行为数据存储

A. 怎么把线下门店做成智慧门店

1、商家首先要清楚自己门店存在着哪些问题，如果用户体验不好，那肯定是顾客进店后的某一环节出了些问题，可能是对门店的导购不满意，对门店的产品的不认可，对导购推荐的产品不喜欢，对门店环境不满意等等。

2、同样的问题还有商品的管理混乱，营销活动没有效果等等。那商家确定好门店出现哪些问题，商家就可以动手解决了。

3、利用智慧门店系统进行管理帮助，顾客进店会触碰商品，智慧门店系统会从消费者触碰商品开始，就会进行追踪，然后自动获取数据，将顾客行为数据进行存储，形成进店顾客的数据库。根据对顾客行为数据库的分析就可以实现数据化的门店管理。

4、具体的数据化门店管理大致包括三个方面。通过智能商品导购和智能热门推荐来提高消费者的用户体验;通过对顾客行为数据和商品销售的分析预测来进行商品的陈列优化;通过对顾客心理和行为的多维度的分析预测，让营销活动可以戳中顾客的痛点，达成营销活动的高质量转化。

5、对于商家来说，一个智慧门店系统是很有必要的，商家可以利用它达到以前达不到的业绩，创造出更多的利益空间，让消费者更喜欢商家的门店，不断提高店铺的服务能力、获客能力。

B. 什么是用户行为数据

在讨论什么是用户行为数据之前，我们先来简单看下什么是数据。
数据是信息，是从某个角度对某个事物的定量描述。数据无处不在，无穷无尽，但是我们却不是任意的漫无目的的收集。任何一种数据的收集都要从实际分析的问题出发。例如，我现在暂停写作，起来泡一杯茶就是一个事件。如果我想要分析泡茶次数对于写作效率的影响这个问题的话，泡茶事件的次数这个数据就是有意义的。于是，我在泡完这杯茶之后，对泡茶这个事件自增一（我们先不讨论数据的存储问题）。如果，我还想要分析泡茶的时间对写作效率的影响的话，那么我在起来泡茶的时候，还应该记录一个泡茶的具体时间。在这个例子中，可以看到数据收集的一个非常重要的原则，那就是：以终为始！具体来讲就是根据所要分析的问题，来确定需要哪些数据。这个策略在后面详细讨论数据实施方法论的文章还会涉及，这里先按下不详细展开。

什么是用户行为数据
互联网的兴起彻底改变了人与人之间的沟通和交流方式。生活在21世纪的人们可以非常简单的通过鼠标的点击，触摸屏的触按等行为打开一段视频、购买一件商品、阅读一篇文章。这些网站、移动应用本质是一种媒体、一种媒介，从信息传播的角度和传统的纸媒、电视相比并没有多大的不同。唯一的不同之处在于：网站、移动应用这种新兴的互联网数字媒体允许用户在其之上交互，通过用户的交互行为，帮助用户完成网站、移动应用想要用户完成的事情，比如购买商品、阅读文章、观看视频等。网站和移动应用想要用户在其之上完成的事情在数字营销行业被称为：转化（Conversion）。正是这个唯一的不同导致了一个问题或者说是一种需求的出现，那就是：网站和移动应用需要思考应该怎样设计和优化自身来让用户获得更好的体验，帮助用户完成转化，从而提升用户进行交互的效率，提升转化率。为了讨论和解决这些问题，用户行为数据的价值就被网站和移动应用的设计者们重视了起来。

C. 指标体系与构建

✓ 描述现状(当前业务状态) 

✓ 发现问题(定位业务问题) 

✓ 预测未来(业务发展趋势) 

✓ 决策调整(业务调整方向)

1. 业务调研：理解业务需求，与其他部门沟通，明确核心需求。

2. 数据指标：明确核心指标，整理辅助指标，构建模型计算指标。

3. 数据采集：埋点设计，业务与行为数据，数据存储方式。

4. 指标统计：规范统计逻辑，明确数据接口，指标计算。

5. 业务应用：数据可视化，找到业务中问题，制定解决方案。

1. 选取主要事件：根据业务选取1个或者多个事件

2. 明确事件定义：每个事件的触发机制及每个事件的构成

3. 指定业务指标：包括核心指标，辅助指标，模型指标。

4. 明确数据：提出数据需求，明确埋点设计。

5. 构建指标体系：提取并数据整理，计算数据指标。

需求:战略指标会随着产品周期变化而变化 

一级指标:项目负责人关心的指标 

二级指标:业务负责人，产品经理关心的指标 

三级指标:实际人对业务数据指标进行拆解实施

• 北极星指标(North Star Metric):唯一关键指标，产品现阶段最关键的指标

• 北极星指标特点:

1. 方向:公司制定的发展目标，是增长黑客中重要的运营部分，引领目标，指导增长;

2. 优先级:明确核心工作，合理安排任务优先级;

3. 变化:公司发展不同阶段，北极星指标需要调整;

4. 指标:北极星指标可以被量化，拆解，监测;通过细分构建增长模型，并分配到各个部门。

• 北极星指标制定流程:

  →  评估增长的可能性  →  判断增长重点  →  商业模式与用户价值  →  找到相关指标  →  确认核心指标  →  构建增长模型

AARRR模型:转化漏斗模型，用户增长到创收可循环模型

• 自传播:口碑传播或者病毒式传播，重要指标为K因子;

• K因子:K=(每个用户发出邀请的数量)×(接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。

人货场关键点: “什么人”在什么“场景”下“买”了什么“商品”

• 数据指标体系建设:明确业务目标，梳理用户生命周期与行为路径，指标分层治理，

• OSM( Objective, Strategy, Measure )模型:数据服务于业务

• UJM (User-journey-map):用户旅程地图模型;、

1. 了解产品：公司产品形态（手机应用，小程序，网站页面等）；

2. 熟悉业务：核心业务，用户行为，确认核心指标；

3. 埋点设计：业务逻辑功能拆分，与开发沟通，确认事件统计；

4. 测试验证：开发添加事件，数据采集，数据验证；

5. 迭代开发：数据指标统计，埋点复盘，埋点事件细化。

D. 大数据时代 安防行业如何保证数据存储安全

作为大数据时代海量数据的来源之一，安防视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。

安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，安防行业的数据存储、数据安全等一系列问题，吸引着人们对安防行业的关注。

大数据引发安防行业的数据存储、数据安全问题

对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对数据存储、数据安全性提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发安防行业数据存储、数据安全的问题有以下几点：

第一、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。

第二、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。

第三、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。

第四、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。

大数据催生安防行业存储方式的变革

由于国内视频监控市场每年都在以超过20%的速度增长，随着平安城市等大型联网监控项目的普遍建设，高清IP监控产品得到广泛应用，系统点位容量和行业需求不断激增，越来越多的用户认识到安防监控平台软件是整个系统综合实力的重要表现。

在功能上：绝大多数平台软件都具备视频预览、录像回放、设备管理、地图显示等功能。

在标准上：主流平台软件均支持业界成熟标准，除了通过私有协议兼容多种主流品牌的设备接入外，ONVIF和GB/T28181已经成为平台兼容前端以及不同品牌平台互联的主要依据。

在规模上：虽然大多宣称支持上万路摄像头的大型组网，但由于各家软件内部底层设计和存储转发转码等技术水平差异，还需要实际应用案例和运营状况的事实支撑。

毋庸置疑，监控管理平台软件已经树立了在系统中的核心价值，并得到从用户、工程商到厂商的广泛认可，特别是以IP监控和行业解决方案为市场战略的今天，很多硬件生产厂商纷纷开始重视平台软件产品的配套，或合作或自研，以提高前后端产品的一致性和完整性。

治安监控平台软件面临尴尬境遇

从监控技术的发展历史来看，治安监控大致经历三代系统的发展历程：第一代是模拟闭路电视监控(CCTV)系统，第二代是数字化监控系统，第三代是网络视频监控系统。今天我们谈乱的网络视频监控系统。

谈及系统管理，首先不得不先谈谈视频监控系统产品的市场现状分析及预测。目前，视频监控产品所占安防市场比例大约在40～50%之间。传统国外监控企业产品在市场中的份额不断缩减，民族品牌的数字化监控产品逐步占据市场。而仅仅几年的光景，网络型的监控产品发展过速，网络存储设备已在悄然改变着DVR的市场应用状况。

随着城市报警监控网络建设和平安城市建设的深入，平台软件技术加速发展，IT行业中的实力企业大举进入安防行业。安防系统智能化、集成化的应用、大安防理念的推进，导致安防服务的内容和形式都发生了变化，围绕终端用户的个性化解决方案的服务理念也被更多企业认知和实践，安防行业是服务行业的定位和服务功能的作用越来越清晰。这一切都强烈冲击着传统安防应用格局和方式，IT行业的实力企业涌入安防，也快速带动了安防行业的革新的变化，从而导致市场形态的巨大变化。

而在全数字化的浪潮下，治安监控管理平台软件除了最基本的音视频操作功能以外，面临的主要问题是要对大型网络环境下分散场所的监控设备统一管理，对统一系统不同类型的视频采集设备、报警设备和门禁设备进行统一管理，对不同部门不同权限用户不同业务需求进行统一管理，构建面向应用服务的综合管理平台软件。

重要性不言而喻，但在国内安防行业中却面临着认知度不足、市场规模不大、价值无法充分体现等问题。近年来，平台软件虽然也有较大发展，但跟整个行业市场相比，还存在一定差距，主要体现在：

一、缺乏持续健康的生存环境。重硬件轻软件，很多厂商和工程商都把软件作为硬件销售的配套附属产品，基本定位于能用就行。在产品规划和技术突破上认识不足，缺乏长期投入；对用户需求响应不及时，缺乏内在动力。

二、平台软件为项目而主，难以产业化。很多专业软件公司都依赖大型项目，以满足用户需求为核心，通过投入大量研发资源不断迭代开发，打造为该项目量身定做的软件系统，形成技术壁垒和封闭垄断，同类产品难以互通和替换。

三、对行业化有心无力，经验不足。由于大多数安防厂商从硬件产品起步，软件基因匮乏，从顶层设计到模块化开发，缺乏统筹规划和项目管理，所以只能负责视频接入转发存储部分的软件开发，由第三方软件开发公司负责业务功能。

四、长期目标不明确，软件质量不高。平台软件的产品质量依赖以下因素：高效可靠的开发流程保障、对行业业务的深刻理解、从用户角度设计产品应用的易用性和可用性。目前安防软件企业水平参差不齐，虽然有一些针对硬件和软件整体集成实施交付的企业，但应用范围及规模化程度都不大，高水平的专业平台提供商数量不多。

基于以上原因，目前市场上的综合管理平台软件，要么功能貌似很多但不实用，要么架构复杂，成本居高不下，要么运行所需环境简单，无法提供健壮的扩展性，要么操作复杂难以上手，凡此种种，不一而足。

视频监控管理平台的市场发展趋势

从宏观上看，安防平台软件未来的两大发展方向，一是针对安保监控内部的横向集成，将视频监控、报警处理、门禁控制、地理信息等系统资源统一管理；二是安保系统与用户其他其他业务系统的纵向集成，扩大监控在安全生产、社会治安等各个层面的应用，提高安全管理业务的水平。

具体看，摄像头数量多、监控区域范围大、系统架构复杂、业务面宽等正成为软件平台面临的主要问题，带来如下趋势：

趋势一、联网共享。不仅是单一系统内的摄像机头数量激增，而且多个系统之间的图像信息也需要互通复用。

趋势二：兼容开放。平台软件与监控设备特别是摄像头的兼容性是长期存在的矛盾，由于没有统一标准，现有的产品专用或是软硬件被绑定，不能实现兼容。

趋势四：智能应用。随着高清视频技术的成熟和网络链路建设的加速，视频监控已经从看得发展到看得清，下一步就是看得懂。

趋势五：人性化交互。视频监控软件面对的是许多不熟悉软件甚至不太懂计算机的安保人员，对专业术语、界面结构及菜单布置的熟悉掌握有一定难度，设计不合理的软件操作不符合用户习惯，影响使用情绪，难以得到用户认同。

趋势六：安防行业化渐渐的发展，使安防系统的使用也朝着业务部门多元化、需求多样化、管理机构的多层次，必须选用支持多业务应用、灵活的系统架构、易于管理维护的管理平台软件来运行和操作，不同的行业其应用软件也有较大的区别。安防软件逐渐的大多数业内人士认可，未来发展走向融合、开放。

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E. 数据采集|教育大数据的来源、分类及结构模型

一、 教育大数据的来源

教育是一个超复杂的系统，涉及 教学、管理、教研、服务 等诸多业务。与金融系统具有清晰、规范、一致化的业务流程所不同的是，不同地区、不同学校的教育业务虽然具有一定的共性，但差异性也很突出，而业务的差异性直接导致教育数据来源更加多元、数据采集更加复杂。

教育大数据产生于 各种教育实践活动 ，既包括校园环境下的教学活动、管理活动、科研活动以及校园生活，也包括家庭、社区、博物馆、图书馆等非正式环境下的学习活动；既包括线上的教育教学活动，也包括线下的教育教学活动。

教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长，“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。

依据来源和范围的不同，可以将教育大数据分为个体教育大数据、课程教育大数据、班级教育大数据、学校教育大数据、区域教育大数据、国家教育大数据等六种 。

二、 教育大数据的分类

教育数据有多重分类方式。

从数据产生的业务来源来看，包括 教学类数据、管理类数据、科研类数据 以及服务类数据。

从数据产生的技术场景来看，包括 感知数据 、业务数据和互联网数据等类型。

从数据结构化程度来看，包括 结构化数据、半结构化数据和非结构化数据 。结构化数据适合用二维表存储。

从数据产生的环节来看，包括 过程性数据和结果性数据 。过程性数据是活动过程中采集到的、难以量化的数据（如课堂互动、在线作业、网络搜索等）；结果性数据则常表现为某种可量化的结果（如成绩、等级、数量等）。

国家采集的数据主要以管理类、结构化和结果性的数据为主，重点关注宏观层面教育发展整体状况。到大数据时代，教育数据的全面采集和深度挖掘分析变得越来越重要。教育数据采集的重心将向非结构化、过程性的数据转变。

三、教育数据的结构模型

整体来说，教育大数据可以分为四层，由内到外分别是基础层、状态层、资源层和行为层。

基础层：也就是我们国家最最基础的数据，是高度保密的数据； 包括教育部2012年发布的七个教育管理信息系列标准中提到的所有数据，如学校管理信息、行政管理信息和教育统计信息等；

状态层，各种装备、环境与业务的运行状态的数据； 必然设备的耗能、故障、运行时间、校园空气质量、教室光照和教学进度等；

资源层，最上层是关于教育领域的用户行为数据。 比如PPT课件、微课、教学视频、图片、游戏、教学软件、帖子、问题和试题试卷等；

行为层：存储扩大教育相关用户（教师、学生、教研员和教育管理者等）的行为数据， 比如学生的学习行为数据、教师的教学行为数据、教研员的教学指导行为数据以及管理员的系统维护行为数据等。

不同层次的数据应该有不同的采集方式和教育数据应用的场景。

关于教育大数据的冰山模型，目前我们更多的是采集一些显性化的、结构性的数据，而存在冰山之下的是更多的非结构化的，而且真正为教育产生最大价值的数据是在冰山之下的。

参考文献：

教育大数据的来源与采集技术  邢蓓蓓

F. 网站用户行为的数据是更新在mysql里的吗

网站用户行为的数据是更新在mysql里的。
1、所有用户行为存放在kafka中。
2、用户数据存储在Mysql中，当新用户到来时，Mysql会新增一条记录。要求：只统计新用户的实时行为数据，并写入下载。

G. 可以用什么渠道收集幼儿学习行为数据呢

可以用网络渠道收集幼儿学习行为数据。
将幼儿一日在园活动的学习行为进行数据收集、数据存储、数据标注、数据处理与数据开采，能够全面、系统地反映出幼儿的行为规律和特征，形成幼儿学习行为数据。
数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

H. 数据存储安全的数据存储安全保障措施

数据的存储已经成为了人们日常生活与工作中必须要做的一项任务。随着人们对数据的依赖程度越来越严重，逐渐的开始对数据存储安全重视起来。当前，很多企业面临的挑战是如何找到安全与支出之间的平衡，当整个企业都在努力降低成本的时候，IT管理员要如何说服公司投资安全工具呢?人为错误通常是企业存储环境面临的最重要的存储安全错误，随着2009年网络犯罪和身份盗窃的不断增加，企业需要更加警惕防御抵制因为人为因素而导致的钓鱼攻击和社会工程攻击。
企业不能忽视安全问题，即使预算紧张，安全泄漏、数据丢失和停机时间造成的总成本损失都远远超过企业需要花在保护数据和网络上的钱。如果企业安全成为经济危机时期的另一个受害者，那么短期收益将可能造成长期损失。
1. 确定问题所在
对所有部署的安全措施和设备进行广泛的审计—所有的硬件、软件和其他设备，并审核授予企业内员工的所有特权和文件权限。积极测试存储环境的安全性并检查网络和存储安全控制的日志，如防火墙、IDS和访问日志等，来了解所有可能的安全事件，事件日志是很重要的安全信息资源，但是常常被忽视。
2. 监测活动
全年全天候对用户的行为进行检测，对于单个管理员你，检测事件日志并定期进行审计是一项艰巨的任务。但是，检测存储环境比检测整个网络要更加现实。日志被认为是很重要的资源，因为如果安全泄漏发生的时候，日志可以用于随后展开的调查。日志分析能够帮助管理员更好地了解资源使用的方式并能够更好的管理资源。
3.访问控制
对数据的访问权限只能授予那些需要访问数据的人
4. 维护信息
保护所有企业信息。使用不受控制的移动存储设备，如闪存驱动和DVD等，让大量数据处于威胁之中，这些设备很容易丢失，并且很容易被盗窃。在很多情况下，位于移动存储设备的数据经常没有使用加密技术来保护。
5. 需要知道和需要使用
制定技术政策，根据明确的政策来使用设备。最近的研究表明，当人们被炒鱿鱼的时候，这些人泄漏数据的比率不断增加。移动设备(如USB棒或者 PDA)可以容纳大量数据，检测网络中这些设备的使用是降低数据泄漏风险或者不满员工的恶意行为的关键因素。仅限于真正需要使用移动设备的人使用移动设备。
6. 数据处理政策
实施严格的安全政策，包括数据是如何处理的、如何访问和转移等。单靠技术本身是不足以保护公司数据的。强有力的可执行的安全政策，以及员工和管理层对安全问题的认知，将能够提高企业内的存储安全水平。
7. 简单的员工沟通
用简单明确的语言向员工解释每一种政策的含义，和政策部署的方式。
8. 员工教育
员工需要注意，不应该将自己的密码写在粘贴在监视器的记事贴上，他们需要了解共享密码就像共享自己家里的要是一样。需要告诉员工不能在未经认证的情况下，将任何信息透露给第三方，他们需要对安全和最常见的威胁(如电子邮件钓鱼和社会工程)有基本的了解。另外，他们需要注意他们的行为正在被监视。
9. 备份所有的东西
备份所有通信和数据，定期检查备份以确保公司的网络崩溃的时候，能够在短时间内获取所有信息，你当然不希望备份遭到破坏。
10. 人员管理
存储安全比使用各种安全技术保护数据更加重要，这也是训练人事管理的机会。使用和创建数据的人是最大的安全威胁和最薄弱的安全环节。

I. 数据结构的数组中，以行为优先和以列为优先分别是怎样存储的，怎么计算

Am*n L(字节）
行：Loc(i,j)=Loc(0,0)+(i*n+j)*L
Loc(i,j)=Loc(1,1)+((i-1)*n+i-1)*L
列：Loc(i+j)=Loc(0,0)+(j*m+i)*L
Loc(i,j)=Loc(1,1)+((i-1)*m+i-1)*L