flink--事件时间的重要

最新推荐文章于 2025-03-02 12:05:23 发布

XiYue_HUI

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文章标签： flink 数据分析大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45981158/article/details/121114129

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本文探讨了Flink中的事件时间和处理时间的概念，并强调在用户行为特征分析、异常检测以及基于信贷历史的风控模型中，事件时间的重要性。通过分析用户行为数据，可以提取黏性、活跃度和产出等指标，而异常检测则涉及基于模型和距离的方法。此外，文章还提及了风控模型如何利用信贷历史和其他用户数据进行风险评估。

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时间

在流式数据处理理论中，经常使用事件或记录表示从所处理的数据集中拉取的数据，在 Flink中通常以有结构的对象表示事件。
在无界数据处理中，主要有两类事件概念。
(1)事件时间( Event Time):事件实际发生的时间。
(2)处理时间( Processing Time):事件被处理的时间。
并不是所有应用场景都关注事件时间，但其重要性是不言而喻的。例如，在用户行为特征分析、异常检测、基于信贷历史的风控型等分析中，事件时间起到了决定性的作用。

用户行为特征分析

在这里插入图片描述

用户浏览网页或App时会产生一系列页点击与浏览时长数据，这些数据被称为用户行为数据。用户行为数据可以用来判断用户的产品喜好，因此可以用在精准营销、产品功能迭代等环节。我们可以从这种点击流数据中抽取很多行为指标，如访问频率、平均停留时长、消费行为、信息互动行为、内容发布行为等，从这些指标可以分析出用户的黏性、活跃度，以及产出。
(1)黏性是衡量用户在一段时间内持续访问情况的指标，如访问频率、访问间隔时间。
(2)活跃度指标表征用户访问网页/App的频次，如平均停留时间. 平均访问页面数。
(3)产出指标用来衡量用户的购买价值，如订单数、客单价。可以对这些指标进一步建模创造商业价值。