大資料下的使用者行為分析
- Consumer behaviour is the study of when，why，how and where people do or don’t buy a product。
使用者行為一般指使用者通過中間資源，購買、使用和評價某種產品的記錄。同時輔以使用者、資源、產品自身及環境的資訊。
使用者行為記錄一般可以表示一組屬性的集合：｛屬性1，屬性2，…，屬性N｝ - 使用者行為分析主要是研究物件使用者的行為。資料來源包括使用者的日誌資訊、使用者主體資訊和外界環境資訊。通過特定的工具對使用者在網際網路/移動網際網路上的行為進行記錄，記錄的資訊通常稱為使用者日誌。
資料內容：
（1）網站日誌：使用者在訪問某個目標網站時，網站記錄的使用者相關行為資訊；
（2）搜尋引擎日誌：搜尋引擎日誌系統所記錄的使用者在搜尋引擎上的相關行為資訊；
（3）使用者瀏覽日誌：通過特定的工具和途徑記錄使用者所記錄的使用者在該搜尋引擎上的相關行為資訊；
（4）使用者主體資料：如使用者群的年齡、受教育程度、興趣愛好等；
（5）外界環境資料：如移動網際網路流量、手機上網使用者增長、自費套餐等；
資料特點：
（1）大資料量/海量資料，big data；
（2）實時分析/準實時分析、離線分析；
（3）由於使用者日誌包含大量使用者個人資訊，為避免涉及過多的使用者隱私，日誌工具通常對使用者個人資訊進行加密，不涉及具體使用者行為的細節內容，保護使用者隱私；
（4）日誌資訊通常含有較多的噪音，因此，基於個人行為資訊分析得到的結論常常存在著很大的不可靠性。 - 使用者行為分析平臺主要面臨海量資料處理困難、分析模型演算法複雜、建設和運營成本高昂等方面的技術難點和挑戰。
海量資料處理困難：
（1）問題：面臨TB甚至PB級的海量資料，傳統關係資料庫儲存尚可，但對OLAP分析效仿低下；
（2）難點：如何可實現可擴充套件的資料儲存、靈活快捷的資料訪問？
（3）思路：利用Nosql資料庫解決大資料儲存，通過水平擴充套件讀寫負載提高訪問效能；
分析模型演算法複雜：
（1）問題：分析需要運用預警預測、聚類、協同過濾等資料探勘演算法，演算法的程式設計複雜度和計算複雜度都非常大；
（2）難點：如何實現分析模型，並提供實時高速的複雜分析；
（3）思路：改造開源的資料探勘模型庫，並運用Hadoop等平行計算框架；
建設和運維成本高昂：
（1）問題：傳統資料庫和分析軟體進行海量資料分析將導致天價的軟體授權許可費用；外部資料分析服務同樣價格昂貴，並且面臨安全性和靈活性侷限；
（2）難點：如何低成本高效率的建設和運維繫統？
（3）思路：基於可靠的開源解決方案構建獨立自主經濟靈活的分析平臺。 - Hadoop是基於Google有關大資料的論文實現的開源專案，最初的框架由Doug Cutting在2005年提出，目前是由Apache維護的開源專案。從最初到現在，Hadoop系統在7年中開發完成了一系列重要的子專案，已經形成了一個涵蓋資料儲存、管理和分析功能的較為完整的大資料生態系統，成為大資料儲存與處理領域地位最重要、應用最廣泛的開源框架。
核心元件：
（1）MapReduce：
· Hadoop的分析式並行處理框架；
· 實現對HDFS上海量資料的批量分析；
（2）HDFS：
· Hadoop的一個分散式檔案系統；
· 高容錯性，部署在低廉商業硬體；
· 提供高吞吐量，適合批量處理；
Hadoop是執行在大量通常計算單位上提供海量資料儲存與平行計算的平臺框架：
· 基於x86叢集水平可擴充套件；
· 基於MapReduce的平行計算能力；
· 設計規模：PB級的資料量，數千臺計算節點； - Hadoop的優勢：
（1）高可靠性：
· 按位儲存和處理資料的能力值得信賴；
（2）高擴充套件性：
· 可以管理數以千計的儲存和計算節點；
（3）高效能：
· 實現數千計算節點的平行計算；
（4）高容錯性：
· 自動備份和自動失敗任務重起；
Hadoop的不足：
（1）效能可優化：
· 與硬體的理論效能存在差距，具有優化空間；
（2）可擴充套件性和可靠性：
· 受單一Namenode，單一Jobtracker的設計嚴重製約，存在明顯的單點故障源；
· 單一的Namenode的內容容量和效能有限，使得Hadoop叢集的節點數量被限制到2000個左右，能支援的檔案系統被限制在10-50PB，最多支援的檔案數量大約為1.5億；
（3）欠缺各種企業特性：
· 企業的個性化需求、定製化開發和可靠的運營維護服務；
企業版Hadoop改進主要方向：
（1）消除單點故障制約；
（2）改進MapReduce；
（3）完善資料管理和資料來源整合；
（4）映象、快照等容災能力；
（5）可靠的服務支援； - 資料探勘演算法的程式設計複雜度和計算複雜度都非常大，往往稱為制約分析專案按期完成的瓶頸，精細化運營分析平臺利用支援Hadoop平行計算框架的開源資料探勘模型資料庫Mahout，實現了資料探勘演算法的快速實施和高效表現。基於這些經驗，未來我們將研究整合其他的開源演算法庫（如Weka和R等），以及商業演算法庫，以保證分析的精確性和效能。
利用Mahout的聚類和協同過濾演算法庫的實現價值評估分析和智慧推薦引擎。 - 使用者行為分析平臺建立了大量的分析主題，分析結果的呈現能力對平臺的應用效能影響重大。利用研製管理決策支援系統的經驗，我們可以提供靈活可制定的報表編制和資料展現方式，並建立了主動推送和移動跨平臺訪問結合的資料訪問能力，提高分析材料的生成和呈現速度。
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