用戶使用你的產品時的具體場景,這對於優化產品的體驗至關重要。
以前我在淘寶時,用戶體驗部門會通過邀請用戶到公司進行訪談,做可用性實驗的方式來進行體驗優化,但這種方式需要化費比較多的時間和費用投入,樣本不一定具有代表性。為了解決這個難題,數極客研發了用戶行為錄屏工具,無需邀請用戶到公司實地錄制節省成本,直觀高效的以視頻形式還原用戶的真實操作,使得企業各崗位均能掌握用戶體驗一手信息,幫助產品研發提高用戶體驗。

圖:用戶行為錄屏播放界面
總結:通過AAARRR模型分析用戶生命周期全程; 通過轉化率分析模型 提高產品轉化率; 通過精細化運營 提高運營有效性; 通過定性分析方法 優化用戶體驗; 如果以上4方面都做好了,就一定可以通過用戶行為分析實現業務增長。

五、用戶行為分析的未來方向是什麼?
有很多人問我,為什麼已經有幾家做用戶行為分析的公司了,你還要創辦數極客? 我認為數據分析的目標是應用分析結果優化經營效率,而國內外主要的分析工具,還只停留在分析層面,對於如何高效的應用還有很大的空間。因此數極客除了要在分析層面做得更專業和更有效,還要在應用層面實現新的突破。數據分析結果反映的問題主要是兩類:運營(含營銷)和產品。所以需要針對這兩類問題提供針對性的解決方案。
1.運營的自動化
我們前面講了,通過用戶行為分析系統可以實現精細化運營,但具體應用還需要人工制定運營和營銷策略,通過產品、研發開發才能應用,而且當策略改變時,需要重新開發相應的工具,這也佔用了很多時間,影響運營與營銷效率。數極客研發了會員營銷系統和自動化運營工具,運營與營銷人員直接設置規則,系統根據規則自動將精準的活動信息推送給符合條件的用戶,直接提高運營人員工作效率,運營人員可以將工作重心轉移到策劃而不是浪費太量時間在重復執行,自動化運營可為企業節約大量運營成本。

圖:創建自動化運營規則

2.產品、運營(營銷)方面的科學決策
用戶行為數據分析,往往是在行為發生之後進行分析,而產品、運營都是通過經驗,拍腦袋進行決策,一旦決策失誤就會造成難以挽回的結果。因此如果能在產品、運營方案上線前,通過用戶分流A/B測試進行小范圍驗證,選擇其中最優的方案發布,這樣就可以大大提高決策的科學性。
Google每年通過運行數萬次A/B測試優化產品、運營,為公司帶來了100億美元的收益。
A/B測試的方法非常有效,但國內互聯網公司應用不普遍,主要和應用A/B測試的復雜性有關,
數極客擁有完整的A/B測試工具,業務人員可以在網站和APP上自助使用可視化試驗編輯工具,創建並運行試驗,通過自動解讀測試報告,使得A/B測試門檻大大降低。

圖:網站端可視化編輯試驗工具

3.分析的自動化
用戶行為分析有一定專業性,不僅需要掌握不同的分析方法,還要熟悉業務,結合業務才能給出有價值的分析結果。 如果能像360安全衛士一樣,只需要載入SDK,就能自動診斷和分析,並給出解決方案,這是數據分析的未來方向,數極客在這方面也有積極的嘗試,並有了初步成果,目前擁有數據自動預警、自動報表等功能。
用戶行為分析是一門科學,善於獲取數據、分析數據、應用數據,是每個人做好工作的基本功,每家企業都應該加強對用戶行為分析大數據的應用,從數據中找出規律,用數據驅動企業增長。
數極客是國內新一代用戶行為分析平台,是增長黑客必備的大數據分析工具,支持APP數據分析和網站分析,獨創了6大轉化率分析模型,是用戶行為分析領域首家應用定量分析與定性分析方法的數據分析產品,並且基於用戶行為分析系統,提供了會員營銷系統和A/B測試工具兩大數據智能應用解決方案,使得企業可以快速的實現數據驅動增長。
本文由數極客CEO謝榮生原創,歡迎轉載,轉載請保留全文和作者信息。

Ⅵ 求一款實用的用戶行為分析工具

易觀就比較實用,而且用易觀的很多,據介紹現在易觀已經覆蓋23.6億智能終端,監測超過292萬款移動應用。

Ⅶ web測試有哪些方面

第一,分析產品結構,明確性能測試的需求,包括並發、極限、配置和指標等方面的性能要求,必要時基於LOAD測試的相同測略需同時考慮穩定性測試的需求。
第一,分析應用場景和用戶數據,細分用戶行為和相關的數據流,確定測試點或測試介面,列示系統介面的可能瓶頸,一般是先主幹介面再支線介面,並完成初步的測試用例設計。
第三,依據性能測試需求和確定的測試點進行測試組網設計,並明確不同組網方案的重要程度或優先順序作為取捨評估的依據,必要時在前期產品設計中提出支持性能測試的可測試性設計方案和對測試工具的需求。
第四,完成性能測試用例設計、分類選擇和依據用戶行為分析設計測試規程,並准備好測試用例將用到的測試數據。
第五,確定採用的測試工具。
第六,進行初驗測試,以主幹介面的可用性為主,根據測試結果分析性能瓶頸,通過迭代保證基本的指標等測試的環境。
第七,迭代進行全面的性能測試,完成計劃中的性能測試用例的執行。
第八,完成性能測試評估報告。
在進行性能測試的時候,我們需要知道一些有效的性能指標,下面我們來列出一些主要的性能指標:
一是,通用指標(指Web應用伺服器、資料庫伺服器必需測試項):
*ProcessorTime:指伺服器CPU佔用率,一般平均達到70%時,服務就接近飽和;
*Memory Available Mbyte:可用內存數,如果測試時發現內存有變化情況也要注意,如果是內存泄露則比較嚴重;
*Physicsdisk Time :物理磁碟讀寫時間情況。
二是,Web伺服器指標:
*Avg Rps:平均每秒鍾響應次數=總請求時間/秒數;
*Avg time to last byte per terstion(mstes):平均每秒業務角本的迭代次數;*Successful Rounds:成功的請求;
*Failed Rounds:失敗的請求;
*Successful Hits:成功的點擊次數;
*Failed Hits:失敗的點擊次數;
*Hits Per Second:每秒點擊次數;
*Successful Hits Per Second:每秒成功的點擊次數;
*Failed Hits Per Second:每秒失敗的點擊次數;
*Attempted Connections:嘗試鏈接數。
三是,資料庫伺服器指標:
*User 0 Connections :用戶連接數,也就是資料庫的連接數量;
*Number of deadlocks:資料庫死鎖;
*Butter Cache hit:資料庫Cache的命中情況)。

可用性測試:1導航測試(Web應用系統的層次一旦決定,就要著手測試用戶導航功能,讓最終用戶參與這種測試,效果將更加明顯。)2圖形測試3內容測試3整體界面測試4客戶端兼容性測試(1平台測試2瀏覽器測試)5安全性測試(測試重點:(1)現在的Web應用系統基本採用先注冊,後登陸的方式。因此,必須測試有效和無效的用戶名和密碼,要注意到是否大小寫敏感,可以試多少次的限制,是否可以不登陸而直接瀏覽某個頁面等。(2)Web應用系統是否有超時的限制,也就是說,用戶登陸後在一定時間內(例如15分鍾)沒有點擊任何頁面,是否需要重新登陸才能正常使用。(3)為了保證Web應用系統的安全性,日誌文件是至關重要的。需要測試相關信息是否寫進了日誌文件、是否可追蹤。(4)當使用了安全套接字時,還要測試加密是否正確,檢查信息的完整性。(5)伺服器端的腳本常常構成安全漏洞,這些漏洞又常常被黑客利用。所以,還要測試沒有經過授權,就不能在伺服器端放置和編輯腳本的問題。 )

Ⅷ 用戶行為分析有哪些比較好的公司

企業在選擇用戶行為分析工具時,大都不清楚如何選擇適合自己業務的用戶行為分析工具。筆者自己公司之前網站分析用網路統計APP分析用友盟,公司是做電商行業的,最近公司提出要精細化運營,用數據驅動業務增長,因此在10月份分別考察了國內做得比較出色的幾家公司:數極客(阿里系)、神策數據(網路系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用戶行為分析產品。

我在選型過程中將各家公司的功能和服務對比文檔進行整理,從團隊背景和產品定位、數據接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次開發與數據應用、服務項目等六個主要方面深入對比數極客、神策、GrowingIO三大用戶行為分析平台,希望能對有用戶行為分析需求的企業在選擇分析平台時有所幫助。
分享一篇比較全面的文章:國內主流新一代用戶行為分析系統選型過程分享,請自己網路搜索。

Ⅸ 用戶行為分析系統建立所需步驟和所需軟體

Web日誌挖掘分析的方法

日誌文件的格式及其包含的信息
①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET ⑤/favicon.ico
⑥Mozilla/5.0+(Windows;+U;+Windows+NT+5.1;+zh-CN;+rv:1.8.0.3)+Gecko/20060426
+Firefox/1.5.0.3。
①訪問時間;②用戶IP地址;③訪問的URL,埠;④請求方法(「GET」、「POST」等);
⑤訪問模式;⑥agent,即用戶使用的操作系統類型和瀏覽器軟體。

一、日誌的簡單分析
1、注意那些被頻繁訪問的資源
2、注意那些你網站上不存在資源的請求。常見的掃描式攻擊還包括傳遞惡意參數等:
3、觀察搜索引擎蜘蛛的來訪情況
4、觀察訪客行為
應敵之策:
1、封殺某個IP
2、封殺某個瀏覽器類型(Agent)
3、封殺某個來源(Referer)
4、防盜鏈
5、文件重命名
作用:
1.對訪問時間進行統計,可以得到伺服器在某些時間段的訪問情況。
2.對IP進行統計,可以得到用戶的分布情況。
3.對請求URL的統計,可以得到網站頁面關注情況。
4.對錯誤請求的統計,可以更正有問題的頁面。

二、Web挖掘
根據所挖掘的Web 數據的類型,可以將Web 數據挖掘分為以下三類:Web 內容挖掘(Web Content Mining)、Web 結構挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)(也稱為Web日誌挖掘)。
①Web內容挖掘。Web內容挖掘是指從文檔的內容中提取知識。Web內容挖掘又分為文本挖掘和多媒體挖掘。目前多媒體數據的挖掘研究還處於探索階段,Web文本挖掘已經有了比較實用的功能。Web文本挖掘可以對Web上大量文檔集合的內容進行總結、分類、聚類、關聯分析,以及利用Web文檔進行趨勢預測等。Web文檔中的標記,例如<Title>和<Heading>等蘊含了額外的信息,可以利用這些信息來加強Web文本挖掘的作用。
②Web結構挖掘。Web結構挖掘是從Web的組織結構和鏈接關系中推導知識。它不僅僅局限於文檔之間的超鏈接結構,還包括文檔內部的結構。文檔中的URL目錄路徑的結構等。Web結構挖掘能夠利用網頁間的超鏈接信息對搜索引擎的檢索結果進行相關度排序,尋找個人主頁和相似網頁,提高Web搜索蜘蛛在網上的爬行效率,沿著超鏈接優先爬行。Web結構挖掘還可以用於對Web頁進行分類、預測用戶的Web鏈接使用及Web鏈接屬性的可視化。對各個商業搜索引擎索引用的頁數量進行統計分析等。
③Web使用記錄挖掘。Web使用記錄挖掘是指從Web的使用記錄中提取感興趣的模式,目前Web使用記錄挖掘方面的研究較多,WWW中的每個伺服器都保留了訪問日誌,記錄了關於用戶訪問和交互的信息,可以通過分析和研究Web日誌記錄中的規律,來識別網站的潛在用戶;可以用基於擴展有向樹模型來識別用戶瀏覽序列模式,從而進行Web日誌挖掘;可以根據用戶訪問的Web記錄挖掘用戶的興趣關聯規則,存放在興趣關聯知識庫中,作為對用戶行為進行預測的依據,從而為用戶預取一些Web頁面,加快用戶獲取頁面的速度,分析這些數據還可以幫助理解用戶的行為,從而改進站點的結構,或為用戶提供個性化的服務。
通過對Web伺服器日誌中大量的用戶訪問記錄深入分析,發現用戶的訪問模式和興趣愛好等有趣、新穎、潛在有用的以及可理解的未知信息和知識,用於分析站點的使用情況,從而輔助管理和支持決策。當前,web日誌挖掘主要被用於個性化服務與定製、改進系統性能和結構、站點修改、商業智能以及web特徵描述等諸多領域。

三、Web日誌挖掘的方法
(一)首先,進行數據的預處理。
從學習者的訪問日誌中得到的原始日誌記錄並不適於挖掘,必須進行適當的處理才能進行挖掘。因此,需要通過日誌清理,去除無用的記錄;對於某些記錄,我們還需要通過站點結構信息,把URL路徑補充成完整的訪問序列;然後劃分學習者,並把學習者的會話劃分成多個事務。
(二)其次,進行模式發現
一旦學習者會話和事務識別完成,就可以採用下面的技術進行模式發現。模式發現, 是對預處理後的數據用數據挖掘演算法來分析數據。分有統計、分類、聚類、關等多種方法。
① 路徑分析。它可以被用於判定在一個站點中最頻繁訪問的路徑,還有一些其它的有關路徑的信息通過路徑分析可以得出。路徑分析可以用來確定網站上的頻繁訪問路徑, 從而調整和優化網站結構, 使得用戶訪問所需網頁更加簡單快捷, 還可以根據用戶典型的瀏覽模式用於智能推薦和有針對性的電子商務活動。例如:70% 的學習者在訪問/ E-Business /M2時,是從/EB開始,經過/ E-Business /SimpleDescription,/ E-Business /M1;65%的學習者在瀏覽4個或更少的頁面內容後就離開了。利用這些信息就可以改進站點的設計結構。
② 關聯規則。 使用關聯規則發現方法,可以從Web的訪問事務中找到的相關性。關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性,用數學模型來描述關聯規則發現的問題:x=>y的蘊含式,其中x,y為屬性——值對集(或稱為項目集),且X∩Y空集。在資料庫中若S%的包含屬性——值對集X的事務也包含屬性——值集Y,則關聯規則X=>Y的置信度為C%。
③ 序列模式。在時間戳有序的事務集中,序列模式的發現就是指那些如「一些項跟隨另一個項」這樣的內部事務模式。它能發現資料庫中如「在某一段時間內,客戶購買商品A,接著會購買商品B,爾後又購買商品C,即序列A→B→C出現的頻率高」之類的信息。序列模式描述的問題是:在給定的交易序列資料庫中,每個序列按照交易的時間排列的一組交易集,挖掘序列函數作用是返回該資料庫中高頻率出現有序列。
④ 分類分析。發現分類規則可以給出識別一個特殊群體的公共屬性的描述,這種描述可以用於分類學習者。分類包括的挖掘技術將找出定義了一個項或事件是否屬於數據中某特定子集或類的規則。該類技術是最廣泛應用於各類業務問題的一類挖掘技術。分類演算法最知名的是決策樹方法,此外還有神經元網路、Bayesian分類等。例如:在/ E-Business /M4學習過的學習者中有40%是20左右的女大學生。
⑤聚類分析。可以從Web訪問信息數據中聚類出具有相似特性的學習者。在Web事務日誌中,聚類學習者信息或數據項能夠便於開發和設計未來的教學模式和學習群體。聚類是將數據集劃分為多個類,使得在同一類中的數據之間有較高的相似度,而在不同類中的數據差別盡可能大。在聚類技術中,沒有預先定義好的類別和訓練樣本存在,所有記錄都根據彼此相似程度來加以歸類。主要演算法有k—means、DBSCAN等。聚類分析是把具有相似特徵的用戶或數據項歸類,在網站管理中通過聚類具有相似瀏覽行為的用戶。基於模糊理論的Web頁面聚類演算法與客戶群體聚類演算法的模糊聚類定義相同,客戶訪問情況可用URL(Uj)表示。有Suj={(Ci,fSuj(Ci))|Ci∈C},其中fSuj(Ci)→[0,1]是客戶Ci和URL(Uj)間的關聯度:式中m為客戶的數量,hits(Ci)表示客戶Ci訪問URL(Uj)的次數。利用Suj和模糊理論中的相似度度量Sfij定義建立模糊相似矩陣,再根據相似類[Xi]R的定義構造相似類,合並相似類中的公共元素得到的等價類即為相關Web頁面。
⑥統計。統計方法是從Web 站點中抽取知識的最常用方法, 它通過分析會話文件, 對瀏覽時間、瀏覽路徑等進行頻度、平均值等統計分析。雖然缺乏深度, 但仍可用於改進網站結構, 增強系統安全性, 提高網站訪問的效率等。
⑦協同過濾。協同過濾技術採用最近鄰技術,利用客戶的歷史、喜好信息計算用戶之間的距離,目標客戶對特點商品的喜好程度由最近鄰居對商品的評價的加權平均值來計算。
(三)最後,進行模式分析。
模式分析。基於以上的所有過程,對原始數據進行進一步分析,找出用戶的瀏覽模式規律,即用戶的興趣愛好及習慣,並使其可視化,為網頁的規劃及網站建設的決策提供具體理論依據。其主要方法有:採用SQL查詢語句進行分析;將數據導入多維數據立方體中,用OLAP工具進行分析並給出可視化的結果輸出。(分類模式挖掘、聚類模式挖掘、時間序列模式挖掘、序列模式挖掘、關聯規則等)

四、關聯規則
(一)關聯規則
顧名思義,關聯規則(association rule)挖掘技術用於於發現資料庫中屬性之間的有趣聯系。一般使用支持度(support)和置信度(confidence)兩個參數來描述關聯規則的屬性。
1.支持度。規則 在資料庫 中的支持度 是交易集中同時包含 , 的事務數與所有事務數之比,記為 。支持度描述了 , 這兩個項集在所有事務中同時出現的概率。
2.置信度。規則 在事務集中的置信度(confidence)是指同時包含 , 的事務數與包含 的事務數之比,它用來衡量關聯規則的可信程度。記為

規則 A Þ C:支持度= support({A}È{C}) = 50%,置信度= support({A}È{C})/support({A}) = 66.6%

(二)Apriori方法簡介
Apriori演算法最先是由Agrawal等人於1993年提出的,它的基本思想是:首先找出所有具有超出最小支持度的支持度項集,用頻繁的(k—1)-項集生成候選的頻繁k-項集;其次利用大項集產生所需的規則;任何頻繁項集的所有子集一定是頻繁項集是其核心。
Apriori演算法需要兩個步驟:第一個是生成條目集;第二個是使用生成的條目集創建一組關聯規則。當我們把最小置信度設為85%,通過關聯規則的形成以及對應置信度的計算,我們可以從中得到以下有用的信息:
1.置信度大於最小置信度時:我們可以這樣認為,用戶群體在瀏覽相關網頁時,所呈列的鏈接之間是有很大關聯的,他們是用戶群的共同愛好,通過網頁布局的調整,從某種意義上,可以帶來更高的點擊率及潛在客戶;
2.置信度小於最小置信度時:我們可以這樣認為,用戶群體對所呈列鏈接之間沒太多的關聯,亦或關聯規則中的鏈接在爭奪用戶。

五、網站中Web日誌挖掘內容
(1)網站的概要統計。網站的概要統計包括分析覆蓋的時間、總的頁面數、訪問數、會話數、惟一訪問者、以及平均訪問、最高訪問、上周訪問、昨日訪問等結果集。
(2)內容訪問分析。內容訪問分析包括最多及最少被訪問的頁面、最多訪問路徑、最多訪問的新聞、最高訪問的時間等。
(3)客戶信息分析。客戶信息分析包括訪問者的來源省份統計、訪問者使用的瀏覽器及操作系統分析、訪問來自的頁面或者網站、來自的IP地址以及訪問者使用的搜索引擎。
(4)訪問者活動周期行為分析。訪問者活動周期行為分析包括一周7天的訪問行為、一天24小時的訪問行為、每周的最多的訪問日、每天的最多訪問時段等。
(5)主要訪問錯誤分析。主要訪問錯誤分析包括服務端錯誤、頁面找不到錯誤等。
(6)網站欄目分析。網站欄目分析包括定製的頻道和欄目設定,統計出各個欄目的訪問情況,並進行分析。
(7)商務網站擴展分析。商務網站擴展分析是專門針對專題或多媒體文件或下載等內容的訪問分析。
(8)有4個方向可以選擇:①對用戶點擊行為的追蹤,click stream研究;②對網頁之間的關聯規則的研究;③對網站中各個頻道的瀏覽模式的研究;④根據用戶瀏覽行為,對用戶進行聚類,細分研究;(如果你能夠結合現有的互聯網產品和應用提出一些自己的建議和意見,那就更有價值了。)
(9)發現用戶訪問模式。通過分析和探究Web日誌記錄中的規律,可以識別電子商務的潛在客戶,提高對最終用戶的服務質量,並改進Web伺服器系統的性能。
(10)反競爭情報活動。反競爭情報是企業競爭情報活動的重要組成部分。

六、相關軟體及演算法
(一)相關軟體:
1.數據挖掘的專用軟體wake。
2.用OLAP工具
3.已經有部分公司開發出了商用的網站用戶訪問分析系統,如WebTrends公司的CommerceTrends 3.0,它能夠讓電子商務網站更好地理解其網站訪問者的行為,幫助網站採取一些行動來將這些訪問者變為顧客。CommerceTrends主要由3部分組成:Report Generation Server、Campain Analyzer和Webhouse Builder。
4.Accrue公司的Accrue Insight,它是一個綜合性的Web分析工具,它能夠對網站的運行狀況有個深入、細致和准確的分析,通過分析顧客的行為模式,幫助網站採取措施來提高顧客對於網站的忠誠度,從而建立長期的顧客關系。
(二)相關演算法:
1.運用各種演算法進行數據挖掘:GSP演算法, Prefixspana演算法,
2.關聯規則分析:Apriori、FP-growth演算法等。
3.Apriori演算法及其變種演算法
4.基於資料庫投影的序列模式生長技術(database project based sequential pattern growth)
5. Wake演算法、MLC++等
6. PageRank演算法和HITS演算法利用Web頁面間的超鏈接信息計算「權威型」(Authorities)網頁和「目錄型」(Hubs)網頁的權值。Web結構挖掘通常需要整個Web的全局數據,因此在個性化搜索引擎或主題搜索引擎研究領域得到了廣泛的應用。
7.參考檢索引擎的挖掘演算法,比如Apache的lucene等。