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发布于 2024-06-30 / 211 阅读
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第15章 离线数仓开发之ADS层

代码请访问githubgitee

https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning

https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning

15.1 流量主题

15.1.1 各渠道流量统计

需求说明如下。

统计周期

统计粒度

指标

说明

最近1/7/30日

渠道

访客数

统计访问人数

最近1/7/30日

渠道

会话平均停留时长

统计每个会话平均停留时长

最近1/7/30日

渠道

会话平均浏览页面数

统计每个会话平均浏览页面数

最近1/7/30日

渠道

会话总数

统计会话总数

最近1/7/30日

渠道

跳出率

只有一个页面的会话的比例

ads_traffic_stats_by_channel;

15.1.2 路径分析

用户路径分析,顾名思义,就是指用户在APP或网站中的访问路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果,以及了解用户行为偏好,时常要对访问路径进行分析。

用户访问路径的可视化通常使用桑基图。如下图所示,该图可真实还原用户的访问路径,包括页面跳转和页面访问次序。

桑基图需要我们提供每种页面跳转的次数,每个跳转由source/target表示,source指跳转起始页面,target表示跳转终到页面。

ads_page_path;

15.2 用户主题

15.2.1 用户变动统计

该需求包括两个指标,分别为流失用户数和回流用户数,以下为对两个指标的解释说明。

统计周期

指标

说明

最近1日

流失用户数

之前活跃过的用户,最近一段时间未活跃,就称为流失用户。此处要求统计7日前(只包含7日前当天)活跃,但最近7日未活跃的用户总数。

最近1日

回流用户数

之前的活跃用户,一段时间未活跃(流失),今日又活跃了,就称为回流用户。此处要求统计回流用户总数。

ads_user_change;

15.2.2 用户留存率

留存分析一般包含新增留存和活跃留存分析。

新增留存分析是分析某天的新增用户中,有多少人有后续的活跃行为。活跃留存分析是分析某天的活跃用户中,有多少人有后续的活跃行为。

留存分析是衡量产品对用户价值高低的重要指标。

此处要求统计新增留存率,新增留存率具体是指留存用户数与新增用户数的比值,例如2020-06-14新增100个用户,1日之后(2020-06-15)这100人中有80个人活跃了,那2020-06-141日留存数则为802020-06-141日留存率则为80%

要求统计每天的17日留存率,如下图所示。

ads_user_retention;

15.2.3 用户新增活跃统计

需求说明如下

统计周期

指标

指标说明

最近1、7、30日

新增用户数

最近1730

活跃用户数

ads_user_stats;

15.2.4 用户行为漏斗分析

漏斗分析是一个数据分析模型,它能够科学反映一个业务过程从起点到终点各阶段用户转化情况。由于其能将各阶段环节都展示出来,故哪个阶段存在问题,就能一目了然。

该需求要求统计一个完整的购物流程各个阶段的人数,具体说明如下:

统计周期

指标

说明

最近1、7、30日

首页浏览人数

最近1、7、30日

商品详情页浏览人数

最近1、7、30日

加购人数

最近1、7、30日

下单人数

最近1、7、30日

支付人数

支付成功人数

ads_user_action;

15.2.5 新增交易用户统计

需求说明如下。

统计周期

指标

说明

最近1、7、30日

新增下单人数

最近1、7、30日

新增支付人数

ads_new_buyer_stats;

15.3 商品主题

15.3.1 最近7/30日各品牌复购率

需求说明如下。

统计周期

统计粒度

指标

说明

最近7、30日

品牌

复购率

重复购买人数占购买人数比例

ads_repeat_purchase_by_tm;

15.3.2 各品牌商品交易统计

需求说明如下。

统计周期

统计粒度

指标

说明

最近1、7、30日

品牌

订单数

最近1、7、30日

品牌

订单人数

最近1、7、30日

品牌

退单数

最近1、7、30日

品牌

退单人数

ads_trade_stats_by_tm;

15.3.3 各品类商品交易统计

需求说明如下。

统计周期

统计粒度

指标

说明

最近1、7、30日

品类

订单数

最近1、7、30日

品类

订单人数

最近1、7、30日

品类

退单数

最近1、7、30日

品类

退单人数

ads_trade_stats_by_cate;

15.3.4 各分类商品购物车存量Top10

ads_sku_cart_num_top3_by_cate;

15.4 交易主题

15.4.1 交易综合统计

需求说明如下

统计周期

指标

说明

最近1、7、30日

订单总额

订单最终金额

最近1、7、30日

订单数

最近1、7、30日

订单人数

最近1、7、30日

退单数

最近1、7、30日

退单人数

ads_trade_stats;

15.4.2 各省份交易统计

需求说明如下。

统计周期

统计粒度

指标

说明

最近1、7、30日

省份

订单数

最近1、7、30日

省份

订单金额

ads_order_by_province;

15.5 优惠券主题

15.5.1 最近30天发布的优惠券的补贴率

需求说明如下

统计粒度

指标

说明

优惠券

补贴率

用券的订单明细优惠券减免金额总和/原始金额总和

ads_coupon_stats;

15.6 活动主题

15.6.1 最近30天发布的活动的补贴率

需求说明如下

统计粒度

指标

说明

活动

补贴率

参与促销活动的订单明细活动减免金额总和/原始金额总和

ads_activity_stats;

15.7 数据同步


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