[发明专利]一种漏斗分析方法、装置、设备及可读介质

说明书

本说明书实施例公开了一种漏斗分析方法、装置、设备及其计算机可读介质。所述漏斗分析方法包括：获取漏斗分析配置信息，其中，所述漏斗分析配置信息包括漏斗步骤信息和时间范围信息；根据所述漏斗步骤信息和所述时间范围信息，获取与所述漏斗步骤信息对应的且满足所述时间范围信息的用户行为日志信息，其中，所述用户行为日志信息存储在列式存储表中，所述列式存储表的每行对应于一条用户行为日志信息，其中，所述列式存储表的每列对应用户行为日志信息中的一个参数字段且各列对应的参数字段不同；基于获取的所述用户行为日志信息，计算各个漏斗步骤的访问用户量。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种漏斗分析方法、装置、设备及计算机可读介质。

背景技术

有序漏斗计算是用来分析用户转化的一种重要方式，其在解决产品运营中关于用户转化的相关需求方面具有重要的意义。

目前，业内通用的一种方式是通过Left Join进行漏斗计算。具体地，需要对用户行为日志表按照条件进行筛选并进行左连，多个漏斗步骤就意味着多次join操作。这种方式的缺点在于，在漏斗步骤中前置的步骤如果使用的是日志量较大的埋点，如与登陆按钮绑定的埋点、与首页曝光绑定的埋点等，该方法的实现就需要将多个大表连接，使得计算速度会慢至分钟级甚至小时级，这在用户期望即时获取结果的分析系统中是不可接受的。

另外，当有固定的转化计算需求时，现有技术中也可以通过预先构建Cube的方式来搭建漏斗模型。通过Apache Kylin构建Cube的方式是一种非实时的分析方式，需要预先规定漏斗步骤，确定cube维度，通过预计算来达到查询时快速输出结果的效果。这种方式的缺点在于，由于运营需求不同，实际应用中需要构建的漏斗在步骤选择上具有较大的差异，无法预先固化漏斗步骤，这就使得无法通过预先构建的方式计算所有漏斗模型，导致在即席查询场景下无法满足用户多种多样的分析需求。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种漏斗分析方法，用于提高即时漏斗查询场景下获取有序漏斗计算结果的效率。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种漏斗分析方法，包括：获取漏斗分析配置信息，其中，所述漏斗分析配置信息包括漏斗步骤信息和时间范围信息，其中，所述漏斗步骤信息包括漏斗分析所涉及的待分析事件的待分析事件标识和待分析事件预期步骤；根据所述漏斗步骤信息和所述时间范围信息，获取与所述漏斗步骤信息对应的且满足所述时间范围信息的用户行为日志信息，其中，所述用户行为日志信息存储在列式存储表中，所述列式存储表的每行对应于一条用户行为日志信息，其中，所述列式存储表的每列对应用户行为日志信息中的一个参数字段且各列对应的参数字段不同；基于获取的所述用户行为日志信息，计算各个漏斗步骤的访问用户量。

本说明书实施例提供的一种漏斗分析装置，包括：配置信息获取模块，用于获取漏斗分析配置信息，其中，所述漏斗分析配置信息包括漏斗步骤信息和时间范围信息，其中，所述漏斗步骤信息包括漏斗分析所涉及的待分析事件的待分析事件标识和待分析事件预期步骤；日志信息获取模块，用于根据所述漏斗步骤信息和所述时间范围信息，获取与所述漏斗步骤信息对应的且满足所述时间范围信息的用户行为日志信息，其中，所述用户行为日志信息存储在列式存储表中，所述列式存储表的每行对应于一条用户行为日志信息，其中，所述列式存储表的每列对应用户行为日志信息中的一个参数字段且各列对应的参数字段不同；计算模块，用于基于获取的所述用户行为日志信息，计算各个漏斗步骤的访问用户量。

本说明书实施例提供的一种数据分析设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，