本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)
技術(shù)領(lǐng)域：
：，具體而言，涉及一種用戶注冊轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：：讓用戶注冊并進一步付費購買是面向企業(yè)服務(wù)的saas(aoftwareasaservice，軟件即服務(wù))云平臺運營的一個非常重要的目標(biāo)?，F(xiàn)有技術(shù)中，saas云平臺運營人員獲取廣告投放效果一般是從廣告投放商或者本公司的運維人員那里獲取pv(pageview，頁面瀏覽量)，但是卻無法將這些pv同真正的注冊或者付費用戶關(guān)聯(lián)起來，并且saas云平臺運營人員也無法直觀的觀察投放效果及注冊轉(zhuǎn)換過程。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)或相關(guān)技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一。為此，本發(fā)明的一個目的在于提出了一種用戶注冊轉(zhuǎn)換方法。本發(fā)明的另一個目的在于提出了一種用戶注冊轉(zhuǎn)換系統(tǒng)。有鑒于此，根據(jù)本發(fā)明的一個目的，提出了一種用戶注冊轉(zhuǎn)換方法，包括：獲取用戶在saas云平臺上的操作行為數(shù)據(jù)；分析操作行為數(shù)據(jù)，獲取結(jié)果數(shù)據(jù)；通過圖形化方式展示結(jié)果數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)。本發(fā)明提供的用戶注冊轉(zhuǎn)換方法，記錄從用戶訪問saas云平臺開始到用戶注冊云平臺，再到用戶在云平臺中產(chǎn)生購買行為等一系列用戶行為數(shù)據(jù)，并通過分析這些數(shù)據(jù)得到結(jié)果數(shù)據(jù)，使用tableau報表將結(jié)果數(shù)據(jù)展示給運營人員，使得運營人員清楚、直觀地了解到在哪些網(wǎng)站投放廣告、如何投放廣告以及saas云平臺頁面如何設(shè)計能夠產(chǎn)生最大的用戶注冊轉(zhuǎn)換率。根據(jù)本發(fā)明的上述用戶注冊轉(zhuǎn)換方法，還可以具有以下技術(shù)特征：在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：將結(jié)果數(shù)據(jù)保存至hdfs(hadoopdistributedfilesystem，分布式文件系統(tǒng))。在該技術(shù)方案中，每次的結(jié)果數(shù)據(jù)均保存至hdfs中作為歷史數(shù)據(jù)，通過對歷史數(shù)據(jù)的參與使得對用戶注冊轉(zhuǎn)換情況的分析能夠更加全面。在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，獲取用戶在saas云平臺上的操作行為數(shù)據(jù)，具體包括：通過預(yù)設(shè)js文件以及預(yù)設(shè)變量，獲取操作行為數(shù)據(jù)。在該技術(shù)方案中，在saas平臺中引用預(yù)先寫好的js(javascript)文件及預(yù)設(shè)變量，js可以在事件冒泡階段捕獲所有的dom(documentobjectmodel，文檔對象模型)事件，同時js可以生成guid(globallyuniqueidentifier，全局唯一標(biāo)識符)保存到saas云平臺網(wǎng)站的根目錄下。利用這兩種特性就可以將用戶在saas云平臺上的所有操作行為記錄下來，從而獲取用戶所有的操作數(shù)據(jù)，通過js實現(xiàn)無埋點數(shù)據(jù)收集，在不增加開發(fā)人員工作量的情況下，可以收集到用戶產(chǎn)生的全部行為數(shù)據(jù)。在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，分析操作行為數(shù)據(jù)，獲取結(jié)果數(shù)據(jù)的步驟，具體包括：通過kafka集群，將操作行為數(shù)據(jù)按照topic進行組織，并發(fā)送至spark框架；在spark框架中，對操作行為數(shù)據(jù)進行過濾及拆分，形成中間數(shù)據(jù)；對中間數(shù)據(jù)進行離線處理及分組操作；通過離線處理及分組操作后的中間數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)補充，獲取結(jié)果數(shù)據(jù)。在該技術(shù)方案中，根據(jù)需要搭建合理broker節(jié)點的kafka集群創(chuàng)建topic，啟動consumer&producer并進行訂閱，將topic消息發(fā)送至spark框架，spark框架接收consumer訂閱的topic消息，對數(shù)據(jù)進行過濾及拆分操作，形成中間數(shù)據(jù)落地到hdfs中，在hive(hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架)中對中間數(shù)據(jù)做離線處理，根據(jù)用戶瀏覽器的cookie(存儲在用戶本地終端上的數(shù)據(jù))來將用戶數(shù)據(jù)分組，使用已有的數(shù)據(jù)補充沒有的數(shù)據(jù)進而獲取結(jié)果數(shù)據(jù)。例如，用戶登錄前和登錄后cookie是一致的，但是登錄前沒有用戶id，就可以使用登錄后的用戶信息進行補充。采用kafka消息訂閱模式來傳送消息，保證分布式的高可靠性和高性能，并能具有一定的容錯性，采用spark對數(shù)據(jù)進行簡單的過濾及拆分，能夠觀察到用戶的訪問及注冊情況，從而能更好的幫助運營人員做現(xiàn)場實時的推廣。在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，預(yù)設(shè)變量包括以下一種或其組合：用戶id、企業(yè)id、業(yè)務(wù)信息。在該技術(shù)方案中，預(yù)設(shè)變量包括以下一種或其組合但不限于：用戶id、企業(yè)id、業(yè)務(wù)信息，能夠根據(jù)上述預(yù)設(shè)變量做進一步定制化分析。在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，操作行為數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合：用戶訪問數(shù)據(jù)、用戶注冊數(shù)據(jù)、購買行為數(shù)據(jù)。在該技術(shù)方案中，操作行為數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合但不限于：用戶訪問數(shù)據(jù)、用戶注冊數(shù)據(jù)、購買行為數(shù)據(jù)，采集上述用戶產(chǎn)生的全部行為數(shù)據(jù)并經(jīng)過處理后，通過圖形化方式展示給運營人員，供運營人員分析使用。在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，結(jié)果數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合：廣告投放效果數(shù)據(jù)及注冊付費轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)。在該技術(shù)方案中，結(jié)果數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合但不限于：廣告投放效果數(shù)據(jù)及注冊付費轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)運營人員就可以要求開發(fā)人員進行相應(yīng)的saas云平臺界面改造，或者有針對性的對某些引流量大的來源加大廣告投入。根據(jù)本發(fā)明的另一個目的，提出了一種用戶注冊轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，包括：獲取單元，用于獲取用戶在saas云平臺上的操作行為數(shù)據(jù)；處理單元，用于分析操作行為數(shù)據(jù)，獲取結(jié)果數(shù)據(jù)；展示單元，用于通過圖形化方式展示結(jié)果數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)。本發(fā)明提供的用戶注冊轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，獲取單元記錄從用戶訪問saas云平臺開始到用戶注冊云平臺，再到用戶在云平臺中產(chǎn)生購買行為等一系列用戶行為數(shù)據(jù)，并通過處理單元分析這些數(shù)據(jù)得到結(jié)果數(shù)據(jù)，展示單元使用tableau報表將結(jié)果數(shù)據(jù)展示給運營人員，使得運營人員清楚、直觀地了解到在哪些網(wǎng)站投放廣告、如何投放廣告以及saas云平臺頁面如何設(shè)計能夠產(chǎn)生最大的用戶注冊轉(zhuǎn)換率。根據(jù)本發(fā)明的上述用戶注冊轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，還可以具有以下技術(shù)特征：在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：存儲單元，用于將結(jié)果數(shù)據(jù)保存至hdfs。在該技術(shù)方案中，存儲單元將每次的結(jié)果數(shù)據(jù)均保存至hdfs中作為歷史數(shù)據(jù)，通過對歷史數(shù)據(jù)的參與使得對用戶注冊轉(zhuǎn)換情況的分析能夠更加全面。在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，獲取單元，具體用于：通過預(yù)設(shè)js文件以及預(yù)設(shè)變量，獲取操作行為數(shù)據(jù)。在該技術(shù)方案中，在saas平臺中引用預(yù)先寫好的js文件及預(yù)設(shè)變量，js可以在事件冒泡階段捕獲所有的dom事件，同時js可以生成guid保存到saas云平臺網(wǎng)站的根目錄下。利用這兩種特性就可以將用戶在saas云平臺上的所有操作行為記錄下來，從而獲取用戶所有的操作數(shù)據(jù)，通過js實現(xiàn)無埋點數(shù)據(jù)收集，在不增加開發(fā)人員工作量的情況下，可以收集到用戶產(chǎn)生的全部行為數(shù)據(jù)。在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，處理單元，具體用于：通過kafka集群，將操作行為數(shù)據(jù)按照topic進行組織，并發(fā)送至spark框架；在spark框架中，對操作行為數(shù)據(jù)進行過濾及拆分，形成中間數(shù)據(jù)；對中間數(shù)據(jù)進行離線處理及分組操作；通過離線處理及分組操作后的中間數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)補充，獲取結(jié)果數(shù)據(jù)。在該技術(shù)方案中，處理單元根據(jù)需要搭建合理broker節(jié)點的kafka集群創(chuàng)建topic，啟動consumer&producer并進行訂閱，將topic消息發(fā)送至spark框架，spark框架接收consumer訂閱的topic消息，對數(shù)據(jù)進行過濾及拆分操作，形成中間數(shù)據(jù)落地到hdfs中，在hive(hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架)中對中間數(shù)據(jù)做離線處理，根據(jù)用戶瀏覽器的cookie(存儲在用戶本地終端上的數(shù)據(jù))來將用戶數(shù)據(jù)分組，使用已有的數(shù)據(jù)補充沒有的數(shù)據(jù)進而獲取結(jié)果數(shù)據(jù)。例如，用戶登錄前和登錄后cookie是一致的，但是登錄前沒有用戶id，就可以使用登錄后的用戶信息進行補充。采用kafka消息訂閱模式來傳送消息，保證分布式的高可靠性和高性能，并能具有一定的容錯性，采用spark對數(shù)據(jù)進行簡單的過濾及拆分，能夠觀察到用戶的訪問及注冊情況，從而能更好的幫助運營人員做現(xiàn)場實時的推廣。在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，預(yù)設(shè)變量包括以下一種或其組合：用戶id、企業(yè)id、業(yè)務(wù)信息。在該技術(shù)方案中，預(yù)設(shè)變量包括以下一種或其組合但不限于：用戶id、企業(yè)id、業(yè)務(wù)信息，能夠根據(jù)上述預(yù)設(shè)變量做進一步定制化分析。在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，操作行為數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合：用戶訪問數(shù)據(jù)、用戶注冊數(shù)據(jù)、購買行為數(shù)據(jù)。在該技術(shù)方案中，操作行為數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合但不限于：用戶訪問數(shù)據(jù)、用戶注冊數(shù)據(jù)、購買行為數(shù)據(jù)，采集上述用戶產(chǎn)生的全部行為數(shù)據(jù)并經(jīng)過處理后，通過圖形化方式展示給運營人員，供運營人員分析使用。在上述任一技術(shù)方案中，優(yōu)選地，結(jié)果數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合：廣告投放效果數(shù)據(jù)及注冊付費轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)。在該技術(shù)方案中，結(jié)果數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合但不限于：廣告投放效果數(shù)據(jù)及注冊付費轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)運營人員就可以要求開發(fā)人員進行相應(yīng)的saas云平臺界面改造，或者有針對性的對某些引流量大的來源加大廣告投入。本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述部分中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。附圖說明本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點從結(jié)合下面附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：圖1示出了本發(fā)明的一個實施例的用戶注冊轉(zhuǎn)換方法的流程示意圖；圖2示出了本發(fā)明的另一個實施例的用戶注冊轉(zhuǎn)換方法的流程示意圖；圖3示出了本發(fā)明的再一個實施例的用戶注冊轉(zhuǎn)換方法的流程示意圖；圖4示出了本發(fā)明的一個實施例的用戶注冊轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的示意圖；圖5示出了本發(fā)明的一個具體實施例的用戶注冊轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的系統(tǒng)示意圖。具體實施方式為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明進行進一步的詳細(xì)描述。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請的實施例及實施例中的特征可以相互組合。在下面的描述中闡述了很多具體細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明，但是，本發(fā)明還可以采用其他不同于在此描述的其他方式來實施，因此，本發(fā)明的保護范圍并不限于下面公開的具體實施例的限制。本發(fā)明第一方面的實施例，提出一種用戶注冊轉(zhuǎn)換方法，圖1示出了本發(fā)明的一個實施例的用戶注冊轉(zhuǎn)換方法的流程示意圖。其中，該方法包括：步驟102，獲取用戶在saas云平臺上的操作行為數(shù)據(jù)；步驟104，分析操作行為數(shù)據(jù)，獲取結(jié)果數(shù)據(jù)；步驟106，通過圖形化方式展示結(jié)果數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)。本發(fā)明提供的用戶注冊轉(zhuǎn)換方法，記錄從用戶訪問saas云平臺開始到用戶注冊云平臺，再到用戶在云平臺中產(chǎn)生購買行為等一系列用戶行為數(shù)據(jù)，并通過分析這些數(shù)據(jù)得到結(jié)果數(shù)據(jù)，使用tableau報表將結(jié)果數(shù)據(jù)展示給運營人員，使得運營人員清楚、直觀地了解到在哪些網(wǎng)站投放廣告、如何投放廣告以及saas云平臺頁面如何設(shè)計能夠產(chǎn)生最大的用戶注冊轉(zhuǎn)換率。圖2示出了本發(fā)明的另一個實施例的用戶注冊轉(zhuǎn)換方法的流程示意圖。其中，該方法包括：步驟202，獲取用戶在saas云平臺上的操作行為數(shù)據(jù)；步驟204，分析操作行為數(shù)據(jù)，獲取結(jié)果數(shù)據(jù)；步驟206，通過圖形化方式展示結(jié)果數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)；步驟208，將結(jié)果數(shù)據(jù)保存至hdfs。在該實施例中，每次的結(jié)果數(shù)據(jù)均保存至hdfs中作為歷史數(shù)據(jù)，通過對歷史數(shù)據(jù)的參與使得對用戶注冊轉(zhuǎn)換情況的分析能夠更加全面。圖3示出了本發(fā)明的再一個實施例的用戶注冊轉(zhuǎn)換方法的流程示意圖。其中，該方法包括：步驟302，通過預(yù)設(shè)js文件以及預(yù)設(shè)變量，獲取操作行為數(shù)據(jù)；步驟304，通過kafka集群，將操作行為數(shù)據(jù)按照topic進行組織，并發(fā)送至spark框架；步驟306，在spark框架中，對操作行為數(shù)據(jù)進行過濾及拆分，形成中間數(shù)據(jù)；步驟308，對中間數(shù)據(jù)進行離線處理及分組操作；步驟310，通過離線處理及分組操作后的中間數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)補充，獲取結(jié)果數(shù)據(jù)；步驟312，通過圖形化方式展示結(jié)果數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)；步驟314，將結(jié)果數(shù)據(jù)保存至hdfs。在該實施例中，在saas平臺中引用預(yù)先寫好的js文件及預(yù)設(shè)變量，js可以在事件冒泡階段捕獲所有的dom事件，同時js可以生成guid保存到saas云平臺網(wǎng)站的根目錄下。利用這兩種特性就可以將用戶在saas云平臺上的所有操作行為記錄下來，從而獲取用戶所有的操作數(shù)據(jù)，通過js實現(xiàn)無埋點數(shù)據(jù)收集，在不增加開發(fā)人員工作量的情況下，可以收集到用戶產(chǎn)生的全部行為數(shù)據(jù)。根據(jù)需要搭建合理broker節(jié)點的kafka集群創(chuàng)建topic，啟動consumer&producer并進行訂閱，將topic消息發(fā)送至spark框架，spark框架接收consumer訂閱的topic消息，對數(shù)據(jù)進行過濾及拆分操作，形成中間數(shù)據(jù)落地到hdfs中，在hive(hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架)中對中間數(shù)據(jù)做離線處理，根據(jù)用戶瀏覽器的cookie(存儲在用戶本地終端上的數(shù)據(jù))來將用戶數(shù)據(jù)分組，使用已有的數(shù)據(jù)補充沒有的數(shù)據(jù)進而獲取結(jié)果數(shù)據(jù)。例如，用戶登錄前和登錄后cookie是一致的，但是登錄前沒有用戶id，就可以使用登錄后的用戶信息進行補充。采用kafka消息訂閱模式來傳送消息，保證分布式的高可靠性和高性能，并能具有一定的容錯性，采用spark對數(shù)據(jù)進行簡單的過濾及拆分，能夠觀察到用戶的訪問及注冊情況，從而能更好的幫助運營人員做現(xiàn)場實時的推廣。在本發(fā)明的一個實施例中，優(yōu)選地，預(yù)設(shè)變量包括以下一種或其組合：用戶id、企業(yè)id、業(yè)務(wù)信息。在該實施例中，預(yù)設(shè)變量包括以下一種或其組合但不限于：用戶id、企業(yè)id、業(yè)務(wù)信息，能夠根據(jù)上述預(yù)設(shè)變量做進一步定制化分析。在本發(fā)明的一個實施例中，優(yōu)選地，操作行為數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合：用戶訪問數(shù)據(jù)、用戶注冊數(shù)據(jù)、購買行為數(shù)據(jù)。在該實施例中，操作行為數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合但不限于：用戶訪問數(shù)據(jù)、用戶注冊數(shù)據(jù)、購買行為數(shù)據(jù)，采集上述用戶產(chǎn)生的全部行為數(shù)據(jù)并經(jīng)過處理后，通過圖形化方式展示給運營人員，供運營人員分析使用。在本發(fā)明的一個實施例中，優(yōu)選地，結(jié)果數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合：廣告投放效果數(shù)據(jù)及注冊付費轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)。在該實施例中，結(jié)果數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合但不限于：廣告投放效果數(shù)據(jù)及注冊付費轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)運營人員就可以要求開發(fā)人員進行相應(yīng)的saas云平臺界面改造，或者有針對性的對某些引流量大的來源加大廣告投入。本發(fā)明第二方面的實施例，提出一種用戶注冊轉(zhuǎn)換系統(tǒng)400，圖4示出了本發(fā)明的一個實施例的用戶注冊轉(zhuǎn)換系統(tǒng)400的示意圖。其中，該系統(tǒng)包括：獲取單元402，用于獲取用戶在saas云平臺上的操作行為數(shù)據(jù)；處理單元404，用于分析操作行為數(shù)據(jù)，獲取結(jié)果數(shù)據(jù)；展示單元406，用于通過圖形化方式展示結(jié)果數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)。本發(fā)明提供的用戶注冊轉(zhuǎn)換系統(tǒng)400，獲取單元402記錄從用戶訪問saas云平臺開始到用戶注冊云平臺，再到用戶在云平臺中產(chǎn)生購買行為等一系列用戶行為數(shù)據(jù)，并通過處理單元404分析這些數(shù)據(jù)得到結(jié)果數(shù)據(jù)，展示單元406使用tableau報表將結(jié)果數(shù)據(jù)展示給運營人員，使得運營人員清楚、直觀地了解到在哪些網(wǎng)站投放廣告、如何投放廣告以及saas云平臺頁面如何設(shè)計能夠產(chǎn)生最大的用戶注冊轉(zhuǎn)換率。在本發(fā)明的一個實施例中，如圖4所示，優(yōu)選地，還包括：存儲單元408，用于將結(jié)果數(shù)據(jù)保存至hdfs。在該實施例中，存儲單元408將每次的結(jié)果數(shù)據(jù)均保存至hdfs中作為歷史數(shù)據(jù)，通過對歷史數(shù)據(jù)的參與使得對用戶注冊轉(zhuǎn)換情況的分析能夠更加全面。在本發(fā)明的一個實施例中，優(yōu)選地，獲取單元402，具體用于：通過預(yù)設(shè)js文件以及預(yù)設(shè)變量，獲取操作行為數(shù)據(jù)。在該實施例中，在saas平臺中引用預(yù)先寫好的js文件及預(yù)設(shè)變量，js可以在事件冒泡階段捕獲所有的dom事件，同時js可以生成guid保存到saas云平臺網(wǎng)站的根目錄下。利用這兩種特性就可以將用戶在saas云平臺上的所有操作行為記錄下來，從而獲取用戶所有的操作數(shù)據(jù)，通過js實現(xiàn)無埋點數(shù)據(jù)收集，在不增加開發(fā)人員工作量的情況下，可以收集到用戶產(chǎn)生的全部行為數(shù)據(jù)。在本發(fā)明的一個實施例中，優(yōu)選地，處理單元404，具體用于：通過kafka集群，將操作行為數(shù)據(jù)按照topic進行組織，并發(fā)送至spark框架；在spark框架中，對操作行為數(shù)據(jù)進行過濾及拆分，形成中間數(shù)據(jù)；對中間數(shù)據(jù)進行離線處理及分組操作；通過離線處理及分組操作后的中間數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)補充，獲取結(jié)果數(shù)據(jù)。在該實施例中，處理單元404根據(jù)需要搭建合理broker節(jié)點的kafka集群創(chuàng)建topic，啟動consumer&producer并進行訂閱，將topic消息發(fā)送至spark框架，spark框架接收consumer訂閱的topic消息，對數(shù)據(jù)進行過濾及拆分操作，形成中間數(shù)據(jù)落地到hdfs中，在hive(hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架)中對中間數(shù)據(jù)做離線處理，根據(jù)用戶瀏覽器的cookie(存儲在用戶本地終端上的數(shù)據(jù))來將用戶數(shù)據(jù)分組，使用已有的數(shù)據(jù)補充沒有的數(shù)據(jù)進而獲取結(jié)果數(shù)據(jù)。例如，用戶登錄前和登錄后cookie是一致的，但是登錄前沒有用戶id，就可以使用登錄后的用戶信息進行補充。采用kafka消息訂閱模式來傳送消息，保證分布式的高可靠性和高性能，并能具有一定的容錯性，采用spark對數(shù)據(jù)進行簡單的過濾及拆分，能夠觀察到用戶的訪問及注冊情況，從而能更好的幫助運營人員做現(xiàn)場實時的推廣。在本發(fā)明的一個實施例中，優(yōu)選地，預(yù)設(shè)變量包括以下一種或其組合：用戶id、企業(yè)id、業(yè)務(wù)信息。在該實施例中，預(yù)設(shè)變量包括以下一種或其組合但不限于：用戶id、企業(yè)id、業(yè)務(wù)信息，能夠根據(jù)上述預(yù)設(shè)變量做進一步定制化分析。在本發(fā)明的一個實施例中，優(yōu)選地，操作行為數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合：用戶訪問數(shù)據(jù)、用戶注冊數(shù)據(jù)、購買行為數(shù)據(jù)。在該實施例中，操作行為數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合但不限于：用戶訪問數(shù)據(jù)、用戶注冊數(shù)據(jù)、購買行為數(shù)據(jù)，采集上述用戶產(chǎn)生的全部行為數(shù)據(jù)并經(jīng)過處理后，通過圖形化方式展示給運營人員，供運營人員分析使用。在本發(fā)明的一個實施例中，優(yōu)選地，結(jié)果數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合：廣告投放效果數(shù)據(jù)及注冊付費轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)。在該實施例中，結(jié)果數(shù)據(jù)包括以下一種或其組合但不限于：廣告投放效果數(shù)據(jù)及注冊付費轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)運營人員就可以要求開發(fā)人員進行相應(yīng)的saas云平臺界面改造，或者有針對性的對某些引流量大的來源加大廣告投入。圖5示出了本發(fā)明的一個具體實施例的用戶注冊轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的系統(tǒng)示意圖，通過在saas平臺中引用預(yù)先寫好的js埋點文件，以及在saas平臺中預(yù)制系統(tǒng)變量，獲取用戶的操作行為數(shù)據(jù)，根據(jù)需要搭建合理broker節(jié)點的kafka集群，創(chuàng)建topics，啟動consumer&producer并進行訂閱，sparkstreaming接收consumer訂閱的topics消息，在spark中對數(shù)據(jù)進行過濾拆分操作，形成中間需要的數(shù)據(jù)落地到hdfs中。在hive中做離線處理，根據(jù)用戶瀏覽器的cookie來將用戶數(shù)據(jù)分組，使用已有的數(shù)據(jù)補充沒有的數(shù)據(jù)。例如，用戶登錄前和登錄后cookie是一致的，但是登錄前沒有用戶id，就可以使用登錄后的用戶信息進行補充。根據(jù)分析結(jié)果，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)實現(xiàn)對用戶注冊和流轉(zhuǎn)的全流程分析，最后采用tableau圖形化展示出分析結(jié)果，分析出每個廣告投放引入的用戶量，以及后續(xù)這些用戶產(chǎn)生的訪問及付費等情況，從而使運營人員能直觀的看到廣告投放效果以及最終的注冊付費轉(zhuǎn)化率。有了這些數(shù)據(jù)，運營人員就可以要求開發(fā)人員進行相應(yīng)的saas界面改造，或者有針對性的對某些引流量大的來源加大廣告投入。在本說明書的描述中，術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“具體實施例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或?qū)嵗?。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁12當(dāng)前第1頁12