电商用户行为分析大数据平台相关系列10-基础数据结构分析

本文主要分析了电商用户行为分析大数据平台中的数据结构,包括Hive表user_visit_action(用户访问行为)、user_info(用户基本信息)和Mysql表task(用户提交任务记录)。user_visit_action记录网站或app的点击流数据,user_info存储用户基础信息,而task用于存储分析任务信息,以支持J2EE系统的实时操作。

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数据结构分析主要是分析数据库表结构,其中包括Hive表以及Mysql表。课程实战中主要用了以下数据表:
- user_visit_action(Hive表):用户访问行为表
- user_info(Hive表):用户基本信息表
- task(Mysql表):用户提交任务记录表。

1、表结构详细说明:

1.1、user_visit_action

user_visit_action表,其实就是放网站或者是app,每天的点击流的数据。可以理解为,用户对网站/app每点击一下,就会代表在这个表里面的一条数据。

user_visit_action
    date:日期,代表用户点击行为是哪一天发生的。
    user_id:代表点击用户。
    session_id:标识用户session。
    page_id:点击某些商品/品类,或者搜索了某个关键词,然后进入某个页面,页面id。
    action_time:点击行为的发生时间点
    search_keyword:搜索关键词
    click_category_id:点击品类id
    click_product_id:点击商品id
    order_product_ids:订单中包含商品
    order_category_ids:订单中包含品类id。
    pay_category_ids:某次支付对应品类id。
    pay_product_ids:某次支付,对应商品id

1.2、user_info

ser_info表,实际上就是一张最普通的用户基础信息表;这张表里面,其实就是放置了网站/app所有的注册用户的信息。这里也是对用户信息表进行了一定程度的简化。比如略去了手机号等这种数据。因为项目里不需要使用到某些数据。那么我们就保留一些最重要的数据即可。


                
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