用户行为分析系统、方法、存储介质及计算设备技术方案

本发明专利技术公开了一种用户行为分析系统、方法、存储介质及计算设备，该系统包括日志服务器，用于接收不同埋点对象基于预设埋点参数实时上报的用户行为日志并存储至分布式文件系统。分布式文件系统，用于从预设时间段内存储的用户行为日志中解析出用户标识，将属于同一用户的不同用户标识所对应的用户行为日志进行关联后存储至时序数据库。分析子系统，用于将时序数据库中的用户行为日志输入至第一分析模型，由第一分析模型基于用户行为日志按照配置的分析规则分析用户行为。本发明专利技术实施例通过将同一用户的不同用户标识进行打通，能够将不同用户标识对应的用户行为日志进行关联，以方便且更加全面的对用户行为进行分析。

【技术实现步骤摘要】
用户行为分析系统、方法、存储介质及计算设备
本专利技术涉及数据分析
，尤其是一种用户行为分析系统、方法、存储介质及计算设备。
技术介绍
用户行为的分析对于产品迭代和异常诊断都是行之有效的分析方法，正因如此，大量重复类似的分析项目每天都在进行，为了提高效率，通常会将分析方法产品化。目前市面上已有较为成熟的用户行为分析系统，比较易观、growingIO等，但是接入第三方系统需要承担数据安全的风险，同时需要采用其数据采集方案，接入成本较高。目前用户行为分析系统中通常使用的事件分析模型是基于事件(Event)和用户(User)两个核心实体数据，通过SDK(softwaredevelopmentkit，软件开发工具包)采集埋点，在使用产品的各个功能时，这两类数据也可以分别或者贯通起来参与具体的分析和查询。为了使用便捷，通常会把客户端(如H5、小程序、APP等)和后端埋点揉在一起提供给用户，但是不区分埋点类型会造成对用户理解成本的增加。另外，目前用户行为分析系统通常使用独一无二的distinctid标识用户，但是对于不同的客户端，获取到的用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户行为分析系统，其特征在于，包括：/n日志服务器，用于接收不同埋点对象基于预设埋点参数实时上报的用户行为日志并存储至分布式文件系统；/n分布式文件系统，用于从预设时间段内存储的用户行为日志中解析出用户标识，将属于同一用户的不同用户标识所对应的用户行为日志进行关联后存储至时序数据库；/n第一分析子系统，用于将所述时序数据库中的用户行为日志输入至第一分析模型，由所述第一分析模型基于用户行为日志按照对应配置的分析规则分析用户行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户行为分析系统，其特征在于，包括：
日志服务器，用于接收不同埋点对象基于预设埋点参数实时上报的用户行为日志并存储至分布式文件系统；
分布式文件系统，用于从预设时间段内存储的用户行为日志中解析出用户标识，将属于同一用户的不同用户标识所对应的用户行为日志进行关联后存储至时序数据库；
第一分析子系统，用于将所述时序数据库中的用户行为日志输入至第一分析模型，由所述第一分析模型基于用户行为日志按照对应配置的分析规则分析用户行为。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
不同埋点对象包括：服务端、前端H5、小程序、APP、前端广告中至少一项；
预设埋点参数包括：不同属性字段、属性筛选条件中至少一项。


3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，还包括分布式发布订阅消息系统和日志收集系统，其中，
所述日志服务器，还用于将接收的不同埋点对象基于预设埋点参数实时上报的用户行为日志发布至分布式发布订阅消息系统；
所述分布式发布订阅消息系统，用于接收由所述日志服务器发布的来自不同埋点对象的用户行为日志；
所述日志收集系统，用于从所述分布式发布订阅消息系统订阅用户行为日志，并将订阅的用户行为日志存储至分布式文件系统。


4.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述用户标识包括用户注册生成的唯一标识和不同埋点对象生成的必有标识，所述分布式文件系统，还用于：
将同一用户行为日志中解析出的用户的唯一标识和必有标识建立关联，并组合生成统一标识；
将建立关联的唯一标识和必有标识分别对应的用户行为日志进行关联后通过数据库管理工具存储至时序数据库，其中，关联后的用户行为日志与所述统一标识对应。


5.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述第一分析模型包括漏斗模型，所述第一分析子系统，还用于：
接收业务人员对所述漏斗模型配置的包含漏斗转化周期、漏斗步骤及每步骤对应的漏斗事件、漏斗事件筛选条件的分析规则；
利用所述漏斗模型通过所述时序数据库自带的漏斗函数按照对应分析规则分析所述用户行为日志，以分析得到漏斗转化周期内用户执行不同漏斗步骤对应的漏斗事件的用户转化率。


6.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述第一分析模型包括留存模型，所述第一分析子系统，还用于：
接收业务人员对所述留存模型配置的包含留存周期、初始行为事件、后续行为事件、各事件对应筛选条件的分析规则；
利用所述留存模型通过所述时序数据库自带的留存函数按照对应分析规则分析所述用户行为日志，以分析得到留存周期内用户执行初始事件后继续执行后续事件的用户留存率。


7.一种用户行为分析系统，其特征在于，包括：
日志服务器，用于接收不同埋点对象基于预设埋点参数实时上报的用户行为日志；
所述日志服务器，还用于将所述不同埋点对象实时上报的用户行为日志依据不同埋点对象进行分类，将分类后的用户行为日志存储至时序数据库；
第二分析子系统，用于将所述时序数据库中的用户行为日志输入至第二分析模型，由所述第二分析模型基于用户行为日志按照对应配置的分析规则分析用户行为。


8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
不同埋点对象包括：服务端、前端H5、小程序、APP、前端广告中至少一项；
预设埋点参数包括：不同属性字段、属性筛选条件中至少一项。


9.根据权利要求7或8所述的系统，其特征在于，还包括分布式发布订阅消息系统，
所述日志服务器，还用于将不同埋点对象基于预设埋点参数实时上报的用户行为日志发布至分布式发布订阅消息系统；
所述分布式发布订阅消息系统，用于接收由所述日志服务器发布的来自不同埋点对象的用户行为日志；
所述时序数据库，还用于将从所述分布式发布订阅消息系统订阅用户行为日志存储。


10.根据权利要求7或8所述的系统，其特征在于，所述第二分析模型包括事件分析模型，所述第二分析子系统，还用于：
接收业务人员配置的包含能组成组合事件的至少两个具体事件、各具体事件对应的指标和筛选条件、组合事件的组合指标以及组合指标的运算方式的分析规则；
利用所述事件分析模型基于用户行为日志对满足对应筛选条件的至少两个具体事件分别进行聚合计算，得到符合相应具体事件指标的计算结果；
利用所述事件分析模型将符合相应具体事件指标的计算结果，按照组合指标的运算方式计算得到符合所述组合指标的结果。


11.根据权利要求7或8所述的系统，其特征在于，所述第二分析模型包括路径模型，所述第二分析子系统，还用于：
接收业务人员配置的包含具体参与事件及对应筛选条件、目标事件、路径转化周期的分析规则；
利用所述路径模型基于输入的用户行为日志筛选完成目标事件的用户对应的用户行为日志；
利用所述路径模型从筛选出的用户行为日志中进一步筛选在路径转化周期内完成满足对应筛选条件的参与事件的用户行为日志，基于筛选出的用户行为日志分析出不同用户行为路径；
利用所述路径模型分析出不同用户行为路径之间的用户转化率。


12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述第二分析子系统，还用于：
利用所述路径模型按照时间顺序对不同用户行为路径中的行为节点进行排序，去除用户行为路径中的重复行为节点；
利用所述路径模型统计去除重复行为节点后不同用户行为路径分别对应的用户行为路径数量；
利用所述路径模型基于统计出的用户行为路径数量分析不同用户行为路径的用户转化率。


13.一种用户行为分析方法，其特征在于，包括：
接收不同埋点对象基于预设埋点参数实时上报的用户行为日志并存储；
从预设时间段内存储的用户行为日志中解析出用户标识，将属于同一用户的不同用户标识所对应的用户行为日志进行关联后存储至时序数据库；

【专利技术属性】
技术研发人员：徐国兴，高海钊，冯晓梦，王伟，张浩男，蔡晓雨，孙福，杨文瑞，
申请(专利权)人：北京健康之家科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11