互联网行业兴起一种名为增长黑客的用户增长模型,通过建立转化漏斗模型来量化产品生命周期的五个环节,这五个环节分别是获取用户、激发活跃、提高留存、增加收入和推广传播。产品的运营策略都是围绕这五个阶段,最终目标是驱动用户增长,形成增长闭环。本文研究的问题是如何将转化漏斗模型的各个阶段通过量化的方式展现出来,让产品运营者了解制定的运营策略对转化漏斗模型的影响,从而调整运营策略进行优化。为了解决这个问题,本文设计并实现一款商业化的基于大数据的用户行为分析系统,将用户在产品中的行为信息进行收集、处理、查询和展示。通过事件分析、转化分析和留存分析对转化漏斗模型进行分析和展示。通过用户分群筛选出转化漏斗模型中的特定用户群体,查看用户画像和终端分析,并引入消息推送系统对指定用户进行个性化推送,实现运营策略的优化。本文所阐述的基于大数据的用户行为分析系统,服务端使用Java和Python编程语言,使用了Spring Boot和Django作为web开发框架。数据端使用Hadoop作为数据存储和任务调度平台,Hive作为数据仓库、Spark作为批处理引擎、Kafka作为消息队列、Click House作为OLAP数据引擎。本系统基于大数据的海量数据存储、处理和检索能力,对用户数据进行分析和查询。系统已经经过测试并正式上线,为多家上市企业提供了快速、精确的数据分析服务。本文首先描述了项目背景、国内外研究现状,介绍了本文的主要工作和组织结构。接着对本文相关理论和技术做了综述。然后对系统进行了需求分析,按照需求将系统分为权限管理模块、行为分析模块、用户分析模块和消息推送模块。在需求分析的基础上进行系统的总体设计和各模块的详细设计以及数据库设计。紧接着从关键代码和运行界面描述各模块的实现细节。之后根据需求用例设计测试用例进行系统测试。最后对本文进行总结,并对系统的发展进行展望。