本篇内容主要讲解“MaxCompute在电商场景中怎么进行漏斗模型分析”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“MaxCompute在电商场景中怎么进行漏斗模型分析”吧!
漏斗模型其实是通过产品各项数据的转化率来判断产品运营情况的工具。转化漏斗则是通过各阶段数据的转化，来判断产品在哪一个环节出了问题，然后不断优化产品。电商漏斗模型，用户购买商品的路径，从浏览商品到支付订单的每一个环节的转化。本文将展示从用户「浏览-点击-购买」环节做漏斗分析及展示。开通日志服务开通MaxCompute开通Dataworks开通Quick BI1.业务架构图2.业务流程通过阿里云日志服务采集日志数据。日志服务的数据同步至大数据计算服务MaxCompute。MaxCompute做离线计算。通过阿里云Quick BI进行数据可视化展示。3.准备工作将日志服务采集的数据增量同步到MaxCompute分区表中(本文案例以时间天为单位，展示每个环节的转化率)。具体步骤请参见：日志服务迁移至MaxCompute。并通过Dataworks设置定时调度执行，每天凌晨定时取前一天的数据，计算以天为单位的转化率漏斗图。详情见参见：调度参数表1. 日志源表：ods_user_trans_d表2. 创建ODS层表：ods_user_trace_data，相关数仓模型定义请参见：数据引入层（ODS）表3. 创建dw层表：dw_user_trace_data，相关数仓模型定义请参见：明细粒度事实层（DWD）表4. 创建ADS层结果表：rpt_user_trace_data，相关数仓模型定义请参见：数仓分层4.编写业务逻辑用户路径:浏览->点击->购买，各个环节的转化率（转化率 =从当一个页面进入下一页面的人数比率）。5.结果6开发云主机域名.数据可视化展示通过Quick BI创建网站用户分析画像的仪表板，实现该数据表的可视化。详情请参见：Quick BI从上图中我们发现，浏览到点击中的业务量呈现了明显的缩减的趋势，转化率较低。分析到哪个环节是当前业务流程中的薄弱环节，可以帮助人们更加专注于薄弱环节提高整个流程的产出。进而提高整个流程的效率。到此，相信大家对“MaxCompute在电商场景中怎么进行漏斗模型分析”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是开发云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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