客户行为数据分析
社区干货
如何实现数据流畅转换?火山引擎ByteHouse推出ELT能力
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群在数据分析场景中,企业使用的数据通常具备来源多样化的特点,如支付交易记录、用户行为等,且数据格式各异,有的为行式存储结构,有的为列式存储结构。这就要求企业数仓具备一定的数据转换能力。 传统方式是采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,导致维护成本较高...
我的2021,客户反馈分析的AI智能之旅|社区征文
面对海量数据,显得力不从心。2. **抽样存在偏差**。传统客户体验以问卷调查为载体,这类调研中实际受访的人数往往只占到客户总量的7%,由此得到的客户体验分析难免有失偏颇,容易造成抽样偏差。3. **分析标准不统一**。人工分析数据时,容易受主观情绪的影响,缺乏客观的评判依据,造成分析标准不统一、分析结果不一致。4. **反馈类型多样**。大量非结构化数据(文本、图片、音视频等)相对于结构化信息而言,更难被标准化、被解析,...
火山引擎 ByteHouse:双十一即将到来,如何用数据分析提升电商平台销售转化?
播放时长等数据来判断账号如何进行后续运营,创作者周报等数据看板也能直观反映账号周期性运营情况。 当短视频平台相继引入直播能力之后,对数据实效性需求大大提升。通常情况下,一场直播的时长在几个小时之内,直播的生产消费时效性相比短视频会更强,因而直播数据对于实时性的诉求也就更高。实时数据分析可以帮助直播实现实时监测和策略调整、精准推荐和个性化营销,从而提高用户满意度,增加销售转化率。 那么,究竟什么...
助力春节精准营销,火山引擎ByteHouse加速数据分析效率
数据报告》显示,除夕至大年初六(2月9日-2月15日),吃喝玩乐等生活服务业日均消费规模同比增长153%,这与春节期间商家开展的各种营销活动是紧密相关。 由于促销或者广告投放等营销活动对数据实时分析要求非常高,不少商家或平台通过引入OLAP引擎来解决实时数据分析的问题。以OLAP为数据库架构不仅助力商家实时收集和分析数据,结合数据洞察等产品,还能让商家了解营销策略有效性,判断哪些产品或服务更受欢迎,帮助商家了解客户的需...
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助力春节精准营销,火山引擎ByteHouse加速数据分析效率
数据报告》显示,除夕至大年初六(2月9日-2月15日),吃喝玩乐等生活服务业日均消费规模同比增长153%,这与春节期间商家开展的各种营销活动是紧密相关。 由于促销或者广告投放等营销活动对数据实时分析要求非常高,不少商家或平台通过引入OLAP引擎来解决实时数据分析的问题。以OLAP为数据库架构不仅助力商家实时收集和分析数据,结合数据洞察等产品,还能让商家了解营销策略有效性,判断哪些产品或服务更受欢迎,帮助商家了解客户的需...
4个数据驱动用户增长的痛点背后,有3套最优解
除了用户本身以外,不要忽略广告流量也可以变现; step5. 自传播是用户增长的持久动力, 不能一味靠自己拉新,还要充分利用用户的社交属性来实现自增长。 比如,疫情期间,ZOOM就将用户的社交属性用到了极致,因为大家一旦开会就会自主下载ZOOM软件,并且不断的影响更多的用户使用ZOOM。 上图也是一个可落地实操的方法论,可用在用户的生命周期里的任何阶段。 内环是我们的行为,外环是我们的收获。 通过分析可以得到业务和用户的洞察,通...
实时监控全量用户行为
业务场景 随着数字营销的日益普及,数据驱动的决策已经变得日益重要。我们可以通过创建自定义看板,全方位地、深入地理解全量用户的人群占比、行为表现和人群属性等多个维度,以提供针对性的产品和服务。 操作步骤 Step 1. 创建自定义看板页面。 这一步骤的目标是创建一个专门的自定义看板页面。 Step 2. 创建图表。 这一步骤的目标是定义并创建一系列实用的图表,以直观地展示重要的用户行为数据。具体的图表包括: 性别分布图: 通过...
行为分析专用函数
local 表略 留存分析函数 业务场景 选定一段时间范围,观察此时间范围内每一个时间单位的符合某维度的用户在一段时间范围之后的留存。 留存计算逻辑简介: 先使用 genArrayIf 函数将初访(first_events)及回访(return_events)行为数据预聚合到指定的时间槽位中,得到 Array(UInt8)格式的访问情况位集 bitset。这一步将时间范围切分成离散的时间槽位,并且用位集表示每个槽位上事件发生与否。 再使用 **retention2 **聚合用户初访(fir...
干货 | 抖音集团数据指标体系分析与增长实践
存储用户事件,包括用户启动浏览、购买等行为,我们把用户的一种或者一类行为抽象成一个个事件。在动作发生时用来描述事件信息,被称为事件属性。 **●****用户表:**存储描述用户本身的信息,比如注册时间、VIP等级。 通过这两张表可以完整获取用户指标,并描述出一个用户在什么时间、什么地点,以什么样的形式做了什么事。埋点方案示例参考上图右侧。 **/ 多维数据分析 /**---------------...
语聚AI新增数据知识库功能,一键上传数据文档,高效分析数据
加强数据分析的能力。 **应用场景*** **营销策略分析**:企业可以通过数据知识库快速分析产品销售额或商品销量汇总等数据,知晓客户行为和偏好,了...
语聚AI知识库支持连接数据库,无需上传知识文档,数据分析更高效
它帮助企业管理和处理其数据,目前已有大量企业通过数据库保存数据,例如员工信息、客户数据、产品销售数据等等。但企业运营变得越来越复杂,数据库中的数据量也在持续增长,数据查找、分析效率变得不再便捷。随... 用户不仅 **需要一个强大的知识库,还希望知识库能与企业现有的数据库无缝集成,从而实现更为全面的数据处理和利用。**为了满足以上需求,集简云本周也再次对语聚AI知识库进行升级,目前已支持知识库**连...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
该项目旨在利用大数据技术和机器学习算法,提升用户体验和转化率。作为该项目的成员之一,我参与到了以下几个方面的工作:- 数据采集:通过爬虫、接口、API 等方式,从多个渠道获取用户行为、商品属性、评价反馈等多维度的数据,并进行清洗、整合、标准化等预处理。- 数据分析:通过 Spark、Hadoop 等分布式计算框架,对海量数据进行实时或离线的分析处理,提取用户画像、商品特征、评价情感等有价值的信息,并进行可视化展示。- ...
Finder数据接入概述
研发工程师根据数据接入方案完成数据接入落地。增长营销套件SDK是一款自研的埋点采集工具,用于基础数据收集与增长营销分析。本文为您介绍增长分析的数据接入能力和通用接入流程。 数据流向说明 在进行数据接入前,您需先大致了解Finder进行数据采集前后,采集数据的类型、数据流向。 其中: 行为数据:即根据分析业务目标制定的数据采集方案,在对应位置进行埋点,当用户触发关键事件时,就会将事件埋点上报给后台。 用户数据:采集的用于...
