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新闻App用户行为分析的实现
作者：赵强 彭玮
来源：《中国传媒科技》2024年第03期
摘 要：本文对新闻App用户行为数据采集方式、数据分析方法进行了研究，提出了一种适用于新闻App用户行为高效分析的方法。该方法使用splunk进行后端数据分析，通过对列方式解决用户行为数据高并发问题，保证了App的高可用性。文中叙述的方法已经在实际使用的App中进行了部署，并经受了长时间的运行考验，可为类似新闻阅读类应用提供现实参考。
关键词：用户行为分析；数据采集；数据分析；队列；splunk 中图分类号：TP311.5；TP316 文献标识码：A
文章编号：1671-0134（2024）03-039-05 DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2024.03.006 1.用户行为分析意义
用户行为，简单来说就是用户在网站或App上进行操作而产生的一系列行为。 在获取网站或者App等平台用户访问基本数据后，对相关数据进行统计分析，从中发现用户的行为习惯和潜在需求，有针对地解决业务相关问题、提高用户体验，并为决策提供依据的过程我们称之为用户行为分析。
那么，为什么要进行用户行为分析？截至2024年12月底，我国网站数量为523万个，App在架数量为449万款，每个领域都拥有成百上千的网站和移动App产品，竞争异常激烈。在这种环境下，如果企业能做好精细化的用户行为分析、找准问题所在，并有效提出改进方向，既能避免资源浪费，又有助于优化产品质量，提升公司竞争力。 用户行为分析通常应用于以下场景：
（1）运营分析，用户来源渠道统计，有助于判断哪个渠道有利于拉拢新用户。 （2）产品改版分析，通过AB测试或其他方法来分析不同App版本下的用户行为，以此来判断哪个版本会受用户喜爱，最终上線哪个版本。
（3）预测分析，合理构建算法模型，通过训练模型、验证模型，最终使用模型对用户关键行为进行预测，提前洞察可能出现流失的环节，提早干预，从而降低流失率。
新闻App用户行为分析的实现
