絮叨两句:
博主是一名数据分析实习生,利用博客记录自己所学的知识,也希望能帮助到正在学习的同学们
人的一生中会遇到各种各样的困难和折磨，逃避是解决不了问题的，唯有以乐观的精神去迎接生活的挑战
少年易老学难成，一寸光阴不可轻。
最喜欢的一句话:今日事,今日毕

前期准备工作
企业级360°全方位用户画像:标签开发（前期准备工作）

RFE模型引入

RFE模型可以说是RFM模型的变体。 RFE模型基于用户的普通行为（非转化或交易行为）产生，它跟RFM类似都是使用三个维度做价值评估。

RFE详解

RFE 模型是根据会员

  • R（ Recency）:最近一次访问时间、
  • F（Frequency）:访问频率
  • E（Engagements）: 页面互动度
    计算得出的RFE得分。 其中：
  • 最近一次访问时间 R（ Recency）： 会员最近一次访问或到达网站的时间。
  • 访问频率 F（ Frequency）：用户在特定时间周期内访问或到达的频率。
  • 页面互动度 E（ Engagements）：互动度的定义可以根据不同企业或行业的交互情况而定，例如可以定义为页面 浏览时间、浏览商品数量、视频播放数量、点赞数量、转发数量等。

在RFE模型中，由于不要求用户发生交易，因此可以做未发生登录、 注册等匿名用户的行为价值分析， 也可以做实名用户分析。该模型常用来做用户活跃分群或价值区分， 也可用于内容型（例如论坛、新闻、资讯等）企业的会员分析。

RFM和 RFE模型的实现思路相同， 仅仅是计算指标发生变化。 对于RFE的数据来源， 可以从企业自己监控的用户行为日志获取，也可以从第三方网站分析工具获得。

基于RFE模型的实践应用

在得到用户的RFE得分之后， 跟 RFM 类似也可以有两种应用思路：

1：基于三个维度值做用户群体划分和解读，对用户的活跃度做分析。 RFE得分为 313 的会员说明其访问频率低， 但是每次访问时的交互都非常不错， 此时重点要做用户回访频率的提升，例如通过活动邀请、 精准广告投放、会员活动推荐等提升回访频率。

2：基于RFE的汇总得分评估所有会员的活跃度价值，并可以做活跃度排名； 同时，该得分还可以作为输入维 度跟其他维度一起作为其他数据分析和挖掘模型的输入变量，为分析建模提供基础。
比如：

  • 6忠诚 （1天内访问2次及以上，每次访问页面不重复）
  • 5活跃 （2天内访问至少1次）
  • 4回流 （3天内访问至少1次）
  • 3新增 （注册并访问）
  • 2不活跃 （7天内未访问）
  • 1流失 （7天以上无访问）

需求分析

根据:

  • 6忠诚 （1天内访问2次及以上，每次访问页面不重复）
  • 5活跃 （2天内访问至少1次）
  • 4回流 （3天内访问至少1次）
  • 3新增 （注册并访问）
  • 2不活跃 （7天内未访问）
  • 1流失 （7天以上无访问）

活跃度:inType=HBase##zkHosts=192.168.10.20##zkPort=2181##hbaseTable=tbl_logs##family=detail##selectFields=global_user_id,loc_url,log_time

代码实现

package cn.itcast.userprofile.up24.newexcavateimport cn.itcast.userprofile.up24.public.PublicStaticCode
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object RFE extends PublicStaticCode{override def SetAppName: String = "RFE"override def Four_Name: String = "活跃度"override def compilerAdapterFactory(spark: SparkSession, five: DataFrame, tblUser: DataFrame): DataFrame = {five.show()/*** +------+----+* |tagsId|rule|* +------+----+* |    46|   1|* |    47|   2|* |    48|   3|* |    49|   4|* +------+----+*/tblUser.show()/*** loc_url                当前地址* log_time              访问时间* +--------------+--------------------+-------------------+* |global_user_id|             loc_url|           log_time|* +--------------+--------------------+-------------------+* |           424|http://m.eshop.co...|2019-08-13 03:03:55|* |           619|http://m.eshop.co...|2019-07-29 15:07:41|* |           898|http://m.eshop.co...|2019-08-14 09:23:44|* |           642|http://www.eshop....|2019-08-11 03:20:17|* |           130|http://www.eshop....|2019-08-12 11:59:28|* |           515|http://www.eshop....|2019-07-23 14:39:25|* |           274|http://www.eshop....|2019-07-24 15:37:12|* |           772|http://ck.eshop.c...|2019-07-24 07:56:49|* |           189|http://m.eshop.co...|2019-07-26 19:17:00|* |           529|http://m.eshop.co...|2019-07-25 23:18:37|* |           177|http://m.eshop.co...|2019-07-23 21:01:26|* |           247|http://m.vip.esho...|2019-07-22 06:58:05|* |           702| http://m.eshop.com/|2019-08-04 11:43:11|* |           871|http://vip.eshop....|2019-08-11 09:38:00|* |           349|http://www.eshop....|2019-07-22 12:17:54|* |           538|http://www.eshop....|2019-07-30 11:16:57|* |            81|http://www.eshop....|2019-08-06 09:10:37|* |           308|http://www.eshop....|2019-08-06 03:54:04|* |           344|http://m.eshop.co...|2019-08-09 07:25:10|* |           796|http://member.esh...|2019-08-07 15:16:28|* +--------------+--------------------+-------------------+*/tblUser}def main(args: Array[String]): Unit = {startMain()}
}
package cn.itcast.userprofile.up24.newexcavateimport cn.itcast.userprofile.up24.public.PublicStaticCode
import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans
import org.apache.spark.ml.feature.{MinMaxScaler, VectorAssembler}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}import scala.collection.immutable
/*** Desc 用户活跃度模型-RFE* Recency:最近一次访问时间,用户最后一次访问距今时间* Frequency:访问频率,用户一段时间内访问的页面总数,* Engagements:页面互动度,用户一段时间内访问的独立页面数,也可以定义为页面 浏览量、下载量、 视频播放数量等*/object RFE extends PublicStaticCode{override def SetAppName: String = "RFE"override def Four_Name: String = "活跃度"/*** 开始计算* inType=HBase##zkHosts=192.168.10.20##zkPort=2181##* hbaseTable=tbl_logs##family=detail##selectFields=global_user_id,loc_url,log_time* @param five  MySQL中的5级规则 id,rule* @param tblUser 根据selectFields查询出来的HBase中的数据* @return userid,tagIds*/override def compilerAdapterFactory(spark: SparkSession, five: DataFrame, tblUser: DataFrame): DataFrame = {//    five.show()/*** +------+----+* |tagsId|rule|* +------+----+* |    46|   1|* |    47|   2|* |    48|   3|* |    49|   4|* +------+----+*/
//    tblUser.show()/*** loc_url                当前地址* log_time              访问时间* +--------------+--------------------+-------------------+* |global_user_id|             loc_url|           log_time|* +--------------+--------------------+-------------------+* |           424|http://m.eshop.co...|2019-08-13 03:03:55|* |           619|http://m.eshop.co...|2019-07-29 15:07:41|* |           898|http://m.eshop.co...|2019-08-14 09:23:44|* |           642|http://www.eshop....|2019-08-11 03:20:17|* |           130|http://www.eshop....|2019-08-12 11:59:28|* |           515|http://www.eshop....|2019-07-23 14:39:25|* |           274|http://www.eshop....|2019-07-24 15:37:12|* |           772|http://ck.eshop.c...|2019-07-24 07:56:49|* |           189|http://m.eshop.co...|2019-07-26 19:17:00|* |           529|http://m.eshop.co...|2019-07-25 23:18:37|* |           177|http://m.eshop.co...|2019-07-23 21:01:26|* |           247|http://m.vip.esho...|2019-07-22 06:58:05|* |           702| http://m.eshop.com/|2019-08-04 11:43:11|* |           871|http://vip.eshop....|2019-08-11 09:38:00|* |           349|http://www.eshop....|2019-07-22 12:17:54|* |           538|http://www.eshop....|2019-07-30 11:16:57|* |            81|http://www.eshop....|2019-08-06 09:10:37|* |           308|http://www.eshop....|2019-08-06 03:54:04|* |           344|http://m.eshop.co...|2019-08-09 07:25:10|* |           796|http://member.esh...|2019-08-07 15:16:28|* +--------------+--------------------+-------------------+*/import spark.implicits._import scala.collection.JavaConversions._import org.apache.spark.sql.functions._//0.定义常量字符串,避免后续拼写错误val recencyStr = "recency"val frequencyStr = "frequency"val engagementsStr = "engagements"val featureStr = "feature"val scaleFeatureStr = "scaleFeature"val predictStr = "predict"//1.按用户id进行聚合获取用户活跃度-RFE//Recency:最近一次访问时间,用户最后一次访问距今时间,当前时间 - log_time//Frequency:访问频率,用户一段时间内访问的页面总数,count(loc_url)//Engagements:页面互动度,用户一段时间内访问的独立页面数,也可以定义为页面 浏览量、下载量、 视频播放数量等,distinct count(loc_url)var recencyAggColumn=datediff(date_sub(current_timestamp(),361),max("log_time")) as(recencyStr)var frequencyAggColumn=count("loc_url") as(frequencyStr)var engagementsAggCOlumn=countDistinct("loc_url") as engagementsStrval rfe_result = tblUser.groupBy("global_user_id").agg(recencyAggColumn, frequencyAggColumn, engagementsAggCOlumn)
//    rfe_result.show()/*** +--------------+-------+---------+-----------+* |global_user_id|recency|frequency|engagements|* +--------------+-------+---------+-----------+* |           296|     61|      380|        227|* |           467|     61|      405|        267|* |           675|     61|      370|        240|* |           691|     61|      387|        244|* |           829|     61|      404|        269|* |           125|     61|      375|        246|* |           451|     61|      347|        224|* +--------------+-------+---------+-----------+*/// R:0-15天=5分，16-30天=4分，31-45天=3分，46-60天=2分，大于61天=1分// F:≥400=5分，300-399=4分，200-299=3分，100-199=2分，≤99=1分// E:≥250=5分，230-249=4分，210-229=3分，200-209=2分，1=1分var recencyScore=when(col(recencyStr).between(0,15),5).when(col(recencyStr).between(16,30),4).when(col(recencyStr).between(31,45),3).when(col(recencyStr).between(46,60),2).when(col(recencyStr).geq(61),1).as(recencyStr)var frequencyScore= when(col(frequencyStr).geq(400),5).when(col(frequencyStr).between(300,399),4).when(col(frequencyStr).between(200,299),4).when(col(frequencyStr).between(100,199),4).when(col(frequencyStr).leq(99),1).as(frequencyStr)var engagementsScore=when(col(engagementsStr).geq(250),5).when(col(engagementsStr).between(230,249),4).when(col(engagementsStr).between(210,229),3).when(col(engagementsStr).between(200,209),2).when(col(engagementsStr).leq(1),1).as(engagementsStr)val ref_Score_Result = rfe_result.select('global_user_id, recencyScore, frequencyScore, engagementsScore)
//    ref_Score_Result.show()/*** +--------------+-------+---------+-----------+* |global_user_id|recency|frequency|engagements|* +--------------+-------+---------+-----------+* |           296|      1|        4|          3|* |           467|      1|        5|          5|* |           675|      1|        4|          4|* |           691|      1|        4|          4|* |           829|      1|        5|          5|* |           125|      1|        4|          4|* |           451|      1|        4|          3|* |           800|      1|        4|          4|* |           853|      1|        4|          5|*///3.聚类//为方便后续模型进行特征输入，需要部分列的数据转换为特征向量，并统一命名，VectorAssembler类就可以完成这一任务。//VectorAssembler是一个transformer，将多列数据转化为单列的向量列val vectorDF: DataFrame = new VectorAssembler().setInputCols(Array(recencyStr, frequencyStr, engagementsStr)).setOutputCol(featureStr).transform(ref_Score_Result)//    vectorDF.show()/*** +--------------+-------+---------+-----------+-------------+* |global_user_id|recency|frequency|engagements|      feature|* +--------------+-------+---------+-----------+-------------+* |           296|      1|        4|          3|[1.0,4.0,3.0]|* |           467|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|* |           675|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|* |           691|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|* |           829|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|* |           125|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|* |           451|      1|        4|          3|[1.0,4.0,3.0]|* |           800|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|* |           853|      1|        4|          5|[1.0,4.0,5.0]|* |           944|      1|        4|          5|[1.0,4.0,5.0]|* |           666|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|* |           870|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|* |           919|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|*//*   //最小最大归一化将每个特征调整到一个特定的范围,通常是（0,1）//(X - X.min)/(X.max - X.min)//归一化数据可以使各个特征维度对目标函数的影响权重一致，提高迭代的求解的收敛速度val scalerModel = new MinMaxScaler().setInputCol(featureStr).setOutputCol(scaleFeatureStr).fit(vectorDF)val scalerDF = scalerModel.transform(vectorDF)*/
//    scalerDF.show()/*** +--------------+-------+---------+-----------+-------------+-------------+* |global_user_id|recency|frequency|engagements|      feature| scaleFeature|* +--------------+-------+---------+-----------+-------------+-------------+* |           296|      1|        4|          3|[1.0,4.0,3.0]|[0.5,0.0,0.0]|* |           467|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|[0.5,1.0,1.0]|* |           675|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|[0.5,0.0,0.5]|* |           691|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|[0.5,0.0,0.5]|* |           829|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|[0.5,1.0,1.0]|* |           125|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|[0.5,0.0,0.5]|* |           451|      1|        4|          3|[1.0,4.0,3.0]|[0.5,0.0,0.0]|* |           800|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|[0.5,0.0,0.5]|* |           853|      1|        4|          5|[1.0,4.0,5.0]|[0.5,0.0,1.0]|* |           944|      1|        4|          5|[1.0,4.0,5.0]|[0.5,0.0,1.0]|* |           666|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|[0.5,1.0,1.0]|* |           870|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|[0.5,1.0,1.0]|* |           919|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|[0.5,1.0,1.0]|* |           926|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|[0.5,1.0,1.0]|* |           124|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|[0.5,1.0,1.0]|* |           447|      1|        4|          5|[1.0,4.0,5.0]|[0.5,0.0,1.0]|* |            51|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|[0.5,1.0,1.0]|* |           591|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|[0.5,1.0,1.0]|* |             7|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|[0.5,1.0,1.0]|* |           307|      1|        4|          3|[1.0,4.0,3.0]|[0.5,0.0,0.0]|* +--------------+-------+---------+-----------+-------------+-------------+*///4.训练模型val model = new KMeans().setK(4).setMaxIter(10).setSeed(10).setFeaturesCol(featureStr).setPredictionCol(predictStr).fit(vectorDF)//5.预测val result: DataFrame = model.transform(vectorDF)
//    result.show()/*** +--------------+-------+---------+-----------+-------------+-------+* |global_user_id|recency|frequency|engagements|      feature|predict|* +--------------+-------+---------+-----------+-------------+-------+* |           296|      1|        4|          3|[1.0,4.0,3.0]|      3|* |           467|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|      0|* |           675|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|      1|* |           691|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|      1|* |           829|      1|        5|          5|[1.0,5.0,5.0]|      0|* |           125|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|      1|* |           451|      1|        4|          3|[1.0,4.0,3.0]|      3|* |           800|      1|        4|          4|[1.0,4.0,4.0]|      1|* |           853|      1|        4|          5|[1.0,4.0,5.0]|      2|* |           944|      1|        4|          5|[1.0,4.0,5.0]|      2|*///6.测试时看下聚类效果val ds = result.groupBy(predictStr).agg(max(col(recencyStr) + col(frequencyStr) + col(engagementsStr)), min(col(recencyStr) + col(frequencyStr) + col(engagementsStr))).sort(col(predictStr).asc)
//    ds.show()/*** +-------+------------------------------------------+------------------------------------------+* |predict|max(((recency + frequency) + engagements))|min(((recency + frequency) + engagements))|* +-------+------------------------------------------+------------------------------------------+* |      0|                                        11|                                        10|* |      1|                                         9|                                         9|* |      2|                                        10|                                        10|* |      3|                                         8|                                         8|* +-------+------------------------------------------+------------------------------------------+*///问题: 每一个簇的ID是无序的,但是我们将分类簇和rule进行对应的时候,需要有序//7.按质心排序,质心大,该类用户价值大//[(质心id, 质心值)]val center: immutable.IndexedSeq[(Int, Double)] = for (i <- model.clusterCenters.indices) yield (i, model.clusterCenters(i).toArray.sum)
//    println(center)/*** Vector((0,10.935802469135801), (1,9.0), (2,10.0), (3,8.0))*/val centerSort: immutable.IndexedSeq[(Int, Double)] = center.sortBy(_._2).reverse
//    println(centerSort)/*** Vector((0,10.935802469135801), (2,10.0), (1,9.0), (3,8.0))*///[(质心id, rule值)]val centerAndRule: immutable.Seq[(Int, Int)] = for (i <- centerSort.indices) yield (centerSort(i)._1, i + 1)
//    println(centerAndRule)/*** Vector((0,1), (2,2), (1,3), (3,4))*/val centerDF: DataFrame = centerAndRule.toDF(predictStr, "rule")
//    centerDF.show()/*** +-------+----+* |predict|rule|* +-------+----+* |      0|   1|* |      2|   2|* |      1|   3|* |      3|   4|* +-------+----+*///8.将rule和5级规则进行匹配val ruleTagDF: DataFrame = centerDF.join(five, "rule")
//    ruleTagDF.show()/*** +----+-------+------+* |rule|predict|tagsId|* +----+-------+------+* |   1|      0|    46|* |   2|      2|    47|* |   3|      1|    48|* |   4|      3|    49|* +----+-------+------+*///将第八步得出的结果,与K-Means预测的结果进行匹配val ruleMap: Map[String, String] = ruleTagDF.map(row => {val predict = row.getAs("predict").toStringval tagsId = row.getAs("tagsId").toString(predict, tagsId)}).collect().toMapvar predict_UDF=udf((predict:String)=>{val tag = ruleMap(predict)tag})val new_tag = result.select('global_user_id as ("userId"), predict_UDF('predict).as("tagsId"))
//    new_tag.show()/*** +------+------+* |userId|tagsId|* +------+------+* |   296|    49|* |   467|    46|* |   675|    48|* |   691|    48|* |   829|    46|* |   125|    48|* |   451|    49|* |   800|    48|* |   853|    47|* |   944|    47|* |   666|    46|* |   870|    46|* |   919|    46|* |   926|    46|* |   124|    46|* |   447|    47|* |    51|    46|* |   591|    46|* |     7|    46|* |   307|    49|* +------+------+*/new_tag}def main(args: Array[String]): Unit = {startMain()}
}

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