• 一、(项目业务介绍)亿级用户行为之大数据实时分析


     一、项目业务介绍

    1. 学习该项目的是什么?

    flume+kafka+Spark Streaming+hbase

    1)掌握高可用的大数据采集系统

    2)掌握高并发的分布式消息队列

    3)掌握基于内存的高吞吐的实时计算

    4)海量存储,毫秒级查询的数据库

    2. 公司在什么背景下做这个项目?

    1)需要采集用户数据

    2)采集数据需要经过用户的同意

    3) 奖励:成长值,各种特权(优惠券,电影票,),游戏币,游戏礼包。

    4)进一步刺激用户对手机应用的使用,而且可以用用户实时看到手机应用的使用情况

    5)随着业务的规模以及用户量越来越大,对系统接口的响应情况实时监控,比如pv,uv,接口响应时间

    3. 做这个项目对公司有何意义?

    1)合法获取用户手机数据

    2)奖励用户成长值,用户可以兑换虚拟币或者升级用户等级特权,然后可以玩游戏,逛商城,看电影,视频等

      对用户做用户画像,喜欢,行为,后期可以做推荐或定制操作。

    3)用户获得了优惠或者好处之后胡,那么用户就会越来越活越。然后我们可以对接第三方平台

      (携程,大众点评)或者接一些广告,提供了更多的服务,促进了用户活跃度,形成良性循环

    4. 公司当前业务架构是什么样的?

    1)用户可以通过做业务(比如签到,在线观看剧集),就可以增加成长值,用户同意上报使用情况,也可以增加成长值

    2)成长值可以兑换虚拟币,可以玩游戏,也可以在商城买东西

    3)成长值达到一定的量级,用户就可以升级,不用用户有不同的等级特权(电影,视频会员等)。用户等级越高

      用户特权就越多,用户越愿意使用你的应用。使用越频繁,用户等级升级的越快,此时形成一个闭门

      对用户的粘性就越高

    4)用户下载使用什么游戏,到商城购买什么商品,这些数据也会上报。对用户数据进行分析,喜欢什么游戏

      喜欢购买什么商品,对你这个用户做什么用户画像,进一步挖掘、建模,供给业务部门使用。

      当用户再次登录使用手机应用,推荐合适广告。业务这一块离线计算,数据挖掘。

    5)用户上报使用应用情况,对用户使用应用进程统计,做实时计算。实时分析结果,又反过来服务用户

      用户喜好哪款游戏,购买什么商品

    5. 项目需求分析

    1)用户玩过哪些app和使用时长

    2)用户每小时玩机多长时间

    3)每天的玩机时长

    4)用户每个应用每个小时玩机时长

    5)用户每个应用每天的玩机时长

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