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大数据需求分析

开发技术 开发技术 2022-11-24 次浏览

 

学习思路:

1.需求是什么?

2.方案是什么?

3.逻辑是什么?

4.开发中的问题?怎么解决?

 

 

整体流量概况:

1.累计用户量

2.每日新增用户量

3.每日的访问人数、次数

4.每日的全部访问人均次数、时长和深度

5.计算用户平均会话数

6.计算当日访问IP数

7.新老用户访问占比

8.每日新老用户分布情况

9.每日新老用户在各个省下的分布

10.每个页面访问次数分布

11.每个版本的使用情况

12.访问终端(app、web、小程序)分布情况

 

 

用户获取:

新增用户量=自然流量+渠道流量

渠道新增用户量

各个渠道新用户人均使用时长

各个渠道的新用户转化率

异常流量分析

 

用户特征:

按地区(省市区)、性别、操作系统、注册时间、浏览器(Chrome、IE、FireFox)

版本的访问的流量分析

不同版本的人均使用时长

各个版本留存

 

事件转化:

新老用户事件发生次数、人数、人均次数

事件次数分段分布(0~1)(1~10)(10~50)

 

 

技术选型:

1.数据量大小

2.业务需求

3.行业内的经验

4.技术成熟度

5.开发维护成本

6.总成本预算

 

组件版本选择:

1.不要选择最新的版本

2.最新版本半年前左右的稳定版

3. 3.1.1 3.1.2 3.2

 

物理机:

128G 20c 40T 8THHD 2TSSD 4W

人、电、物理机:5w

 

集群服务分配:

1.负载均衡

2.保证服务依赖关系尽可能在同一台节点上

数仓部署和理解,hive管理

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程序员灯塔
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