德鲁伊队列分析？

Question

我们收集的网站流量数据大约为5万到10万 每天独一无二的访问。

队列分析：

查找24小时内注册的用户百分比 网站，然后实际去我们的采购页面（计算 在第一，第二，第三等用户中执行此操作的百分比 注册后一小时）。

两个非常简短的示例文档：

• sessionId：执行计数的唯一标识符
• url：评估同类群组的网址
• time：事件的unix时间戳

{ “sessionId”：“some-random-id”， “时间”：1428238800000，（unix时间戳：4月5日，下午3:00） “url”：“/ register” }

{ “sessionId”：“some-random-id”， “时间”：1428241500000，（unix时间戳：4月5日，下午3:45） “url”：“/ buy” }

如果我想在一段时间内进行相同的聚合，例如6 几个月想检查回头客的执行队列？该 数据集太大了。

旁注：我也不想获得100％准确的结果， 近似值足以用于趋势分析。

我们能用德鲁伊实现这一目标吗？或者它不适合这种分析？还有什么比队列分析更优秀吗？

Answer 1

我认为你可以用德鲁伊和数据草图来做到这一点。 看看最后一个例子是page 如果您想使用这种近似方法，您可以查看here以了解近似的约束误差以及您可以为交易记忆的准确性做出的权衡。