Hadoop离线数据分析平台实战——340浏览器PV分析

Hadoop离线数据分析平台实战——340浏览器PV分析

项目进度

模块名称 完成情况
用户基本信息分析(MR)� 完成
浏览器信息分析(MR) 未完成
地域信息分析(MR) 未完成
外链信息分析(MR) 未完成
用户浏览深度分析(Hive) 未完成
订单分析(Hive) 未完成
事件分析(Hive) 未完成

模块介绍

在浏览器信息分析模块中除了用户、会员和会话的分析外,
还有pv的分析,pv的计算可以代表网站的流量值,
也能够表示网站对用户的吸引程度,如果用户平均pv比较高,
那么表示网站对用户的引起程度比较高;如果是值比较低,
那么表示网站对用户的吸引程度比较低。
这个时候,就可以通过跳出率等其他统计指标来找出网站的问题所在。

计算规则

pv的计算其实就是计算访问url的次数,
不涉及的去重,也就是说一个用户访问一个url多少次就算多少pv值。
也就是说最终结果是一个pageview事件产生一个pv值,不涉及到任何去重操作。

最终数据保存:stats_device_browser。
涉及到的列(除了维度列和created列外):pv。
涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_browser。

编码步骤

  1. MapReduce代码编写
  2. collector和xml配置等
  3. 测试
    扩展:在计算pv值后,可以计算跳出率以及各个页面的情况,
    可以将页面分为三大类,进入页面、正常浏览页面以及退出页面(按照会话来分析)。
    在一个会话中,pageview事件中referrer url是其他网站的访问就是进入页面的访问
    ,referrer url是本网站的表示是一个正常的浏览页面,
    会话中的最后一个访问页面是退出页面以及进入页面的上一个pageview事件(同一个会话)中的页面算做退出页面。
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容