一、數據展示系統(bigdata_dataapi)總述
bigdata_dataapi項目的主要目標有兩個：第一個就是我們需要提供一個提供json數據的Rest API；另外一個目標就是提供一個展示結果的demo頁面。bigdata_dataapi使用spring+mybatis+mysql來搭建提供rest api的項目框架，使用highcharts來進行demo頁面的搭建。在本次項目中，我們將所有的API高度聚合，最終我們只會提供兩個API，然后在API中根據參數的不同進行不同操作。
二、數據展示系統(bigdata_dataapi)結構
三、bigdata_dataapi展示頁面介紹
概述
該文檔的主要目標就是描述本次項目最終七個分析模塊的界面展示。這里使用之前介紹的的數據展示界面mode。
工作流
在我們的demo展示中，我們使用jquery+highcharts的方式調用程序后台提供的rest api接口，獲取json數據，然后通過jquery+css的方式進行數據展示。工作流程如下：
分析
1、總述
在本次項目中我們分別從七個大的角度來進行分析，分別為：用戶基本信息分析模塊、瀏覽器信息分析模塊、地域信息分析模塊、用戶瀏覽深度分析模塊、外鏈數據分析模塊、訂單分析模塊以及事件分析模塊。下面就每個模塊進行最終展示的分析。
注意幾個概念:
1. 用戶/訪客：表示同一個瀏覽器代表的用戶。唯一標示用戶
2. 會員：表示網站的一個正常的會員用戶。
3. 會話：一段時間內的連續操作，就是一個會話中的所有操作。
4. Pv：訪問頁面的數量
5. 在本次項目中，所有的計數都是去重過的。比如：活躍用戶/訪客，計算uuid的去重后的個數。
2、用戶基本信息分析模塊
用戶基本信息分析模塊主要是從用戶/訪客和會員兩個主要角度分析瀏覽相關信息，包括但不限於新增用戶，活躍用戶，總用戶，新增會員，活躍會員，總會員以及會話分析等。下面就各個不同的用戶信息角度來進行分析：
用戶分析
該分析主要分析新增用戶、活躍用戶以及總用戶的相關信息。
新訪客:老訪客(活躍訪客中) = 1:7~10
會員分析
該分析主要分析新增會員、活躍會員以及總會員的相關信息。
會話分析
該分析主要分析會話個數、會話長度和平均會話長度相關的信息。
Hourly分析
該分析主要分析每天每小時的用戶、會話個數以及會話長度的相關信息。
3、瀏覽器信息分析模塊
在用戶基本信息分析的基礎上添加一個瀏覽器這個維度信息。
瀏覽器用戶分析
同用戶分析。
瀏覽器會員分析
同會員分析。
瀏覽器會話分析
同會話分析。
瀏覽器PV分析
分析各個瀏覽器的pv值。
4、地域信息分析模塊
主要分析各個不同省份的用戶和會員情況。
活躍訪客地域分析
分析各個不同地域的活躍訪客數量。
跳出率分析
分析各個不同地域的跳出率情況。
5、用戶訪問深度分析模塊
該模塊主要分析用戶的訪問記錄的深度
6、外鏈數據分析模塊
主要分析各個不同外鏈端帶來的用戶訪問量數據。
外鏈偏好分析
分析各個外鏈帶來的活躍訪客數量。
外鏈會話(跳出率)分析
分析會話相關信息，並計算相關會話跳出率的情況。
7、訂單數據分析模塊
主要分析訂單的相關情況
8、事件分析模塊
在本次項目中，只選用一個事件案例進行分析，就是訂單相關的一個事件分析。
RestAPI
一、概述
該文檔的主要作用是為了開發人員參考可以參考本文檔，了解bigdata_dataapi后台程序的開發方式以及rest api的提供方式。
二、程序后台執行工作流
工作流如下所示：
三、分析
1、API概述
bigdata_dataapi系統單獨的提供一個rest api來獲取數據，我們通過不同的參數來決定不同類型的分析數據調用。Rest api可以返回一個json格式的數據。數據格式如下:
| { "code": 200, "msg": "success", "data": [ { "$pv": 25, "date": "2015-12-12" }, { "$pv": 23, "date": "2015-12-11" } ] } |
在返回json格式的數據中，其中code是返回值，msg是描述信息，data是具體的分析數據數組，其中只有當code的值為200的時候，data才會有數據。Code值可選如下：
| Code值 |
含義 |
| 200 |
成功 |
| 204 |
沒有數據 |
| 500 |
服務器異常 |
2、具體API描述
在這里我們先不介紹具體的api格式，到我們做bigdata_dataapi的時候我們再填充文檔。