使用数据挖掘工具 Knime,分析某公司用户使用情况。
- 首先,打开csv文件数据,看到有以下门类:
时间、track id 歌曲名、用户行为、用户id、日期、snap_id 即歌曲门类
- 然后,打开Knime,在local下新建一个project。
- io下选择file Reader
读入 csv文件
- 选择number to string,选择dateindex,为了后边可以选择string to date
- 选择string to date
选择dataindex, 格式yyyyMMdd
- 选择date field extractor,从转换后的date 里面分解开月日年。
- 根据用户id 和 日期排序,选择 row sorter
- 选择groupby
groupby listener id
option 里面:
选择 起、始时间,最多动作,多少首歌曲,歌曲共听了多少遍
最后执行,得出表。