用戶行為分析的控制方法和用戶行為分析的控制系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種用戶行為分析的控制方法和用戶行為分析的控制系統(tǒng)，其中，用戶行為分析的控制方法包括：獲取軟件開發(fā)工具上報的用戶行為數(shù)據(jù)；將用戶行為數(shù)據(jù)存儲至分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)，以確定為待分析數(shù)據(jù)；通過通用并行數(shù)據(jù)流實時處理待分析數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，其中，用戶行為數(shù)據(jù)為半格式化數(shù)據(jù)。通過本發(fā)明技術(shù)方案，提升了產(chǎn)品開發(fā)人員對軟件產(chǎn)品的分析效率，加速了軟件產(chǎn)品的改進步驟，減小了服務(wù)器的數(shù)據(jù)交互次數(shù)，同時提升了服務(wù)器的可靠性與穩(wěn)定性。
【專利說明】
用戶行為分析的控制方法和用戶行為分析的控制系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及移動終端技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種用戶行為分析的控制方法和一種用戶行為分析的控制系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]在相關(guān)技術(shù)中，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)與云服務(wù)的發(fā)展，移動應(yīng)用軟件呈現(xiàn)井噴式增長，為了改善與優(yōu)化移動應(yīng)用產(chǎn)品，提高用戶對移動應(yīng)用軟件的用戶體驗，開發(fā)人員需要統(tǒng)計移動終端用戶的使用習(xí)慣，用戶的行為分析，應(yīng)用軟件的性能與質(zhì)量等相關(guān)數(shù)據(jù)。
[0003]雖然目前市場上已經(jīng)出現(xiàn)專門的移動應(yīng)用軟件的統(tǒng)計工具，但這些工具在用戶定位和個性化定制方面都不夠完善，并且統(tǒng)計過程中不能夠保證用戶信息的安全性。
[0004]因此，如何設(shè)計一種新的用戶行為分析的控制方案，以提高用戶行為分析效率和安全性成為亟待解決的技術(shù)問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明正是基于上述技術(shù)問題至少之一，提出了一種新的用戶行為分析的控制方案，通過使用通用并行數(shù)據(jù)流實時處理軟件開發(fā)工具上報的用戶行為數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)了對用戶行為的統(tǒng)計與分析，使產(chǎn)品開發(fā)人員對用戶行為的了解更加全面與完整，提升了移動應(yīng)用軟件的開發(fā)質(zhì)量與相關(guān)服務(wù)器的穩(wěn)定性，提高了用戶對產(chǎn)品的使用體驗，從而可以提升產(chǎn)品的知名度，增加產(chǎn)品的用戶數(shù)量。
[0006]有鑒于此，本發(fā)明提出了一種用戶行為分析的控制方法，包括:獲取軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù);將用戶行為數(shù)據(jù)存儲至分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)，以確定為待分析數(shù)據(jù);通過通用并行數(shù)據(jù)流實時處理待分析數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，其中，用戶行為數(shù)據(jù)為半格式化數(shù)據(jù)。
[0007]在該技術(shù)方案中，通過使用通用并行數(shù)據(jù)流實時處理軟件開發(fā)工具上報的用戶行為數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)了對用戶行為的統(tǒng)計與分析，使產(chǎn)品開發(fā)人員對用戶行為的了解更加全面與完整，提升了移動應(yīng)用軟件的開發(fā)質(zhì)量與相關(guān)服務(wù)器的穩(wěn)定性，提高了用戶對產(chǎn)品的使用體驗，從而可以提升產(chǎn)品的知名度，增加產(chǎn)品的用戶數(shù)量。
[0008]具體地，通過消息中間件如kafka從軟件開發(fā)包(Soft Development Kit，即sdk)獲取用戶行為數(shù)據(jù)，用戶行為數(shù)據(jù)采用半格式化數(shù)據(jù)如json，鑒于json基于鍵值的靈活格式非常易于擴展，并且可基于json數(shù)據(jù)的事件類型確定對應(yīng)的json組件。
[0009]其中，通用并行數(shù)據(jù)流即Spark Streaming，具有高效地實時處理能力，消息中間件從軟件開發(fā)包獲取用戶行為數(shù)據(jù)(如用戶對軟件功能的操作信息和數(shù)據(jù)交互信息等)，通過Spark Streaming運算于分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)(S卩Tachyon)，進一步地，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)分析處理得到統(tǒng)計結(jié)果，并借助報表展示系統(tǒng)對分析后的用戶行為數(shù)據(jù)進行展示，同時，向用戶提供數(shù)據(jù)調(diào)用接口以供用戶訪問。
[0010]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，通過通用并行數(shù)據(jù)流處理待分析數(shù)據(jù)，具體包括以下步驟:根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對用戶行為數(shù)據(jù)進行劃分，以創(chuàng)建用戶行為分析任務(wù)；將用戶行為分析任務(wù)發(fā)送至對應(yīng)的分析執(zhí)行組件，以通過分析執(zhí)行組件對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析，其中，分析任務(wù)構(gòu)成的隊列即為待分析數(shù)據(jù)。
[0011]在該技術(shù)方案中，通過用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對其進行劃分，結(jié)合了流式處理、批處理和查詢等應(yīng)用，通過RDD(Resilient Distributed Datasets，彈性分布式數(shù)據(jù)集)和數(shù)據(jù)重用機制得到更高效的容錯處理過程，從而提高數(shù)據(jù)分析的實時性。
[0012]其中，Spark Streaming將用戶行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Spark graph，并生成RDD graph，繼而創(chuàng)建Spark act1n，根據(jù)Spark act1n生成的Spark job發(fā)送至Job manager，并通過Spark schedule調(diào)度Job隊列中的任務(wù)至對應(yīng)的Spark executor上執(zhí)行。
[0013]在上述任一項技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括:根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句。
[0014]在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句，其中，關(guān)系型查詢語句有助于提高分析數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)有助于減小數(shù)據(jù)交互壓力，進而提高數(shù)據(jù)訪問量。
[0015]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括:將分析完成的用戶行為數(shù)據(jù)通過開源工具創(chuàng)建完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)的可視化界面，并提示給用戶。
[0016]在該技術(shù)方案中，通過開源工具創(chuàng)建可視化界面，提升了用戶分析的實時性和用戶體驗，其中，開源工具的一種實施方式為百度echarts工具。
[0017]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括:將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，以供用戶通過調(diào)用接口對完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)進行訪問。
[0018]在該技術(shù)方案中，通過將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，提升了用戶調(diào)用分析數(shù)據(jù)的便捷性和可擴展性。
[0019]根據(jù)本發(fā)明第二方面，還提出了一種用戶行為分析的控制系統(tǒng)，包括:獲取單元，獲取軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù);存儲單元，用于將用戶行為數(shù)據(jù)存儲至分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)，以確定為待分析數(shù)據(jù);分析單元，使用通用并行數(shù)據(jù)流實時處理待分析數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，其中，用戶行為數(shù)據(jù)為半格式化數(shù)據(jù)。
[0020]在該技術(shù)方案中，通過使用通用并行數(shù)據(jù)流實時處理軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)了對用戶行為的統(tǒng)計與分析，使產(chǎn)品開發(fā)人員對用戶行為的了解更加全面與完整，提升了移動應(yīng)用軟件的開發(fā)質(zhì)量與相關(guān)服務(wù)器的穩(wěn)定性，提高了用戶對產(chǎn)品的使用體驗，從而可以提升產(chǎn)品的知名度，增加產(chǎn)品的用戶數(shù)量。[0021 ] 具體地，通過消息中間件如kafka從軟件開發(fā)包(Soft Development Kit，即sdk)獲取用戶行為數(shù)據(jù)，用戶行為數(shù)據(jù)采用半格式化數(shù)據(jù)如json，鑒于json基于鍵值的靈活格式非常易于擴展，并且可基于json數(shù)據(jù)的事件類型確定對應(yīng)的json組件。
[0022]其中，通用并行數(shù)據(jù)流即Spark Streaming，具有高效地實時處理能力，消息中間件從軟件開發(fā)包抓取用戶行為數(shù)據(jù)(如用戶對軟件功能的操作信息和數(shù)據(jù)交互信息等)，通過Spark Streaming運算于分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)(S卩Tachyon)，進一步地，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)分析得到統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并借助報表展示系統(tǒng)對分析后的用戶行為數(shù)據(jù)進行展示，同時，向用戶提供數(shù)據(jù)調(diào)用接口以供用戶訪問。
[0023]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，分析單元包括:創(chuàng)建單元，用于根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對用戶行為數(shù)據(jù)進行劃分，以創(chuàng)建用戶行為分析任務(wù);發(fā)送單元，用于將用戶行為分析任務(wù)發(fā)送至對應(yīng)的分析執(zhí)行組件，以通過分析執(zhí)行組件對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析，其中，分析任務(wù)構(gòu)成的隊列即為待分析數(shù)據(jù)。
[0024]在該技術(shù)方案中，通過用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對其進行劃分，結(jié)合了流式處理、批處理和查詢等應(yīng)用，通過RDD(Resilient Distributed Datasets，彈性分布式數(shù)據(jù)集)和數(shù)據(jù)重用機制得到更高效的容錯處理過程，從而提高數(shù)據(jù)分析的實時性。
[°°25] 其中，Spark Streaming將用戶行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Spark graph，并生成RDD graph，繼而創(chuàng)建Spark act1n，根據(jù)Spark act1n生成的Spark job發(fā)送至Job manager，并通過Spark schedule調(diào)度Job隊列中的任務(wù)至對應(yīng)的Spark executor上執(zhí)行。
[0026]在上述任一項技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括:生成單元，用于根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句。
[0027]在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句，其中，關(guān)系型查詢語句有助于提高分析數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)有助于減小數(shù)據(jù)交互壓力，進而提高數(shù)據(jù)訪問量。
[0028]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括:創(chuàng)建單元，用于將分析完成的用戶行為數(shù)據(jù)通過開源工具創(chuàng)建可視化界面，并展示給用戶。
[0029]在該技術(shù)方案中，通過開源工具創(chuàng)建可視化界面，提升了用戶分析的實時性和用戶體驗，其中，開源工具的一種實施方式為百度echarts工具。
[0030]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，發(fā)送單元還用于:將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，以供用戶通過調(diào)用接口對完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)進行訪問。
[0031]在該技術(shù)方案中，通過將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，提升了用戶調(diào)用分析數(shù)據(jù)的便捷性和可擴展性。
[0032]通過以上技術(shù)方案，通過使用通用并行數(shù)據(jù)流實時處理軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)了對用戶行為的統(tǒng)計與分析，使產(chǎn)品開發(fā)人員對用戶行為的了解更加全面與完整，提升了移動應(yīng)用軟件的開發(fā)質(zhì)量與相關(guān)服務(wù)器的穩(wěn)定性，提高了用戶對產(chǎn)品的使用體驗，從而可以提升產(chǎn)品的知名度，增加產(chǎn)品的用戶數(shù)量。
【附圖說明】
[0033]圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例的用戶行為分析的控制方法的示意流程圖；
[0034]圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例的用戶行為分析的控制系統(tǒng)的示意框圖；
[0035]圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的用戶行為分析的控制方法的示意流程圖。
【具體實施方式】
[0036]為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點，下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進行進一步的詳細(xì)描述。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請的實施例及實施例中的特征可以相互組合。
[0037]在下面的描述中闡述了很多具體細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明，但是，本發(fā)明還可以采用第三方不同于在此描述的第三方方式來實施，因此，本發(fā)明的保護范圍并不受下面公開的具體實施例的限制。
[0038]圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例的用戶行為分析的控制方法的示意流程圖。
[0039]如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明的實施例的用戶行為分析的控制方法，包括:步驟102，獲取軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù);步驟104，將用戶行為數(shù)據(jù)存儲至分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)，以確定為待分析數(shù)據(jù);步驟106，通過通用并行數(shù)據(jù)流實時處理待分析數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，其中，用戶行為數(shù)據(jù)為半格式化數(shù)據(jù)。
[0040]在該技術(shù)方案中，通過使用通用并行數(shù)據(jù)流實時處理軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)了對用戶行為的統(tǒng)計與分析，使產(chǎn)品開發(fā)人員對用戶行為的了解更加全面與完整，提升了移動應(yīng)用軟件的開發(fā)質(zhì)量與相關(guān)服務(wù)器的穩(wěn)定性，提高了用戶對產(chǎn)品的使用體驗，從而可以提升產(chǎn)品的知名度，增加產(chǎn)品的用戶數(shù)量。[0041 ] 具體地，通過消息中間件如kafka從軟件開發(fā)包(Soft Development Kit，即sdk)獲取用戶行為數(shù)據(jù)，用戶行為數(shù)據(jù)采用半格式化數(shù)據(jù)如json，鑒于json基于鍵值的靈活格式非常易于擴展，并且可基于json數(shù)據(jù)的事件類型確定對應(yīng)的json組件。
[0042]其中，通用并行數(shù)據(jù)流即Spark Streaming，具有高效地實時處理能力，消息中間件從軟件開發(fā)包抓取用戶行為數(shù)據(jù)(如用戶對軟件功能的操作信息和數(shù)據(jù)交互信息等)，通過Spark Streaming運算于分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)(S卩Tachyon)，進一步地，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)得到統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，并借助報表展示系統(tǒng)對分析后的用戶行為數(shù)據(jù)進行展示，同時，向用戶提供數(shù)據(jù)調(diào)用接口以供用戶訪問。
[0043]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，通過通用并行數(shù)據(jù)流處理待分析數(shù)據(jù)，具體包括以下步驟:根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對用戶行為數(shù)據(jù)進行劃分，以創(chuàng)建用戶行為分析任務(wù)；將用戶行為分析任務(wù)發(fā)送至對應(yīng)的分析執(zhí)行組件，以通過分析執(zhí)行組件對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析，其中，分析任務(wù)構(gòu)成的隊列即為待分析數(shù)據(jù)。
[0044]在該技術(shù)方案中，通過用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對其進行劃分，結(jié)合了流式處理、批處理和查詢等應(yīng)用，通過RDD(Resilient Distributed Datasets，彈性分布式數(shù)據(jù)集)和數(shù)據(jù)重用機制得到更高效的容錯處理過程，從而提高數(shù)據(jù)分析的實時性。
[0045]其中，Spark Streaming將用戶行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Spark graph，并生成RDD graph，繼而創(chuàng)建Spark act1n，根據(jù)Spark act1n生成的Spark job發(fā)送至Job manager，并通過Spark schedule調(diào)度Job隊列中的任務(wù)至對應(yīng)的Spark executor上執(zhí)行。
[0046]在上述任一項技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括:根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句。
[0047]在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句，其中，關(guān)系型查詢語句有助于提高分析數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)有助于減小數(shù)據(jù)交互壓力，進而提高數(shù)據(jù)訪問量。
[0048]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括:將分析完成的用戶行為數(shù)據(jù)通過開源工具創(chuàng)建可視化界面，并提示給用戶。
[0049]在該技術(shù)方案中，通過開源工具創(chuàng)建可視化界面，提升了用戶分析的實時性和用戶體驗，其中，開源工具的一種實施方式為百度echarts工具。
[0050]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括:將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，以供用戶通過調(diào)用接口對完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)進行訪問。
[0051]在該技術(shù)方案中，通過將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，提升了用戶調(diào)用分析數(shù)據(jù)的便捷性和可擴展性。
[0052]圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例的用戶行為分析的控制系統(tǒng)的示意框圖。
[0053]如圖2所示，根據(jù)本發(fā)明的實施例的用戶行為分析的控制系統(tǒng)200，包括:獲取單202，獲取軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù);存儲單元204，用于將用戶行為數(shù)據(jù)存儲至分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)，以確定為待分析數(shù)據(jù);分析單元206，用于通過通用并行數(shù)據(jù)流實時處理待分析數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，其中，用戶行為數(shù)據(jù)為半格式化數(shù)據(jù)。
[0054]在該技術(shù)方案中，通過使用通用并行數(shù)據(jù)流實時處理軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)了對用戶行為的統(tǒng)計與分析，使產(chǎn)品開發(fā)人員對用戶行為的了解更加全面與完整，提升了移動應(yīng)用軟件的開發(fā)質(zhì)量與相關(guān)服務(wù)器的穩(wěn)定性，提高了用戶對產(chǎn)品的使用體驗，從而可以提升產(chǎn)品的知名度，增加產(chǎn)品的用戶數(shù)量。
[0055]具體地，通過消息中間件如kafka從軟件開發(fā)包(Soft Development Kit，即sdk)獲取用戶行為數(shù)據(jù)，用戶行為數(shù)據(jù)采用半格式化數(shù)據(jù)如json，鑒于json基于鍵值的靈活格式非常易于擴展，并且可基于json數(shù)據(jù)的事件類型確定對應(yīng)的json組件。
[0056]其中，通用并行數(shù)據(jù)流即Spark Streaming，具有高效地實時處理能力，消息中間件從軟件開發(fā)包抓取用戶行為數(shù)據(jù)(如用戶對軟件功能的操作信息和數(shù)據(jù)交互信息等)，通過Spark Streaming運算于分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)(S卩Tachyon)，進一步地，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)得到統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，并借助報表展示系統(tǒng)對分析后的用戶行為數(shù)據(jù)進行展示，同時，向用戶提供數(shù)據(jù)調(diào)用接口以供用戶訪問。
[0057]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，分析單元206包括:創(chuàng)建單元2062，用于根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對用戶行為數(shù)據(jù)進行劃分，以創(chuàng)建用戶行為分析任務(wù);發(fā)送單元2064，用于將用戶行為分析任務(wù)發(fā)送至對應(yīng)的分析執(zhí)行組件，以通過分析執(zhí)行組件對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析，其中，分析任務(wù)構(gòu)成的隊列即為待分析數(shù)據(jù)。
[0058]在該技術(shù)方案中，通過用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對其進行劃分，結(jié)合了流式處理、批處理和查詢等應(yīng)用，通過RDD(Resilient Distributed Datasets，彈性分布式數(shù)據(jù)集)和數(shù)據(jù)重用機制得到更高效的容錯處理過程，從而提高數(shù)據(jù)分析的實時性。
[0059]其中，Spark Streaming將用戶行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Spark graph，并生成RDD graph，繼而創(chuàng)建Spark act1n，根據(jù)Spark act1n生成的Spark job發(fā)送至Job manager，并通過Spark schedule調(diào)度Job隊列中的任務(wù)至對應(yīng)的Spark executor上執(zhí)行。
[0060]在上述任一項技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括:生成單元208，用于根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句。
[0061]在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句，其中，關(guān)系型查詢語句有助于提高分析數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)有助于減小數(shù)據(jù)交互壓力，進而提高數(shù)據(jù)訪問量。
[0062]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括:創(chuàng)建單元210，用于將分析完成的用戶行為數(shù)據(jù)通過開源工具創(chuàng)建可視化界面，并展示給用戶。
[0063]在該技術(shù)方案中，通過開源工具創(chuàng)建可視化界面，提升了用戶分析的實時性和用戶體驗，其中，開源工具的一種實施方式為百度echarts工具。
[0064]在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，發(fā)送單元2064還用于:將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，以供用戶通過調(diào)用接口對完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)進行訪問。
[0065]在該技術(shù)方案中，通過將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，提升了用戶調(diào)用分析數(shù)據(jù)的便捷性和可擴展性。
[0066]圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的用戶行為分析的控制方法的示意流程圖。
[0067]如圖3所示，根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的用戶行為分析的控制方法，包括:步驟302，獲取軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù);步驟304，將用戶行為數(shù)據(jù)存儲至分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)，以確定為待分析數(shù)據(jù);步驟306，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對用戶行為數(shù)據(jù)進行劃分，以創(chuàng)建用戶行為分析任務(wù);步驟308，將用戶行為分析任務(wù)發(fā)送至對應(yīng)的分析執(zhí)行組件，以通過分析執(zhí)行組件對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析;步驟310，根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句;步驟312，將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，以供用戶通過調(diào)用接口對完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)進行訪問。
[0068]以上結(jié)合附圖詳細(xì)說明了本發(fā)明的技術(shù)方案，考慮到相關(guān)技術(shù)中如何設(shè)計一種新的用戶行為分析的控制方案以提高用戶行為分析效率和安全性的技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種新的用戶行為分析的控制方案，通過使用通用并行數(shù)據(jù)流實時處理軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù)，以完成對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)了對用戶行為的統(tǒng)計與分析，使產(chǎn)品開發(fā)人員對用戶行為的了解更加全面與完整，提升了移動應(yīng)用軟件的開發(fā)質(zhì)量與相關(guān)服務(wù)器的穩(wěn)定性，提高了用戶對產(chǎn)品的使用體驗，從而可以提升產(chǎn)品的知名度，增加產(chǎn)品的用戶數(shù)量。
[0069]以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1.一種用戶行為分析的控制方法，其特征在于，包括: 獲取軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù)； 將所述用戶行為數(shù)據(jù)存儲至分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)，以確定為待分析數(shù)據(jù)； 通過通用并行數(shù)據(jù)流實時處理所述待分析數(shù)據(jù)，以完成對所述用戶行為數(shù)據(jù)的分析， 其中，所述用戶行為數(shù)據(jù)為半格式化數(shù)據(jù)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用戶行為分析的控制方法，其特征在于，通過通用并行數(shù)據(jù)流處理所述待分析數(shù)據(jù)，具體包括以下步驟: 根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對所述用戶行為數(shù)據(jù)進行劃分，以創(chuàng)建用戶行為分析任務(wù)； 將所述用戶行為分析任務(wù)發(fā)送至對應(yīng)的分析執(zhí)行組件，以通過所述分析執(zhí)行組件對所述用戶行為數(shù)據(jù)進行分析， 其中，所述分析任務(wù)構(gòu)成的隊列即為所述待分析數(shù)據(jù)。3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的用戶行為分析的控制方法，其特征在于，還包括: 根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用戶行為分析的控制方法，其特征在于，還包括: 將分析完成的用戶行為數(shù)據(jù)通過開源工具創(chuàng)建可視化界面，并展示給用戶。5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用戶行為分析的控制方法，其特征還包括: 將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，以供用戶通過所述調(diào)用接口對所述完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)進行訪問。6.一種用戶行為分析的控制系統(tǒng)，其特征包括: 獲取單元，獲取軟件開發(fā)包上報的用戶行為數(shù)據(jù)； 存儲單元，用于將所述用戶行為數(shù)據(jù)存儲至分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)，以確定為待分析數(shù)據(jù)； 分析單元，用于通過通用并行數(shù)據(jù)流實時處理所述待分析數(shù)據(jù)，以完成對所述用戶行為數(shù)據(jù)的分析， 其中，所述用戶行為數(shù)據(jù)為半格式化數(shù)據(jù)。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用戶行為分析的控制系統(tǒng)，其特征在于，所述分析單元包括: 創(chuàng)建單元，用于根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)的時間屬性對所述用戶行為數(shù)據(jù)進行劃分，以創(chuàng)建用戶行為分析任務(wù)； 發(fā)送單元，用于將所述用戶行為分析任務(wù)發(fā)送至對應(yīng)的分析執(zhí)行組件，以通過所述分析執(zhí)行組件對所述用戶行為數(shù)據(jù)進行分析， 其中，所述分析任務(wù)構(gòu)成的隊列即為所述待分析數(shù)據(jù)。8.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的用戶行為分析的控制系統(tǒng)，其特征在于，還包括: 生成單元，用于根據(jù)完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)生成關(guān)系型查詢語句和/或非關(guān)系型查詢語句。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的用戶行為分析的控制系統(tǒng)，其特征在于，還包括: 創(chuàng)建單元，用于將分析完成的用戶行為數(shù)據(jù)通過開源工具創(chuàng)建可視化界面，并展示給用戶。10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的用戶行為分析的控制系統(tǒng)，其特征在于， 所述發(fā)送單元還用于:將完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送至調(diào)用接口，以供用戶通過所述調(diào)用接口對所述完成分析的用戶行為數(shù)據(jù)進行訪問。
【文檔編號】G06F17/30GK105912582SQ201610201838
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年3月31日
【發(fā)明人】黃德權(quán)
【申請人】暢捷通信息技術(shù)股份有限公司