前言

以商超项目为例，为了更好的给用户提供服务，我们需要了解到用户喜欢什么，我的产品中哪些是用户感兴趣的，哪些是不感兴趣的。我应该在推荐栏目中给用户推荐的内容是哪些。

基于这些业务场景，我们需要一套行为分析系统，了解用户在哪个产品中停留的时间最长，搜索哪款产品的次数最多，最感兴趣的产品是哪些。

行为分析系统的构成

我个人认为有三个板块构成 采集、分析、存储 而这三个类别均是围绕 行为分析目的（我们想从行为分析获得什么数据） 在运行。

采集
为了从行为分析系统获取想要的数据，我们需要从哪些维度收集用户数据。

举例
商城首页搜索栏：用户每次使用时，不仅要走日常的搜索流程，还要统计用户的搜索数据（某时某刻，用户搜索了什么操作）。
商品详情页：用户点击查看了某个商品的详情，统计用户查看商品的记录。
商品分类：用户点击查看了某个商品分类，统计用户查看的是哪个分类。

分析
基于采集的行为数据，根据一定 算法 确认用户对哪些数据感兴趣。

算法说明
如何评判一个用户对某类商品有兴趣？
依据算法是什么？
从哪些途径获取的行为数据？

存储
采集到的行为数据存储介质（大数据max compute；mysql；clickhouse；）

计算分析数据存储介质（mysql；redis；）

工作流程

1、数据的采集有两条途径
a、客户端 上报 行为数据
b、接口 上报 行为数据
最终均由采集器 收集行为数据 并存储。

2、流式引擎 意为 分析器
获取行为数据并对数据进行处理分析，将最终汇总的结果存储至第三方介质（mysql、clickhouse、redis等）。

3、在正常的业务接口中，如需使用行为数据，可调用行为系统提供的接口从数据库中获取已计算完毕的分析数据

总结

使用行为分析系统，要确定好

我需要从行为分析系统中获取什么数据；

评判数据分析的标准是什么；

将从哪些场景下获取行为数据；

分析器在后端守护进程将如何工作；

数据存储的介质是什么；