随着互联网时代的到来,各行各业积极地融入到互联网中来。有关商业、教育、金融、出行等服务领域由此从线下转至线上,数据呈现爆炸式增长。在现实生活中,每个人都是一个独立的个体,尤其在信息时代下,不同的个体产生了不同的行为规律,因此对用户行为分析具有重要意义。从互联网企业的角度出发,用户行为系统能够为企业获得用户更多需求提供支持,利于企业创新发展,从而为用户提供服务奠定基础。从用户的角度出发,企业不断地调整服务,服务质量精益求精,对用户的生活方式带来新的变革,使生活更轻松。为了分析网络用户的行为,实习公司基于企业千万数量级的日活跃用户产生的行为数据,设计并实现了用户行为分析系统。该系统可以让用户灵活指定需要分析的数据维度,实现对高维度海量数据进行个性化分析,并对用户的特征、网站或APP的粘度进行分析。本文首先对系统进行功能性和非功能性需求分析,接着给出了系统总体架构和功能模块,并对数据库进行了设计。根据需求分析和概要设计,该系统采用Flink和Kafka技术,基于My SQL数据库、Deep Green数据仓库和Redis缓存数据库,完成了应用概况、用户分析、转化分析、内容分析、实时数据分析和多维度剖析等功能的实现。在本项目中,本人主要担任后端开发的角色,参与了需求分析和评审、技术选型、整体框架搭建、数据库设计、所有功能模块的设计与实现及测试工作;并独立完成了用户分析功能模块中用户特征分析、转化分析中漏斗模型分析以及内容分析模块中自定义报表分析的设计和实现。经过功能测试和非功能测试,该系统已经成功上线并能连续稳定运行。到目前为止,该系统已经累计服务几十个政府单位和几十家门户网站和APP应用,业务数据达到数十亿条,得到了行业的普遍肯定和赞许。该系统的使用,使得企业能够快速有效地对用户行为数据进行灵活地分析,为企业的各种决策提供支持,帮助企业更全面地了解用户,减少企业的获客成本和降低用户流失率,也使用户能有更好的产品体验和优质的服务。