网站用户行为分析

二、网站用户行为分析

1. 步骤

1.1 本地数据集上传到数据仓库Hive

1. 数据集下载与查看
2. 数据集预处理
3. 把数据集导入HDFS中
4. 在Hive上创建数据库

1.2 Hive数据分析

1. 给出数据分析需求
2. 用select语句实现数据分析
3. 数据分析结果查看与保存

    

1.3 Hive、MySQL、HBase数据互导

2. 操作过程

2.1 数据准备

移动文件到dataset文件夹下

 语句：sed -i ‘1d‘ raw_user

 语句：vim pre_deal.sh

 语句：head - 10 user_table.txt

2.2 Hive数据分析

（1）用户行为分析需求：2014-12-11~12号有多少条购买商品的记录

    分析步骤

• 语句：select count(*) from bigdata_user where visit_date >‘2014-12-10‘ and visit_date <‘2014-12-13‘ and behavior_type=‘4‘ limit 10;
• 结果截图：运行或存为表格后的查询显示

（2）用户行为分析需求：分析每月1-31号购买情况

 语句：select count(distinct uid),month(visit_date) from bigdata_user where buhavior_type = ‘4‘ group by month(visit_date);

截图：

（3）自定义需求：

1、2014-12-12号当天广东购买商品数

语句：select * from bigdata_user where behavior_type = ‘4‘ and visit_date = ‘2014-12-12‘;

截图：

2、按照省份统计购买数量

语句：select count(*） from bigdata_user where buhavior_type=‘4‘ group by province;

截图：

3、2014-12-12号当天的商品购买与浏览比例

　语句：

select count(*) from bigdata_user where visit_date=‘2014-12-12‘and behavior_type=‘4‘;
截图：

语句：
select count(*) from bigdata_user where visit_date =‘2014-12-12‘;

   截图：

4、用户10001082在2014-12-12号当天活跃度；该用户点击行为占该当天所有点击行为的比例

语句：select count(*) from bigdata_user where uid=10001082 and visit_date=‘2014-12-12‘;

截图：

语句：select count(*) from bigdata_user where visit_date=‘2014-12-12‘;

截图

5、2014-12-12号当天购买4件商品以上的用户

语句：select uid from bigdata_user where behavior_type=‘4‘ and visit_date=‘2014-12-12‘ group by uid having count(behavior_type=‘4‘)>4;

截图：

网站用户行为分析

原文：https://www.cnblogs.com/kayss/p/14188145.html