• 行动，指的是用户对微信海报的操作，比如打开、分享。
• 关系，指的是在海报传播过程中，用户之间形成的传播关系，比如用户A将海报传播给C。

如许的数据的意义在于：第一，统计分析各个渠道的海报的传播效不雅;第二，对传播供献较大年夜的用户发放微信红包嘉奖，进步用户的分享积极性。微信分享追踪体系，就是完查对这两种数据的采集和存储。在以前的一年迈，受到公司营业和运营推广偏向的影响，这部分数据驱动了近一半的推广营业。

起重要说一点的是，其实微信分享追踪体系本身并不复杂，然则与复杂的产品营业浇忧⒔一路，就变得越来越复杂了。若何做到将数据逻辑与产品营业逻辑剥分开，以不变应万变，就是这里要说的筹划演进了。

1. 早期办事

早期的微信分享追踪体系，笔者曾经在浅谈微信"大众,"号营销背后的技巧一文中介绍过，当时序图如下所示。根本流程是：第一，用户打开海报时，经由过程OAuth2授权，将open_id参加到页面链接中;第二，前端上报浏览事宜，须要带上open_id和传播链信息;第三，用户分享时，须要在分享出去的链接中加上传播链信息，所谓传播链信息，就是每个分享过的用户的open_id组合，比如“open_id_1;open_id_2”;第四，上报用户的分享事宜，须要带上open_id和传播链信息。后端收到上报数据后，根据不合的功能需求，将数据保次木不合的数据表中，用于后期花费。跟着营业的成长，这个体系裸露出一些问题：

跟着推广晃荡的调剂，统计和嘉奖政策也随之变更，比如有的根据一度分享者的分享次数进行嘉奖，有的根据一度、二度分享者带来的浏览量进行嘉奖等等，还有须要根据上报的参数不合做不合的处理。所有逻辑都在上报的API请求中处理，来一个需求加一段逻辑，导致该请求的功能赓续膨胀，并且一些推广晃荡已经下线了，相干的逻辑也没有清理掉落。

参数比较纷乱，页面URL中携带了不合的参数，包含微信相干参数、产品相干参数，前端上报时须要携带不合的参数，而前端页面太多，经常搞错。

2. neo4j的测验测验

于是，我们思虑，有没有可能在后端直接构建完全的传播信息，后期应用时直接根据前提就可以萌芽出所需的数据，前端上报时也不消携带传播链信息，我们想到了图形数据库存储技巧。

图形数据库是一种非关系型数据库，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。在文┞仿开首的那张传播图中，用户的行动数据其实可以归结为用户与海报之间的关系数据，如许，这个体系其实就包含两种实体：用户、海报，三种关系：用户打开海报、用户分享海报、用户之间的传播。在诸多图形数据库中，我们决定选择比较成熟、文档相对丰富的neo4j来做DEMO。采取neo4j的萌芽语法，很简单的就可以萌芽出所需数据，简单示例一下。

下图出现基于neo4j存储的新体系时序图，在OAuth2授权的重定向过程中，建立User和Poster节点信息，以及二者之间的OPEN关系信息，并且对页面URL计算hash值(去除无用参数信息)，然后将用户open_id和URL的hash值加到页面URL中返回给前端。用户分享时，把该用户的open_id作为parent字段值，加到分享链接中，新用户打开该链接时，会根据该值来建立User与User节点之间的SPREAD关系信息。在用户分享的事伊闼楝做一次数据上报，携带open_id和页面URL的hash值即可，后端拿到信息后，便可以建立User与Poster之间的FORWARD关系信息。如斯，便可以建立完全的微信分享追踪数据了。

然而，一切并非预期的那么完美，在DEMO过程中，我们发明有两点问题不克不及很好的知足我们的需求：

在萌芽用户间的关系瓯，会产生误判。比如鄙人图所示的传播关系中，UserA和UserC的传播关系是产生在海报PosterA上的，在PosterB上并没有，然则当我们测验测验萌芽二度分享者时，会将UserA->UserC->PosterB误判为二度分享。

固然这些问题可以想办法绕以前，比如根据时光建立不合的实体节点等等，然则如许会把数据存储做复杂化，经由衡量，我们临时代置了这个筹划。

3. 基于用户行动数据采集体系的筹划

在创虻公司做数据分析(三)用户行动数据采集系同一文中，曾经提到早期的数据采集办事是分散在各个营业功能中的，后来我们从新构建了同一的用户行动数据采集体系。在完成这个体系后，我们开端推敲将上述的微信分享追踪体系并入个中，重要工作有：

数据上报的流程与早期的系同一致，然则改换原有的上报方法，采取用户行动数据采集体系的筹划同一上报微信分享的数据;

数据接入Kafka后，一方面直接将原始数据存储到Elasticsearch，另一方面，以worker的情势来花费数据，根据响应的营业需求提掏出所需的数据存入格局化数据表中，用于统计和嘉奖晃荡。当某个推广晃荡停止后，将其所属的worker停掉落即可。

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本文标题：创业公司做数据分析(五)微信分享追踪系统

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