用户行为分析平台建设方案一、应用介绍二、业务展示三、商务模式（一）背景介绍平台要作什么事？（1）对每个互联网用户的每次浏览网页行为、移动应用的操作行为进行记录，在海量的数据记录上分析用户的浏览习惯、兴趣爱好、关注焦点等，对用户进行全方位的“画像”。（2）按用户属性和行为特征对全部互联网用户进行聚类和精细化的客户群划分。（3）依托运营商平台，利用网络广告、直投、个性化内容推送等手段对互联网用户进行“一对一”的精准营销。（二）建设意义•合作模式：与网络广告商、传统广告商、SP、广告联盟分成；•自营模式：个性化内容推送[例子:“一对一”的个性化服务]；•直销（DM）分成收入：与最终厂商合作；精准广告收入•采用精准的营销策略带动用户升速；•通过DM捆绑销售和优惠的接入价格快速拓展新用户；提升ARPU值，快速拓展新用户（三）平台的特色1、发掘用户的显性特征(关注关键词或相关词）。2、推理用户的隐性特征（用户的自然属性和社会属性，性别、职业、年龄、阶层、爱好…）。3、精准的用户属性将大幅度提高广告的价值，让每一次PageView都变成金子。4、想用户所想，急用户所急。5、分析升速用户的行为习惯：什么样的用户需要升速？什么样的SP会吸引升速用户？6、在新竞争格局中领先一步，形成良性的循环：更低的接入价格带来更多的用户，获得更多的增值业务收入。（四）解决方案向企业个人发卡低成本和可靠的海量存储子系统平滑可扩展的分布式运算子系统高吞吐率的运营服务子系统•技术架构•核心处理算法•演示•ROI分析（五）低成本和可靠的海量存储子系统多级别存储，成本降到300$/TB无需RAID支持，保证99.9%可用性多元数据服务器，管理亿级数量文件可在线扩展至PB级规模•条带化存储，多数据通路聚合•支持对象存储(OSD)接口•I/O缓存（六）平滑可扩展的分布式运算子系统•3M架构：借鉴Google的分布式计算架构，针对海量数据挖掘的需求对单点性能和多点负载均衡作最大限度的优化。•Key-ValueQuerywithMemoryCache：突破Key-ValueQuery的瓶颈，单点上亿条规模Key-Value对的查询时间小于200ms(传统DB的1/20)，Dell1950DualQuad-Core,3.0Ghz•RangeQuerywithMemoryDatabase：列存储(Column-based）结构，突破RangeQuery的瓶颈，单点上亿条记录的RangeQuery(selectxfromtwherea
