电商点击流系统浅析（上）

前言：不管你愿不愿意接受，一种抗拒不了大数据潮正以一种前所未有的方式改变着我们的生活，建立属于它们的秩序的世界。身在互联网，有时企图试着去摆脱却终是徒劳一场。本文先介绍熟悉的数据系统，至于数据带来的利弊择日另讲。

推动数据最快发展的莫过于电子商务，数据系统正为电子商务网站用户的管理、交易的促成、需求的深挖起着无可替代的作用，也是电子商务区别传统交易的最核心模式。

了解电子商务系统，先看看什么是点击流？

伴随web技术的发展，电子商务交易的日益频繁，围绕交易的场景需求越来越个性化。而个性化的需求也让用户访问网站的点击产生的日志记录数据挖掘有了更多的实用价值。点击流系统也便应运而生。所谓的点击流系统便是将这些日志记录串成一条线，并对其进行分析挖掘进而应用的系统。

点击流系统的数据挖掘价值无需重复，但目的却需明确。不管你是购买的点击流系统，还是自建的点击流系统，最终都是为了在有限的成本内实现产品目标。点击流利用得当恰恰能为产品的决策、交易环节优化必要的数据支撑。

了解点击流系统的前提是了解点击流系统的基础——用户行为数据。

一般一个电商点击流系统会考虑两种类型的数据：用户消费行为数据与用户点击和浏览行为数据。用户消费行为数据包含购买的商品价格、数量、类型、消费频次、时间段等；而用户点击浏览行为数据则更多是借助技术记录大量行为数据进行进一步挖掘。采集完用户行为数据将通过数学模型等对用户行为数据进行建模分析，从而得出诸如兴趣推荐、转化指标等实际应用产品形态。

一张图表看看点击流背后的生态模型：

接下来概述下点击流系统的情况：

1、 点击流系统基本要求：稳定性、高性能、扩展性（即系统设计方便模块的增加）；
2、 点击流系统基本流程：业务需求流程→架构与技术选型→布点方案与规则制定→开发上线；
业务需求流程：

布点采集流程：（PC与移动端的布点采集以及存储都是不一样的，具体技术自行百度）

布点（JS采集代码、Log File）→采集（数据部门）→收集（发往服务器）→存储（MQ+RDBMS、MQ+Hadoop）→计算处理→应用层面

今天先整理到这里，本文来源于萝卜网lincy老师的《电商点击流系统浅析》课程的听后笔记。