分析智能电视用户留存率的方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106682125A(43)申请公布日2017.05.17(21)申请号201611147475.9(22)申请日2016.12.13(71)申请人四川长虹电器股份有限公司地址621000四川省绵阳市高新区绵兴东路35号(72)发明人杜科唐军刘婵张秋平(74)专利代理机构四川省成都市天策商标专利事务所51213代理人陈靖(51)Int.Cl.G06F17/30(2006.01)权利要求书1页说明书3页(54)发明名称分析智能电视用户留存率的方法(57)摘要本发明公开了一种分析智能电视用户留存率的方法，本发明采集用户使用智能电视的行为数据到hadoop大数据平台，通过hive数据仓库计算用户第一次激活电视的时间，再通过条形码内关联(innerjoin)关联汇总得到用户N天、N月、N年后的留存情况。CN106682125ACN106682125A权利要求书1/1页1.一种分析智能电视用户留存率的方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1，通过分布式消息系统Kafaka采集用户使用智能电视的行为日志数据到Hadoop分布式文件系统，在Hive数据仓库中创建列表A存储行为日志数据，所述行为日志数据包括智能电视条形码和用户操作智能电视的日期；步骤2，访问Hive数据仓库中的列表A，查询日志数据，得出每一台智能电视机的第一次激活日期，创建列表B，并将智能电视条形码和第一次激活日期存储到列表B；步骤3，访问Hive数据仓库中的列表A，查询日志数据，通过Hive数据仓库中的distinct函数对日志数据进行去重，创建列表C，并将去重的日志数据存储到列表C；步骤4，在Hive数据仓库中对列表B和列表C进行连接，列表B为主表，关联条件是列表B中的智能电视条形码等于列表C中的智能电视条形码；步骤5，当列表B中的智能电视条形码等于列表C中的智能电视条形码，然后分别采集该智电视条形码下列表B和列表C中的日期，当列表B中的日期等于列表C中的日期减1天，那么该用户为第2天留存，当列表B中的日期等于列表C中的日期减2天，那么该用户为第3天留存，当表B中的日期等于列表C中的日期减3天，那么该用户为第4天留存，依次类推，当列表B中的日期等于列表C中的日期减N天，那么该用户为第N+1天留存；步骤6，当列表B中的智能电视条形码等于列表C中的智能电视条形码，然后分别采集该智电视条形码下列表B和列表C中的月份，当列表B中的月份等于列表C中的月份减1个月，那么该用户为第2月留存，当列表B中的月份等于列表C中的月份减2个月，那么该用户为第3月留存，当表B中的月份等于列表C中的月份减3个月，那么该用户为第4月留存，依次类推，当列表B中的月份等于列表C中的月份减N个月，那么该用户为第N+1个月留存；步骤7，当列表B中的智能电视条形码等于列表C中的智能电视条形码，然后分别采集该智电视条形码下列表B和列表C中的年份，当列表B中的年份等于列表C中的年份减1年，那么该用户为第2年留存，当列表B中的年份等于列表C中的年份减2年，那么该用户为第3年留存，当表B中的年份等于列表C中的年份减3年，那么该用户为第4年留存，依次类推，当列表B中的年份等于列表C中的年份减N年，那么该用户为第N+1年留存；步骤8，利用Hive数据仓库中函数sum对计算出来的留存用户进行汇总，根据公式留存用户除以新增用户得到用户留存率。2.根据权利要求1所述的分析智能电视用户留存率的方法，其特征在于，所述步骤1中通过分布式消息系统Kafaka以json字符串的格式采集用户使用智能电视的行为日志数据。3.根据权利要求1所述的分析智能电视用户留存率的方法，其特征在于，所述步骤2中第一次激活日期为用户操作智能电视的日期中最早的日期。2CN106682125A说明书1/3页分析智能电视用户留存率的方法技术领域[0001]本发明涉及智能电视用户分析与运营领域，具体涉及分析智能电视用户留存率的方法。背景技术[0002]互联网时代，无论是新兴的智能产品或者网站服务，也不管付费与否，都需要保持用户的活跃度，一旦用户的活跃度下降，就意味着用户的离开或流失。基于此，留存的概念就可以用来分析应用或者网站的服务效果，是否能够留住用户。因此，留存率反映的实际上是一种转化率，即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程，随着这个留存率统计过程的不断延展，就能看到不同时期的用户的变化情况。利用hadoop大数据技术分析用户留存率依然成为一种趋势。发明内容[0003]本发明克服了现有技术的不足，提供一种分析智能电视用户留存率的方法。[0004]为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：[0005]一种分析智能电视用户留存率的方法，它包括以下步骤：[000