[發明專利]智能電視用戶運營指標分析方法

在審

• 申請號: 201611167869.0
• 申請日: 2016-12-16
• 公開（公告）號: CN106604074A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發明（設計）人: 杜科;唐軍;王雪萍;蒲文龍
• 申請（專利權）人: 四川長虹電器股份有限公司
• 主分類號: H04N21/258
• 分類號: H04N21/258;H04N21/45;H04N21/442;H04N21/466
• 代理公司: 成都虹橋專利事務所(普通合伙)51124
• 代理人: 李凌峰

技術領域

本發明涉及智能電視技術，特別涉及智能電視數據采集分析技術。

背景技術

隨著互聯網發展，智能電視應運而生，且進入千家萬戶，目前，電視媒體不僅要承受廣告市場下滑的壓力，還要面臨新舊媒介之間的多重競爭，在生存和發展空間呈現扁平化的情況下，傳統媒體紛紛投向應用程序產品的研發。而目前并沒有針對應用程序的運營指標分析方法。

發明內容

本發明的目的是要解決目前沒有針對針對應用程序的運營指標分析方法的問題，提供了一種智能電視用戶運營指標分析方法。

本發明解決其技術問題，采用的技術方案是，智能電視用戶運營指標分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、大數據平臺根據預先定義的指標，進行數據庫設計，建立總數據表及時期數據表，時期數據表與總數據表對應，時期數據表還對應一段時期；

步驟2、智能電視采集用戶針對各應用程序的行為數據，并上傳至大數據平臺；

步驟3、大數據平臺接收到用戶針對各應用程序的行為數據，將其存儲于數據庫中，并對其轉化后加載至時期數據表；

步驟4、大數據平臺判斷當前時期是否已過時期數據表對應的一段時期，若是則將時期數據表中的數據加載至總數據表，否則回到步驟3；

步驟5、結合echarts在計算機端對總數據表進行各類圖標展示，直觀查看各應用程序運營指標數據及進行深度分析。

具體的，步驟1中，所述總數據表包括表名、字段、字段類型、主外鍵約束、索引及分區。

進一步的，所述總數據表的表名與應用程序的類型或應用程序的名稱相對應。

具體的，步驟1中，所述時期數據表對應的一段時間由工作人員根據情況進行設置。

再進一步的，步驟1中，所述時期數據表對應的一段時間中，所述一段時間為1-2天。

具體的，步驟2中，所述用戶針對各應用程序的行為數據包括用戶下載該應用程序的信息、用戶使用該應用程序的信息及用戶卸載該應用程序的信息。

再進一步的，步驟4中，在將時期數據表中的數據加載至總數據表中之前，還對時期數據表中的數據進行清洗。

具體的，所述清洗為剔除時期數據表中的異常數據、賣場機及測試機上報的干擾數據。

本發明的有益效果是，在本發明方案中，通過上述智能電視用戶運營指標分析方法，通過大數據平臺及智能電視采集并分析用戶的行為數據，可針對應用程序的運營指標分析，方便應用程序的開發及維護等。

具體實施方式

下面結合實施例，詳細描述本發明的技術方案。

本發明所述智能電視用戶運營指標分析方法為：首先將大數據平臺根據預先定義的指標，進行數據庫設計，建立總數據表及時期數據表，時期數據表與總數據表對應，時期數據表還對應一段時期，然后智能電視采集用戶針對各應用程序的行為數據，并上傳至大數據平臺，在大數據平臺接收到用戶針對各應用程序的行為數據，將其存儲于數據庫中，并對其轉化后加載至時期數據表，大數據平臺判斷當前時期是否已過時期數據表對應的一段時期，若是則將時期數據表中的數據加載至總數據表，否則回到大數據平臺接收到用戶針對各應用程序的行為數據那一步，最后結合echarts在計算機端對總數據表進行各類圖標展示，直觀查看各應用程序運營指標數據及進行深度分析。

實施例

本發明實施例的智能電視用戶運營指標分析方法，其包括以下步驟：

步驟1、大數據平臺根據預先定義的指標，進行數據庫設計，建立總數據表及時期數據表，時期數據表與總數據表對應，時期數據表還對應一段時期。

本步驟中，總數據表可以包括表名、字段、字段類型、主外鍵約束、索引及分區等，而總數據表的表名可以與應用程序的類型或應用程序的名稱相對應，時期數據表對應的一段時間可由工作人員根據情況進行設置，例如一段時間為1-2天等。

而預先定義的指標，在針對應用程序時，可針對板塊的不同功能確定分析指標，舉例如下：

某應用程序包括桌面、用戶積分商城及用戶任務系統，則分別對這三個板塊或功能建立分析指標，如下：

桌面：內置精選、直播、點播、系統、游戲等門戶，各個門戶中展示相應海報內容，作為觀看入口。關注launcher的運營狀況，需分析獲取以下指標數據：

launcher搭載終端數、注冊人數、激活終端數、活躍終端數、使用時長、用戶留存等得到launcher的激活度、活躍度以及使用時長占比等；

launcher門戶瀏覽情況，分析每個門戶瀏覽熱度，用戶大類觀看偏好；