87 网站点击流数据分析案例(统计分析-Visit分析【点击流模型】)

简介: 87 网站点击流数据分析案例(统计分析-Visit分析【点击流模型】)
1.回头/单次访客统计

需求描述:查询今日所有回头访客及其访问次数

实现思路:上表中出现次数>1的访客,即回头访客;反之,则为单次访客

drop table dw_user_returning;
create table dw_user_returning(
day string,
remote_addr string,
acc_cnt string)
partitioned by (datestr string);
insert overwrite table dw_user_returning partition(datestr='2013-09-18')
select tmp.day,tmp.remote_addr,tmp.acc_cnt
from
(select '2013-09-18' as day,remote_addr,count(session) as acc_cnt from click_stream_visit group by remote_addr) tmp
where tmp.acc_cnt>1;
2.人均访问频次

需求:统计出每天所有用户访问网站的平均次数(visit) =总visit数/去重总用户数

select sum(pagevisits)/count(distinct remote_addr) from click_stream_visit partition(datestr='2013-09-18');


目录
相关文章
|
6月前
|
数据采集 人工智能 算法
“脏数据不清,分析徒劳”——聊聊数据分析里最容易被忽视的苦差事
“脏数据不清,分析徒劳”——聊聊数据分析里最容易被忽视的苦差事
251 34
|
5月前
|
数据采集 SQL 监控
“你分析个锤子啊,米都没洗净”——数据采集和数据分析的底层逻辑真相
“你分析个锤子啊,米都没洗净”——数据采集和数据分析的底层逻辑真相
133 0
|
机器学习/深度学习 数据采集 DataWorks
数据分析经典案例重现:使用DataWorks Notebook 实现Kaggle竞赛之房价预测,成为数据分析大神!
Python是目前当之无愧的数据分析第一语言,大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例,结合DataWorks Notebook,完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤,主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型,读者可以自行尝试其他更加复杂模型,比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。
|
数据挖掘 C语言 C++
R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。
【10月更文挑战第21天】时间序列分析是一种重要的数据分析方法,广泛应用于经济学、金融学、气象学、生态学等领域。R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。本文将介绍使用R语言进行时间序列分析的基本概念、方法和实例,帮助读者掌握R语言在时间序列分析中的应用。
377 3
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据挖掘
R语言是一种强大的统计分析工具,广泛应用于数据分析和机器学习领域
【10月更文挑战第21天】R语言是一种强大的统计分析工具,广泛应用于数据分析和机器学习领域。本文将介绍R语言中的一些高级编程技巧,包括函数式编程、向量化运算、字符串处理、循环和条件语句、异常处理和性能优化等方面,以帮助读者更好地掌握R语言的编程技巧,提高数据分析的效率。
338 2
|
数据挖掘 UED
ChatGPT数据分析——探索性分析
ChatGPT数据分析——探索性分析
188 1
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
ChatGPT数据分析应用——热力图分析
ChatGPT数据分析应用——热力图分析
559 1
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
380 0
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
874 4
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
262 2

热门文章

最新文章