Cobub Razor是一个老牌的开源用户行为分析系统，地址github.com/cobub/razor。C4J是基于Cobub的升级版私有化的用户行为分析工具，可以进行全渠道的用户分析；安装部署简单，一个小时可以完成安装部署工作；模块化设计，可以按需安装对应模块；C4J符合国家法律要求，尤其是2021年11月1日开始执行的个人信息保护法，可以保证用户数据私有化不泄露。此数据分析工具对有APP数据分析需求的公司具有良好的适用性，官方文档支持40万的日活。下载包含安卓Android、iOS、微信小程序、H5/Web的SDK，服务器端的安装包以及安装文档。C4J是Cobub for Java的缩写，是CR的升级版本，地址c4j.cn。

电力行业中，大数据的用户行为分析及可视化技术应用。

本教程基于Spark技术高仿驴妈妈旅游网实现的电商行为分析（视频+讲义+代码），涉及核心技术包括但不限于：基于CDH 5.x版本HADOOP生态组件，8台机器，Spark ,HBASE,HIVE,Spark,SparkSQL等

基于用户行为分析和推理的智能照明系统算法设计.pdf

基于hadoop进行用户网上浏览痕迹数据的行为分析。

用户行为分析（页面鼠标跟踪行为示例），运行Test.html

题目2: 电子商务网站用户行为分析及服务推荐 随着互联网和信息技术的快速发展，用户想要从海量信息中快速准确地寻找到自己感兴趣的信息已经变得越来越困难，在电子商务领域这点显得更加突出。 推荐系统无需用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为，从而主动向用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。在电商领域，推荐技术可以起到以下作用：1)帮助用户发现其感兴趣的物品，节省用户时间、提升用户体验；2)提高用户对电商网站的忠诚度，建立稳定的企业忠实客户群。

使用阿里天池里面淘宝用户的一些数据进行用户行为分析，包含有箱型图、漏斗图、RFM模型的使用以及ARPU、ARPPU分析和一些常用数据分析的方法。

智能家居是利用先进的技术，融合个性需求，将与家居生 新功能，就能开拓新市场，实现产品的智能化。根据家居 的智能化，分析客户行为，识别不同客户群的特征、加深 对客户的理解等。（以热水器为例，分析客户行为） 针对不同的客户群提供个性化产品、改进新产品的智能化 的研发和制定相应的营销策略。 初步分析： 热水器在状态发生改变或者有水流状态时，每2秒会采集—条流水数据 。因为用户行为不仅仅只有洗浴还存在其他的用水事件：比如洗手、洗 菜等，所以热水器采集的数据来自各种不同的用水事件。 基于热水器采集的数据，根据水流量和停顿时间间佃划分为不同大小的 时间区间，每个区间是—个可理解的—次完整用水事件，并以热水器— 次完整用水事件作为—个基本事件。 从独立的用水事件中识别出其中属于洗浴的事件。

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