用户行为路径分析报告_spark用户行为分析

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请看题：

已知用户行为表 tracking_log， 大概字段有：
（user_id 用户编号, op_id 操作编号, op_time 操作时间）

要求：统计每天符合以下条件的用户数：A操作之后是B操作，AB操作必须相邻。

生成数据，可以在 sqlfiddle 中测试：

create table tracking_log(
  id int primary key AUTO_INCREMENT,
  user_id int not null,
  op_id char(4) not null,
  op_time datetime not null
  );
  
insert into tracking_log(user_id, op_id, op_time) values 

(1, 'A', '2020-1-1 12:01:03'),
(2, 'A', '2020-1-1 12:01:04'),
(3, 'A', '2020-1-1 12:01:05'),
(1, 'B', '2020-1-1 12:03:03'),
(1, 'A', '2020-1-1 12:04:03'),
(1, 'C', '2020-1-1 12:06:03'),
(2, 'A', '2020-1-1 12:07:04'),
(3, 'B', '2020-1-1 12:08:05'),
(2, 'C', '2020-1-1 12:09:03'),
(2, 'A', '2020-1-1 12:10:03'),

(1, 'A', '2020-1-2 12:01:03'),
(2, 'A', '2020-1-2 12:01:04'),
(3, 'A', '2020-1-2 12:01:05'),
(1, 'B', '2020-1-2 12:03:03'),
(1, 'A', '2020-1-2 12:04:03'),
(1, 'C', '2020-1-2 12:06:03'),
(2, 'A', '2020-1-2 12:07:04'),
(3, 'B', '2020-1-2 12:08:05'),
(2, 'C', '2020-1-2 12:09:03'),
(2, 'A', '2020-1-2 12:10:03');

首先，每日每个用户的行为可以视为一个序列，自然想到用 group_concat 把每个人的所有行为拼接成一个字符串:

select convert(op_time, date) as date, user_id, group_concat(op_id order by op_time) as track
from tracking_log
group by convert(op_time, date), user_id
order by date, user_id
;

需要注意 group_concat 里要用到 order by，否则顺序不能保证一致！！

接下来就简单了吧，直接用字符查找就可以找到关心的行为模式：

select convert(op_time, date) as date, user_id, group_concat(op_id order by op_time) as track
from  tracking_log
group by convert(op_time, date), user_id
having group_concat(op_id order by op_time) like '%A,B%'
order by date, user_id
;

然后在这个表的基础上计数就完啦：

select t.date, count(*) as num from
(
  select convert(op_time, date) as date, user_id
  from  tracking_log
  group by convert(op_time, date), user_id
  having group_concat(op_id order by op_time) like '%A,B%'
) t
group by t.date
;