网易新闻客户端用户分析系统的设计与实现

发布时间：2017-07-18 19:34

  本文关键词：网易新闻客户端用户分析系统的设计与实现

  更多相关文章： 用户分析 MapReduce 忠诚度 用户价值

【摘要】：用户是互联网产品发展过程中最重要的因素,从用户行为中可以分析产品的发展趋势、总结产品发展策略、提高产品质量,为产品在竞争中处于不败地位打下理论基础。为了给网易新闻客户端发展过程中遇到的问题提供解决思路,从用户行为中挖掘有用的信息并形成具有参考价值的数据报告的需求十分强烈。本文设计并实现了该产品的用户分析系统,从微观上挖掘并展示用户的详细信息,从宏观上分析产品的发展趋势以及运营推广过程中的问题。 该系统包括数据统计与计算子系统以及数据可视化子系统,设计了一套高可重用性、高灵活性的代码开发与维护方案。通过需求分析介绍产品的目标和功能模块,通过概要设计阐述系统架构,详细设计与实现是系统的实现过程,应用案例展示阐明了系统的价值所在。笔者独立完成或者主要参与以下6个模块： (1)用户阅读报告模块：计算用户阅读数、登录数、阅读新闻兴趣分布的每日增量以及历史总量。 (2)个人详细信息计算模块：统计并展示用户年龄、性别、地域等属性,计算并展示用户浏览数、登录、跟帖、分享情况,分析并展示用户忠诚度、用户综合价值等数据并提供Hive的个性化查询。 (3)用户行为数据统计与排名模块：统计用户某些行为发生的次数并显示次数排名靠前的用户。 (4)金币商城数据统计与排名模块：主要统计金币商城的金币获取、存留、消耗情况以及用户个人的金币相关数据并对用户数据排名。 (5)用户画像模块：包括用户的年龄、性别、地域、手机型号分布,用户忠诚度分布,新老用户流失率等数据的展示,是用户整体状况的分析报告。 (6)渠道分析报告模块：从新用户流失率、用户总量、用户忠诚度分布、用户价值分布、每月新用户数量等5个层面分析渠道价值。 该系统已有Beta0.8版本上线,虽然由于数据以及时间的原因略有不足,但是已经能够做到为产品的运营推广以及用户调研等方面提供数据支持。该系统产生的数据还为推荐系统以及广告系统的开发提供了有效的数据支持。
【关键词】：用户分析 MapReduce 忠诚度 用户价值
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 序言8-9
• 目录9-12
• 1 引言12-17
• 1.1 项目背景与意义12-14
• 1.1.1 用户分析系统概述13-14
• 1.1.2 用户分析系统的目标与意义14
• 1.2 课题相关国内外发展现状研究14-15
• 1.2.1 Google Analytics介绍14-15
• 1.2.2 Google Analytics的借鉴意义15
• 1.3 论文工作与篇章结构15-17
• 2 用户分析系统的需求分析17-29
• 2.1 需求综述17-19
• 2.1.1 产品特点分析17-18
• 2.1.2 用户特征分析18-19
• 2.2 关键指标简介19
• 2.3 用户分析系统的功能性需求19-28
• 2.3.1 用户阅读报告模块21-22
• 2.3.2 个人详细信息计算模块22-23
• 2.3.3 用户行为数据统计与排名模块23-24
• 2.3.4 金币商城数据统计与排名模块24-26
• 2.3.5 用户画像模块26-27
• 2.3.6 渠道分析报告模块27-28
• 2.4 用户分析系统的非功能性需求28
• 2.5 本章小结28-29
• 3 用户分析系统的概要设计29-41
• 3.1 设计目标29
• 3.2 用户系统总体功能结构29-30
• 3.3 用户分析系统的技术架构30-35
• 3.3.1 系统整体架构31-32
• 3.3.2 系统详细技术架构32-35
• 3.4 数据存储设计35-39
• 3.4.1 数据收集系统的数据接口设计35-36
• 3.4.2 Mysq1数据库设计36-39
• 3.5 代码框架设计39-40
• 3.6 本章小结40-41
• 4 用户分析系统的详细设计与实现41-62
• 4.1 用户阅读报告模块的设计与实现41-48
• 4.2 个人详细信息计算模块的设计与实现48-51
• 4.3 用户行为数据统计与排名模块的设计与实现51-52
• 4.4 金币商城数据统计与排名模块的设计与实现52
• 4.5 用户画像模块的设计与实现52-53
• 4.6 渠道分析报告模块的设计与实现53
• 4.7 数据可视化子系统的详细设计与实现53-56
• 4.8 关键指标的计算与优化56-61
• 4.8.1 用户忠诚度57-59
• 4.8.2 用户流失率59-60
• 4.8.3 用户综合价值模型60-61
• 4.9 本章小结61-62
• 5 部分应用案例展示62-68
• 5.1 用户阅读报告模块在客户端中的展示62
• 5.2 个人详细信息计算模块的应用62-63
• 5.3 用户画像模块的应用案例63-66
• 5.3.1 用户流失率对于活动质量的判断64-65
• 5.3.2 判断产品整体状况65-66
• 5.4 渠道价值分析报告模块对于渠道的价值判断66-67
• 5.5 对于推荐系统等其他业务系统的数据支持67
• 5.6 本章小结67-68
• 6 总结与展望68-70
• 6.1 项目成果与论文总结68-69
• 6.2 不足与展望69-70
• 参考文献70-72
• 作者简历及攻读硕士专业学位期间取得的研究成果72-74
• 学位论文数据集74

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