Splunk中如何计算Top100客户的产品类别购买占比

我原本通过以下Splunk查询查看高价值客户的购买产品类型：

# 获取所有购买记录
index=customer_data action=purchase 
# 筛选出购买量前100的高价值客户
[search index=customer_data action=purchase | top limit=100 user_id | table user_id] 
# 展示每个用户购买的产品类别
| stats count by user_id, list(product_category)

但这个查询只能输出每个用户的产品类别列表，我需要得到每个用户各产品类别的购买占比（比如clothing=75%, food=25%的格式）。我试过用statistical_distribution函数但找不到，请问该怎么实现？

解决方案 #

你可以通过多步统计计算实现需求，完整查询如下：

index=customer_data action=purchase
[search index=customer_data action=purchase | top limit=100 user_id | table user_id]
| stats count as category_count by user_id product_category
| eventstats sum(category_count) as total_purchases by user_id
| eval percentage=round((category_count/total_purchases)*100, 1)
| eval category_percent=product_category."=".percentage."%"
| stats list(category_percent) as category_distribution by user_id

步骤说明：

• 第一步：筛选目标用户后，统计每个用户各产品类别的购买次数
• 第二步：用eventstats计算每个用户的总购买量，并将该值关联到对应用户的每一条品类记录中
• 第三步：通过eval计算品类购买占比（保留1位小数），并拼接成品类=百分比%的格式
• 第四步：将每个用户的所有品类占比聚合为一个列表输出

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James Wierzba