用户行为分析是数据分析中非常重要的一项内容,在统计活跃用户,分析留存和转化率,改进产品体验,推动用户增长等领域有重要作用,常见的方法包括漏斗分析,路径分析,分群分析等。美团点评每天收集的用户行为日志达到数百亿条,如何在海量数据集上实现对用户行为的快速灵活分析,成为一个巨大的挑战。为此,我们提出并实现了一套面向海量数据的用户行为分析解决方案,将单次分析的耗时从小时级降低到秒级,极大的改善了分析体验,提升了分析人员的工作效率。 本次演讲以用户行为分析场景中最常见的“有序漏斗”需求为例,深入描述了解决方案的核心思路和工程架构,重点呈现构建分布式系统的选型权衡,以及分布式系统的优化方法。
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