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項目概述
某電商平台擬對電商網站的各種行為數據進行分析（業務過程包括訪問、瀏覽、購買、支付等），輔助產品經理和管理人員了解產品現有情況，並持續改進產品設計，制定和調整公司戰略目標，進而達到提升公司業績的目標。
業務數據庫和上報到服務器的埋點日志數據會經過數據采集、清洗、存儲、分析、可視化這一完整流程，通過對海量用戶行為數據的分析，可以幫助電商網站找到網站的優化思路，從而在海量用戶數據的基礎上對網站進行改進和完善。
項目需求分析
用戶session統計
用戶在電商網站上有很多行為，每一次行為操作稱之為一個action，本項目中我們關注如下四種用戶行為：
（1）點擊
（2）搜索
（3）下單(購買)
（4）支付
session就是某個時間某個用戶從進入網站開始，做了大量的操作(多個action），最后離開/關閉瀏覽器/不過任何動作導致超時的過程。該需求主要是對session進行統計，包括：（1）session聚合指標
（2）按時間隨機抽取session
（3）按天統計點擊、下單、購買top 10品類
（4）top10品類中排名前10的session
區域熱門商品統計
按天統計出各個區域top 3熱門商品。主要幫助管理者了解不同區域商品的整體情況，從而對商品相關戰略調整提供依據。可基於Hive或者Flink SQL實現。
廣告流量實時統計
電商網站/app一般會接入第三方廣告平台，這也是電商平台的核心收入來源之一。廣告招商完成后，廣告主的廣告會在網站/app的某些廣告位上發布，用戶訪問網站/app會曝光該廣告，用戶可能會點擊改廣告。電商網站可以按照曝光量、點擊量等方式來收費。
統計廣告流量實時數據，讓高管和產品經理實時掌握各種廣告投放效果，便於調整廣告投放戰略和策略，並進行優化，以最大化廣告收益。本模塊分析的廣告流量主要包括曝光量和點擊量：
（1）各城市廣告曝光量和點擊量統計
（2）各區域每個廣告實時點擊流統計
（3）各區域top 3點擊量廣告統計
實時方案設計
數據處理流程設計
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