CN111131393B - 用户活跃度数据统计方法、电子装置及存储介质 - Google Patents
用户活跃度数据统计方法、电子装置及存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及互联网技术领域，提供了一种用户活跃度数据统计方法、电子装置及计算机存储介质，该方法包括：接收用户通过终端访问***平台的操作，生成包含操作时间、用户IP和用户编码的用户信息，根据所述用户信息中的操作时间按预设时间粒度累计用户访问***平台的次数，将累计得到的数据及与用户所在区域记录到预设矩阵表，之后，利用归一化函数对所述预设矩阵表中的数据进行归一化运算，得到运算后的矩阵表映射到***平台的数据表进行数据统计，生成数据分析报告以展示用户访问所述***平台的活跃度。本发明通过记录用户访问的区域及细化时间周期，统计用户在不同区域的时间粒度访问数据，进而辅助***平台提高业务信息推送的时效性。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种用户活跃度数据统计方法、电子装置及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，对用户的活跃度统计有助于更好的了解用户使用应用***的行为及业务信息的推送。
传统计算用户活跃度的方法是通过统计每天用户订单的交易数推测用户的活跃度，然而，传统统计用户活跃度的时间周期长，难以判断某一具体时间段用户的活跃度，且未考虑用户的区域分布，难以确定某一时段不同区域的用户访问的行为数据，导致应用***无法在具体时间段精准推送业务信息给指定区域的用户，造成业务信息推送的时效性差。
发明内容
鉴于以上内容，本发明提供一种用户活跃度数据统计方法、电子装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于通过记录用户访问的区域及细化时间周期，统计用户在不同区域的时间粒度访问数据，进而辅助***平台提高业务信息推送的时效性。
为实现上述目的，本发明提供一种用户活跃度数据统计方法，应用于电子装置，该方法包括：
接收步骤：接收用户通过终端访问***平台的操作，生成包含操作时间、用户IP和用户编码的用户信息，所述用户IP与用户所在区域相关联；
聚合步骤：根据所述用户信息中的操作时间按预设时间粒度累计用户访问所述***平台的次数，将累计得到的数据及与所述用户所在区域记录到预设矩阵表，所述预设矩阵表由所述用户编码、用户所在区域和预设时间粒度组成；
计算步骤：利用归一化函数对所述预设矩阵表中的数据进行归一化运算，得到归一化处理的矩阵表；及
统计步骤：将归一化处理后的所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计，生成数据分析报告以展示用户访问所述***平台的活跃度。
优选地，所述终端包括手机终端和电脑终端；
当接收到用户通过手机终端访问***平台的操作时，解析当前手机终端所在的区域，确定出用户IP；及
当接收到用户通过电脑终端访问***平台的操作时，根据电脑终端连接的网络信号的IP地址，确定出用户IP。
优选地，所述归一化函数为：
其中，Nn表示用户编码；
Tn表示预设时间粒度；
f(Nn，Tn)表示Nn用户在Tn预设时间粒度累计访问***平台的数值；
n为正整数；
F取值为0或1，其中数值1为F运算后取整数。
优选地，所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计包括：
统计每个时间粒度的用户访问量；
统计不同区域的每个时间粒度的用户访问量；及
统计各个区域的用户访问量。
优选地，在所述统计步骤之后，该方法还包括：
推送步骤：根据生成的所述数据分析报告，确定出所述***平台的各个区域和时间粒度的用户访问量，以预设时间周期推送预设业务信息至目标区域及时间粒度的终端。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该电子装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的数据处理程序，所述数据处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
接收步骤：接收用户通过终端访问***平台的操作，生成包含操作时间、用户IP和用户编码的用户信息，所述用户IP与用户所在区域相关联；
聚合步骤：根据所述用户信息中的操作时间按预设时间粒度累计用户访问所述***平台的次数，将累计得到的数据及与所述用户所在区域记录到预设矩阵表，所述预设矩阵表由所述用户编码、用户所在区域和预设时间粒度组成；
计算步骤：利用归一化函数对所述预设矩阵表中的数据进行归一化运算，得到归一化处理的矩阵表；及
统计步骤：将归一化处理后的所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计，生成数据分析报告以展示用户访问所述***平台的活跃度。
优选地，所述终端包括手机终端和电脑终端；
当接收到用户通过手机终端访问***平台的操作时，解析当前手机终端所在的区域，确定出用户IP；及
当接收到用户通过电脑终端访问***平台的操作时，根据电脑终端连接的网络信号的IP地址，确定出用户IP。
优选地，所述归一化函数为：
其中，Nn表示用户编码；
Tn表示预设时间粒度；
f(Nn，Tn)表示Nn用户在Tn预设时间粒度累计访问***平台的数值；
n为正整数；
F取值为0或1，其中数值1为F运算后取整数。
优选地，所述矩阵表映射到***平台的数据表进行数据统计包括：
统计每个时间粒度的用户访问量；
统计不同区域的每个时间粒度的用户访问量；及
统计各个区域的用户访问量。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时，可实现如上所述的用户活跃度数据统计方法中的任一步骤。
本发明提出的用户活跃度数据统计方法、电子装置及计算机可读存储介质，通过接收用户通过终端访问***平台的操作，生成包含操作时间、用户IP和用户编码的用户信息，根据所述用户信息中的操作时间按预设时间粒度累计用户访问所述***平台的次数，将累计得到的数据及与所述用户所在区域记录到预设矩阵表，之后，利用归一化函数对所述预设矩阵表中的数据进行归一化运算，得到归一化处理的矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计，生成数据分析报告以展示用户访问所述***平台的活跃度。本发明通过记录用户访问的区域及细化时间周期，统计用户在不同区域的时间粒度访问数据，进而辅助***平台提高业务信息推送的时效性。
附图说明
图1为本发明电子装置较佳实施例的示意图；
图2为图1中的数据处理程序一较佳实施例的程序模块图；
图3为图1中的数据处理程序另一较佳实施例的程序模块图；
图4为本发明用户活跃度数据统计方法一较佳实施例的流程图；
图5为本发明用户活跃度数据统计方法另一较佳实施例的流程图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
参照图1所示，为本发明电子装置较佳实施例的示意图。电子装置1是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。所述电子装置1可以是计算机、也可以是单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或者基于云计算的由大量主机或者网络服务器构成的云，其中云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。
在本实施例中，电子装置1可包括，但不仅限于，可通过***总线相互通信连接的存储器11、处理器12、显示器13，存储器11存储有可在处理器12上运行的数据处理程序10。需要指出的是，图1仅示出了具有组件11-13的电子装置1，但是应当理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
其中，存储器11包括内存及至少一种类型的可读存储介质。内存为电子装置1的运行提供缓存；可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等的非易失性存储介质。在一些实施例中，可读存储介质可以是电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘；在另一些实施例中，该非易失性存储介质也可以是电子装置1的外部存储设备，例如电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。本实施例中，存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于电子装置1的操作***和各类应用软件，例如存储本发明一实施例中的数据处理程序10等。此外，存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器12在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器12通常用于控制所述电子装置1的总体操作，例如执行与所述其他设备进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，所述处理器12用于运行所述存储器11中存储的程序代码或者处理数据，例如运行数据处理程序10等。
所述数据处理程序10存储在存储器11中，包括存储在存储器11中的计算机可读指令，该计算机可读指令可被处理器12执行，以实现本申请各实施例的方法。
在一实施例中，上述数据处理程序10被所述处理器12执行时实现如下步骤：
接收步骤：接收用户通过终端访问***平台的操作，生成包含操作时间、用户IP和用户编码的用户信息，所述用户IP与用户所在区域相关联。
在一个实施例中，用户通过终端(例如，手机终端或电脑终端)登录***平台(例如，汽车交易***)进行操作，所述***平台根据终端判断出用户登录的区域，确定用户IP，并将用户IP与用户所在区域(例如，北京、上海、广州等)进行对应关联，所述***平台根据用户操作，记录下用户当前的操作时间，同时，所述***平台对访问的每个用户按预设编号生成用户编码，以便要更好的整理及编排用户信息。
进一步地，所述终端包括手机终端和电脑终端；
当接收到用户通过手机终端访问***平台的操作时，解析当前手机终端所在的区域，确定出用户IP；及
当接收到用户通过电脑终端访问***平台的操作时，根据电脑终端连接的网络信号的IP地址，确定出用户IP。
聚合步骤：根据所述用户信息中的操作时间按预设时间粒度累计用户访问所述***平台的次数，将累计得到的数据及与所述用户所在区域记录到预设矩阵表，所述预设矩阵表由所述用户编码、用户所在区域和预设时间粒度组成。
本实施例中，为了充分的了解用户使用所述***平台的具体时间，将所述预设时间粒度按15分钟的周期分成96等份进行细化(即将一天24小时分成96等份)，加强监控用户在所述***平台的登录及操作的行为***台更好的管理和准确推送信息，提高定点定时推送业务信息的时效性。
所述预设矩阵表是由用户编码、用户所在区域和预设时间粒度组成。以用户编码所在的一列代表对应的用户，用户所在区域所在的一列代表对应的用户IP，所述预设时间粒度按96等分以横向一排顺序排列，建立用户所在区域的时间粒度的预设矩阵表。
例如，以Nn代表用户编码，Tn代表预设时间粒度，P代表用户所在区域，构建如下初始矩阵表：
在一个实施例中，用户访问***平记录的部分数据如下矩阵表：
| P | T<sub>1</sub> | T<sub>2</sub> | T<sub>3</sub> | T<sub>3</sub> | … | T<sub>n</sub> | |
| N<sub>1</sub> | 北京 | 3 | 0 | 1 | 5 | 0 | |
| N<sub>2</sub> | 上海 | 1 | 2 | 3 | 4 | 0 | |
| N<sub>3</sub> | 广州 | 5 | 0 | 2 | 3 | 0 | |
| … | … | … | |||||
| N<sub>n</sub> | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
计算步骤：利用归一化函数对所述预设矩阵表中的数据进行归一化运算，得到归一化处理的矩阵表。
本实施例中，将记录在所述预设矩阵表中的每一个时间粒度对应的累计的数值进行归一化运算，得到以O或1的取值代表用户在对应的时间粒度是否有访问所述***平台(例如，汽车交易平台)，当运算得到的取值为0时，表示在对应的时间粒度该用户未访问***平台；当运算得到的取值为1时，表示在对应的时间粒度该用户访问过***平台，并将运算后的数值更新所述预设矩阵表。
例如，归一化处理后的矩阵表的部分数据如下：
| P | T<sub>1</sub> | T<sub>2</sub> | T<sub>3</sub> | T<sub>3</sub> | … | T<sub>n</sub> | |
| N<sub>1</sub> | 北京 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | |
| N<sub>2</sub> | 上海 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | |
| N<sub>3</sub> | 广州 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | |
| … | … | … | |||||
| N<sub>n</sub> | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
进一步地，所述归一化函数为：
其中，Nn表示用户编码；
Tn表示预设时间粒度；
f(Nn，Tn)表示Nn用户在Tn预设时间粒度累计访问***平台的数值；
n为正整数；
F取值为0或1，其中数值1为F运算后取整数。
所述归一化函数向上取整运算称为CEILING函数，用符合“┌┐”表示。对运算得到的数值取整数，例如，运算得到的数值为0.6，取整得到1，表示用户在相应的时间粒度有访问所述***平台。
统计步骤：将归一化处理后的所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计，生成数据分析报告以展示用户访问所述***平台的活跃度。
由于归一化处理后的所述矩阵表为记录每天各时间粒度用户的访问情况，数据相对比较分散，需要将用户每天访问所述***平台的行为习惯所产生的用户数据进行整合及串联。因此，本实施例中，将每天在所述矩阵表记录并归一化的数据映射到数据表，生成包含年、月、日、时及一刻钟的用户数据，并将数据存储至数据库。
本实施例中，所述数据分析报告包括多种途径统计用户活跃度的分析结果。利用所述***平台的数据表可以更精准的统计每一刻钟每个地区有多少用户访问过***平台，以及每一刻钟每个地区具体有哪些用户处于活跃状态等。该分析报告可以是柱形图、折线图或饼图等加以直观的展示。
在一个实施例中，统计结果得到的一份数据分析报告：用户N1在一月份内每天平均访问***平台超过10次，其中每天的10点访问***平台的概率最大。又如用户N3有20天内都是集中在T1时刻(例如，早上10点一刻钟)访问所述***平台，判断出用户N3***台进行业务操作，或者用户N3在T1时刻(例如，早上10点一刻钟)使用***平台的概率很大。
进一步地，所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计包括：
统计每个时间粒度的用户访问量；
统计不同区域的每个时间粒度的用户访问量；及
统计各个区域的用户访问量。
本实施例中，将预设时间粒度细化到一刻钟，统计每一刻钟用户访问所述***平台的情况，包括用户访问的区域，以及不同区域的每个时间粒度的用户访问量等等。统计还包括每个月用户集中访问所述***平台的操作时间。
参照图2所示，为图1中的数据处理程序10一较佳实施例的程序模块图。
在一个实施例中，数据处理程序10包括：接收模块101、聚合模块102、计算模块103、统计模块104。所述模块101-104所实现的功能或操作步骤均与下述用户活跃度数据统计方法类似，此处不再详述，示例性地，例如其中：
接收模块101，用于接收用户通过终端访问***平台的操作，生成包含操作时间、用户IP和用户编码的用户信息，所述用户IP与用户所在区域相关联；
聚合模块102，用于根据所述用户信息中的操作时间按预设时间粒度累计用户访问所述***平台的次数，将累计得到的数据及与所述用户所在区域记录到预设矩阵表，所述矩阵表由所述用户编码、用户所在区域和预设时间粒度组成；
计算模块103，用于利用归一化函数对所述矩阵表中的数据进行归一化运算，得到归一化处理的矩阵表；及
统计模块104，用于将归一化处理后的所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计，生成数据分析报告以展示用户访问所述***平台的活跃度。
进一步地，参照图3所示，为图1中数据处理程序10另一较佳实施例的程序模块图。在统计模块104之后，所述语料处理程序10还包括推送模块105，示例性地：
推送模块105，用于根据生成的所述数据分析报告，确定出所述***平台的各个区域和时间粒度的用户访问量，以预设时间周期推送预设业务信息至目标区域及时间粒度的终端。
参照图4所示，为本发明用户活跃度数据统计方法一较佳实施例的流程图。本发明揭露了一种用户活跃度数据统计方法，应用于上述的电子装置，该方法包括：
步骤S210，接收用户通过终端访问***平台的操作，生成包含操作时间、用户IP和用户编码的用户信息，所述用户IP与用户所在区域相关联。
在一个实施例中，用户通过终端(例如，手机终端或电脑终端)登录***平台(例如，汽车交易***)进行操作，所述***平台根据终端判断出用户登录的区域，确定用户IP，并将用户IP与用户所在区域(例如，北京、上海、广州等)进行对应关联，所述***平台根据用户操作，记录下用户当前的操作时间，同时，所述***平台对访问的每个用户按预设编号生成用户编码，以便要更好的整理及编排用户信息。
进一步地，所述终端包括手机终端和电脑终端；
当接收到用户通过手机终端访问***平台的操作时，解析当前手机终端所在的区域，确定出用户IP；及
当接收到用户通过电脑终端访问***平台的操作时，根据电脑终端连接的网络信号的IP地址，确定出用户IP。
步骤S220，根据所述用户信息中的操作时间按预设时间粒度累计用户访问所述***平台的次数，将累计得到的数据及与所述用户所在区域记录到预设矩阵表，所述预设矩阵表由所述用户编码、用户所在区域和预设时间粒度组成。
本实施例中，为了充分的了解用户使用所述***平台的具体时间，将所述预设时间粒度按15分钟的周期分成96等份进行细化(即将一天24小时分成96等份)，加强监控用户在所述***平台的登录及操作的行为***台更好的管理和准确推送信息，提高定点定时推送业务信息的时效性。
所述预设矩阵表是由用户编码、用户所在区域和预设时间粒度组成。以用户编码所在的一列代表对应的用户，用户所在区域所在的一列代表对应的用户IP，所述预设时间粒度按96等分以横向一排顺序排列，建立用户所在区域的时间粒度的预设矩阵表。
例如，以Nn代表用户编码，Tn代表预设时间粒度，P代表用户所在区域，构建如下初始矩阵表：
| P | T<sub>1</sub> | T<sub>2</sub> | T<sub>3</sub> | T<sub>3</sub> | … | T<sub>n</sub> | |
| N<sub>1</sub> | 北京 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| N<sub>2</sub> | 上海 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| N<sub>3</sub> | 广州 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| … | … | … | |||||
| N<sub>n</sub> | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
在一个实施例中，用户访问***平记录的部分数据如下矩阵表：
| P | T<sub>1</sub> | T<sub>2</sub> | T<sub>3</sub> | T<sub>3</sub> | … | T<sub>n</sub> | |
| N<sub>1</sub> | 北京 | 3 | 0 | 1 | 5 | 0 | |
| N<sub>2</sub> | 上海 | 1 | 2 | 3 | 4 | 0 | |
| N<sub>3</sub> | 广州 | 5 | 0 | 2 | 3 | 0 | |
| … | … | … | |||||
| N<sub>n</sub> | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
步骤S230，利用归一化函数对所述预设矩阵表中的数据进行归一化运算，得到归一化处理的矩阵表。
本实施例中，将记录在所述预设矩阵表中的每一个时间粒度对应的累计的数值进行归一化运算，得到以0或1的取值代表用户在对应的时间粒度是否有访问所述***平台(例如，汽车交易平台)，当运算得到的取值为0时，表示在对应的时间粒度该用户未访问***平台；当运算得到的取值为1时，表示在对应的时间粒度该用户访问过***平台，并将运算后的数值更新所述矩阵表。
例如，归一化处理后的矩阵表的部分数据如下：
| P | T<sub>1</sub> | T<sub>2</sub> | T<sub>3</sub> | T<sub>3</sub> | … | T<sub>n</sub> | |
| N<sub>1</sub> | 北京 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | |
| N<sub>2</sub> | 上海 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | |
| N<sub>3</sub> | 广州 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | |
| … | … | … | |||||
| N<sub>n</sub> | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
进一步地，所述归一化函数为：
其中，Nn表示用户编码；
Tn表示预设时间粒度；
f(Nn，Tn)表示Nn用户在Tn预设时间粒度累计访问***平台的数值；
n为正整数；
F取值为0或1，其中数值1为F运算后取整数。
所述归一化函数向上取整运算称为CEILING函数，用符合“┌┐”表示。对运算得到的数值取整数，例如，运算得到的数值为0.6，取整得到1，表示用户在相应的时间粒度有访问所述***平台。
步骤S240，将归一化处理后的所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计，生成数据分析报告以展示用户访问所述***平台的活跃度。
由于归一化处理后的所述矩阵表为记录每天各时间粒度用户的访问情况，数据相对比较分散，需要将用户每天访问所述***平台的行为习惯所产生的用户数据进行整合及串联。因此，本实施例中，将每天在所述矩阵表记录并归一化的数据映射到数据表，生成包含年、月、日、时及一刻钟的用户数据，并将数据存储至数据库。
本实施例中，所述数据分析报告包括多种途径统计用户活跃度的分析结果。利用所述***平台的数据表可以更精准的统计每一刻钟每个地区有多少用户访问过***平台，以及每一刻钟每个地区具体有哪些用户处于活跃状态等。该分析报告可以是柱形图、折线图或饼图等加以直观的展示。
在一个实施例中，统计结果得到的一份数据分析报告：用户N1在一月份内每天平均访问***平台超过10次，其中每天的10点访问***平台的概率最大。又如用户N3有20天内都是集中在T1时刻(例如，早上10点一刻钟)访问所述***平台，判断出用户N3***台进行业务操作，或者用户N3在T1时刻(例如，早上10点一刻钟)使用***平台的概率很大。
进一步地，所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计包括：
统计每个时间粒度的用户访问量；
统计不同区域的每个时间粒度的用户访问量；及
统计各个区域的用户访问量。
本实施例中，将预设时间粒度细化到一刻钟，统计每一刻钟用户访问所述***平台的情况，包括用户访问的区域，以及不同区域的每个时间粒度的用户访问量等等。统计还包括每个月用户集中访问所述***平台的操作时间。
进一步地，参照图5所示，为本发明用户活跃度数据统计方法另一较佳实施例的流程图。在所述步骤S240之后，该方法还包括：
步骤S250，根据生成的所述数据分析报告，确定出所述***平台的各个区域和时间粒度的用户访问量，以预设时间周期推送预设业务信息至目标区域及时间粒度的终端。
在一个实施例中，根据生成的所述数据分析报告，展示出所述***平台的用户在不同区域及不同时间粒度的活跃度，通过图表(例如，柱状图、饼状图)直观展现各区域和时间粒度的用户访问量等。还可以根据业务需求查询的用户访问量，以此确定何时何地向用户推送业务消息(例如，广告、信息或通知等)，进而辅助***平台提高业务信息推送的时效性。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时，可实现如下操作：
接收步骤：接收用户通过终端访问***平台的操作，生成包含操作时间、用户IP和用户编码的用户信息，所述用户IP与用户所在区域相关联；
聚合步骤：根据所述用户信息中的操作时间按预设时间粒度累计用户访问所述***平台的次数，将累计得到的数据及与所述用户所在区域记录到预设矩阵表，所述预设矩阵表由所述用户编码、用户所在区域和预设时间粒度组成；
计算步骤：利用归一化函数对所述预设矩阵表中的数据进行归一化运算，得到归一化处理的矩阵表；及
统计步骤：将归一化处理后的所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计，生成数据分析报告以展示用户访问所述***平台的活跃度。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述用户活跃度数据统计方法和电子装置各实施例基本相同，在此不作累述。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种用户活跃度数据统计方法，应用于电子装置，其特征在于，该方法包括：
接收步骤：接收用户通过终端访问***平台的操作，生成包含操作时间、用户IP和用户编码的用户信息，所述用户IP与用户所在区域相关联；
聚合步骤：根据所述用户信息中的操作时间按预设时间粒度累计用户访问所述***平台的次数，将累计得到的数据及与所述用户所在区域记录到预设矩阵表，所述预设矩阵表由所述用户编码、用户所在区域和预设时间粒度组成；
计算步骤：利用归一化函数对所述预设矩阵表中的数据进行归一化运算，得到归一化处理的矩阵表；及
统计步骤：将归一化处理后的所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计，生成数据分析报告以展示用户访问所述***平台的活跃度。
2.如权利要求1所述的用户活跃度数据统计方法，其特征在于，所述终端包括手机终端和电脑终端；
当接收到用户通过手机终端访问***平台的操作时，解析当前手机终端所在的区域，确定出用户IP；及
当接收到用户通过电脑终端访问***平台的操作时，根据电脑终端连接的网络信号的IP地址，确定出用户IP。
3.如权利要求1所述的用户活跃度数据统计方法，其特征在于，所述归一化函数为：
其中，Nn表示用户编码；
Tn表示预设时间粒度；
f(Nn,Tn)表示Nn用户在预设时间粒度Tn累计访问***平台的次数；
n为正整数；
F取值为0或1，其中数值1为F运算后取整数。
4.如权利要求1所述的用户活跃度数据统计方法，其特征在于，所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计包括：
统计每个时间粒度的用户访问量；
统计不同区域的每个时间粒度的用户访问量；及
统计各个区域的用户访问量。
5.如权利要求1-4任意一项所述的用户活跃度数据统计方法，其特征在于，在所述统计步骤之后，该方法还包括：
推送步骤：根据生成的所述数据分析报告，确定出所述***平台的各个区域和时间粒度的用户访问量，以预设时间周期推送预设业务信息至目标区域及时间粒度的终端。
6.一种电子装置，其特征在于，该电子装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的数据处理程序，所述数据处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
接收步骤：接收用户通过终端访问***平台的操作，生成包含操作时间、用户IP和用户编码的用户信息，所述用户IP与用户所在区域相关联；
聚合步骤：根据所述用户信息中的操作时间按预设时间粒度累计用户访问所述***平台的次数，将累计得到的数据及与所述用户所在区域记录到预设矩阵表，所述预设矩阵表由所述用户编码、用户所在区域和预设时间粒度组成；
计算步骤：利用归一化函数对所述预设矩阵表中的数据进行归一化运算，得到归一化处理的矩阵表；及
统计步骤：将归一化处理后的所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计，生成数据分析报告以展示用户访问所述***平台的活跃度。
7.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述终端包括手机终端和电脑终端；
当接收到用户通过手机终端访问***平台的操作时，解析当前手机终端所在的区域，确定出用户IP；及
当接收到用户通过电脑终端访问***平台的操作时，根据电脑终端连接的网络信号的IP地址，确定出用户IP。
8.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述归一化函数为：
其中，Nn表示用户编码；
Tn表示预设时间粒度；
f(Nn,Tn)表示Nn用户在预设时间粒度Tn累计访问***平台的次数；
n为正整数；
F取值为0或1，其中数值1为F运算后取整数。
9.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述矩阵表映射到所述***平台的数据表进行数据统计包括：
统计每个时间粒度的用户访问量；
统计不同区域的每个时间粒度的用户访问量；及
统计各个区域的用户访问量。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时，可实现如权利要求1至5中任意一项所述的用户活跃度数据统计方法的步骤。
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Citations (5)
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|---|---|---|---|---|
| CN103544212A (zh) * | 2013-09-09 | 2014-01-29 | Tcl集团股份有限公司 | 一种内容推荐方法及*** |
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-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103544212A (zh) * | 2013-09-09 | 2014-01-29 | Tcl集团股份有限公司 | 一种内容推荐方法及*** |
| CN106161553A (zh) * | 2015-04-16 | 2016-11-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 社区应用信息推送方法和*** |
| CN108259421A (zh) * | 2016-12-29 | 2018-07-06 | 沈阳美行科技有限公司 | 一种用户活跃度的统计方法及*** |
| CN108306936A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-07-20 | 深圳市创梦天地科技股份有限公司 | 用户指标统计方法及服务器 |
| CN108470050A (zh) * | 2018-03-09 | 2018-08-31 | 吉林农业大学 | 一种面向农业互联网web资源的时空推荐方法及*** |
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| Web服务器区域访问流量预测模型设计;周咏梅等;《计算机工程与应用》;20040301(第03期);全文 * |
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