网银系统数据分析项目
解决方案
V1.2
2013/3/19
《BJ银行网银系统数据分析项目解决方案》
1 概述
BJ银行网银系统数据分析项目是一个实验性项目。该项目的主要宗旨是采用Hadoop大数据处理新技术，搭建BJ银行网银系统数据分析平台（以下简称平台或者系统），通过对网银系统日志数据进行深入分析，对网站优化和网银系统绩效提升提出改进意见。预计项目周期两个月。
通过本次项目，希望能够达到以下分析成果：
（1）初步形成网银系统数据分析基本流程和方法； （2）搭建实现网银数据分析基本技术框架；
（3）产生对业务有价值的分析成果和业务改进建议。 具体的分析方向可以基于（但不限于）以下两个出发点：
（1）网站优化：通过对网银系统日志数据进行分析，反映现有访问用户的特征和操作行为，提出对网站的改进意见，提升用户体验和网银系统的安全、可靠性；
（2）提升营销活动绩效：通过对网银营销活动数据进行分析，衡量营销活动效果，实现更精准营销，提升营销活动收益；
本文档后续章节中，先介绍平台搭建完成之后预期的功能点，然后分别介绍平台的架构设计以及技术模块设计，在此基础上根据数据的规模和应用的需要测算该平台系统的规模。最后是合作双方的投入与项目实施相关细节。
2 平台预期功能
平台基于Hadoop大数据技术搭建，具有良好的可扩展性，在支持大规模的数据存储处理分析基础上，可以支持银行产品营销、业务风险控制以及系统网站的运维与优化。
除此之外，平台搭建完成上线运营后，在可预见的未来，将会在业务部门的业务驱动下，支持更多的业务辅助支撑功能。
本章节主要给出平台中产品营销、风险控制以及网站运营优化三个方面的预期功能。
2.1 产品营销（已有产品）
通过对用户网银系统日志进行实时或者离线分析挖掘，在获取多维度多视角的统计分析信息的基础上，实现针对网银用户的产品精准推荐与营销，提高产品广告的点击率，提高流量的转化率，提升网银系统的业务绩效。
2.1.1 实时产品推荐
根据用户操作行为实时分析小组用户广告兴趣，记录对应广告位及广告组浏览情况，实
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时生成推荐列表。一旦用户产生点击行为，推荐列表立即更新。
2.1.2 推荐参数的实时调整、
用户可以在不停止推荐服务的情况下调整推荐系统的各个配置参数，修改后的系统参数会即时生效，用户可以通过比对推荐效果的改变快速调整参数，最终多次迭代达到最优化推荐效果。
2.1.3 推荐效果统计与验证
系统实时统计商品、商品组、广告位、用户、用户组的近期点击和曝光数据，方便用户监控推荐效果。
2.1.4 实时用户访问情况
实时获取网银用户的如下访问信息： ? 用户来源
? 用户停留的页面
? 在页面上进行的点击操作 ? 每个页面上的停留时间
此处营销点在于实时性。一旦知道用户在某个地点进行了消费，结合用户的消费习惯，可以推送基于LBS的营销信息。
2.1.5 用户特征分析
根据用户的网银消费采购信息，结合网银用户的基本信息，对用户进行基于分时分维度统计、全站、用户热度、地域热度、群组热度等方面的特征分析。
问题：基金产品购买、购买保险、办卡、旅游等活动
2.1.6 产品关联分析
根据不同产品拥有共同uv的特征，分析不同产品间的关联关系。
2.1.7 分类用户热点产品分析
根据用户的网银消费采购信息，结合网银用户的基本信息，分析各类用户的热点产品列表。
2.1.8 产品兴趣群特征分析
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