大数据实战（四十三）：电商数仓（三十六）之用户行为数据仓库（二十二）用户行为数仓业务总结
作者：互联网
1.1 数仓分几层？每层做什么的？
1）ODS层（原始数据层）
存储原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。
2）DWD层（明细层）
对ODS层数据进行清洗（去除空值、脏数据，超过极限范围的数据）
3）DWS层（服务数据层）
以DWD层为基础，进行轻度汇总。比如：用户当日、设备当日、商品当日。
4）ADS层（数据应用层）
1.2 Tez引擎优点？
Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，这样只需写一次HDFS，且中间节点较少，从而大大提升作业的计算性能。
1.3 在项目中是否自定义过UDF、UDTF函数，以及用他们处理了什么问题？
自定义过。
用UDF函数解析公共字段；用UDTF函数解析事件字段。
1.4 如何分析用户活跃？
在启动日志中统计不同设备id 出现次数。
1.5 如何分析用户新增？
用活跃用户表 left join 用户新增表，用户新增表中mid为空的即为用户新增。
1.6 如何分析用户1天留存？
留存用户=前一天新增 join 今天活跃
用户留存率=留存用户/前一天新增
1.7 如何分析沉默用户？
按照设备id对日活表分组，登录次数为1，且是在一周前登录。
1.8 如何分析本周回流用户？
本周活跃left join本周新增 left join上周活跃，且本周新增id和上周活跃id都为null
1.9 如何分析流失用户？
按照设备id对日活表分组，且七天内没有登录过。
1.10 如何分析最近连续3周活跃用户数？
按照设备id对周活进行分组，统计次数等于3次。
1.11 如何分析最近七天内连续三天活跃用户数？
1）查询出最近7天的活跃用户，并对用户活跃日期进行排名
2）计算用户活跃日期及排名之间的差值
3）对同用户及差值分组，统计差值个数
4）将差值相同个数大于等于3的数据取出，然后去重，即为连续3天及以上活跃的用户
1.12 整个文档中涉及的所有层级及表
标签：商数,数仓,join,新增,用户,活跃,数据,id 来源： https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/13543689.html