Hadoop離線資料分析平臺實戰——340瀏覽器PV分析
Hadoop離線資料分析平臺實戰——340瀏覽器PV分析
專案進度
模組名稱 | 完成情況 |
---|---|
使用者基本資訊分析(MR)� | 完成 |
瀏覽器資訊分析(MR) | 未完成 |
地域資訊分析(MR) | 未完成 |
外鏈資訊分析(MR) | 未完成 |
使用者瀏覽深度分析(Hive) | 未完成 |
訂單分析(Hive) | 未完成 |
事件分析(Hive) | 未完成 |
模組介紹
在瀏覽器資訊分析模組中除了使用者、會員和會話的分析外,
還有pv的分析,pv的計算可以代表網站的流量值,
也能夠表示網站對使用者的吸引程度,如果使用者平均pv比較高,
那麼表示網站對使用者的引起程度比較高;如果是值比較低,
那麼表示網站對使用者的吸引程度比較低。
這個時候,就可以通過跳出率等其他統計指標來找出網站的問題所在。
計算規則
pv的計算其實就是計算訪問url的次數,
不涉及的去重,也就是說一個使用者訪問一個url多少次就算多少pv值。
也就是說最終結果是一個pageview事件產生一個pv值,不涉及到任何去重操作。
最終資料儲存:stats_device_browser。
涉及到的列(除了維度列和created列外):pv。
涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_browser。
編碼步驟
- MapReduce程式碼編寫
- collector和xml配置等
- 測試
擴充套件:在計算pv值後,可以計算跳出率以及各個頁面的情況,
可以將頁面分為三大類,進入頁面、正常瀏覽頁面以及退出頁面(按照會話來分析)。
在一個會話中,pageview事件中referrer url是其他網站的訪問就是進入頁面的訪問
,referrer url是本網站的表示是一個正常的瀏覽頁面,
會話中的最後一個訪問頁面是退出頁面以及進入頁面的上一個pageview事件(同一個會話)中的頁面算做退出頁面。
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