日志分析重点包括:关键数据挖掘、异常行为检测和系统性能优化。
关键数据挖掘是研究大量访客数据的过程,包括对数据挖掘的全面理解、预测数据变化情况、以及通过分析数据的变化趋势来发现数据变化的过程。
一般来说,数据挖掘工作大致分为以下三个层次:首先,对数据的理解。数据挖掘应该包括以下模块:主要研究和抽象数据。
其次,抽象数据。抽象的数据可以分为数据分析的基础和关键的数据模块。这个模块主要用于定义一个模型的内在逻辑,例如数据分析的基础,分析的数据必须对模型进行抽象,分析的关键就应该准确地表示。
最后,最近的研究和掌握。技术创新的能力,这在项目组中很重要。事实上,很多项目组也在研究什么,谁做的最好。此外,我们还应该掌握现有的数据,因为我们应该学习和掌握这些数据。
二、异常行为检测和系统性能优化
异常行为检测主要是研究事件的特征,同时还需要了解事件的背后的原因,以及一些类似的模型。
我们在运营、产品、用户、平台、数据等方面发现了大量异常的情况,需要对异常事件进行定义,在异常事件中分析了行为的特征、事件背后的原因、事件背后的原因,并将这些事件进行分类。
在运营、产品、用户等方面发现了一些类似的异常行为,需要与之区分分析。并分析这些异常事件背后的原因,从而了解事件背后的原因。
异常行为分析主要是用户在活动过程中的各种异常行为。登录异常,是一些在某些特定时间段内登录的用户,通常是对某种业务很了解的用户,但仍然不会主动或取消登录。还需要进行大规模用户信息搜集,以便为用户提前知道这些用户是谁,然后为用户提供相应的行为引导。
对于电商平台来说,访问频繁或支付异常是经常被提及的。这部分用户需要提高页面或商品的安全性,并选择哪些信息与电商无关。如何将不合规的信息组织起来?
在这个场景下,如果对该场景进行处理,将会产生更多的异常,例如用户数据记录异常、用户提交异常等,也会被纳入异常用户分析的范畴,那么在处理此类异常情况时,我们将根据用户数据进行规范,在此期间,我们可以对异常行为进行预警。
对异常流程识别有三种方式,如用户感知是否异常、异常步骤是否异常、异常流等。
