【迭代式开发】V1软件需求规格说明书——大数据开发实战项目（二）

如果你从本文中学习到丝毫知识，那么请您点点关注、点赞、评论和收藏
大家好，我是爱做梦的鱼，我是东北大学大数据实验班大三的小菜鸡，非常渴望优秀，羡慕优秀的人。从5月25号我们开始了为期两个月的实习，我们需要做一个大型大数据项目，一个项目由三个学生+一个企业的项目经理完成。请大家持续关注我的专栏，我会每天更新。
专栏：大数据案例实战——大三春招大数据开发
 专栏：Spark官方文档解读【Spark2.4.5中英双语】
博客地址：子浩的博客https://blog.csdn.net/weixin_43124279

欢迎大家关注微信公众号【程序猿干货铺】
一群热爱技术并且向往优秀的程序猿同学，不喜欢水文，不喜欢贩卖焦虑，只喜欢谈技术，分享的都是技术干货。Talk is cheap. Show me the code

1、引言

1.1目的

该文档是关于数据运营系统的功能和性能的描述，重点描述了系统的功能需求，并作为系统设计阶段的主要输入。
本文档的预期读者是：需求分析人员；设计人员；开发人员；测试人员；

1.2项目背景

项目的名称：数据分析运营系统
项目的提出者：小组成员
开发者：东北大学大数据实验班TOP1小组（王阔、赵磊、张志浩）
用户：产品运营专员

1.3缩写说明

缩写	全称
ODS	操作数据存储（Operational data storage）
DWD	细节数据层（data warehouse detail ）
DWS	服务数据层（data warehouse service）
ADS	应用程序数据存储（Application Data Store）
OLAP	联机分析处理（Online Analytical Processing）

1.4术语定义

术语	解释
新增用户（7日平均）	最近7日（不含今日）每日新增用户的平均值
新用户次日留存率（7日平均）	最近7日（不含今日/昨日）新增用户次日留存率的平均值
使用时长（7日平均）	最近7日（不含今日）用户每日使用时长的平均值
活跃用户（7日平均）	最近7日（不含今日）每日活跃用户的平均值
7日总活跃用户数（去重）	最近7日（不含今日）活跃用户的总数（去重）
30日总活跃用户数（去重）	最近30日（不含今日）活跃用户的总数（去重）
累计用户数	截止到当前时间，启动过应用的所有独立用户（去重，以设备为判断标准）
总错误率	每日错误数/启动次数
新增用户	第一次启动应用的用户（以设备为判断标准）
新增账号	第一次启动应用的账号
活跃用户	启动过应用的用户（去重），启动过一次的用户即视为活跃用户，包括新用户与老用户
活跃构成	活跃用户中新增用户的占比比例
活跃粘度	DAU/过去7日活跃用户，DAU/过去30日活跃用户
启动次数	打开应用视为启动，完全退出或退至后台即视为启动结束
留存用户和留存用户率	某段时间内的新增用户（活跃用户），经过一段时间后，又继续使用应用的被认作是留存用户；这部分用户占当时新增用户（活跃用户）的比例即是留存率。

1.5参考资料

选用的模板：百度文库《需求规格说明文档》

1.6版本信息

修改编号	修改日期	修改人员	修改后的版本	修改位置	修改内容概述
0	2020/06/02	张志浩	v1

2、任务概述

2.1系统定义

2.1.1项目背景

现在随着互联网的发展，好多公司的主营业务在线上(app/网站)（外卖公司、各类 app，比如：下厨房；头条；安居客；内涵段子；斗鱼；每日优鲜>、页游、唯品会、拼多多、当当、苏宁易购、国美在线、网易严选、携程、中华会计网校、多易教育、小象学院、慕课网、尚德教育、有钱花、上哪借 ……）
这类公司，都需要针对用户的线上访问行为、消费行为、业务操作行为进行统计分析，数据挖掘！以支撑公司的业务运营、精准画像营销、个性化推荐等，来提高业务转化率，改善公司运营效果！这些需求，都需要通过构建一个综合数据处理系统来支撑！

2.1.2项目要达到的目标

这一版本我们主要针对用户的线上访问行为、业务操作行为进行统计分析，建立起从数据采集到结果展示的完整系统，以支撑公司的业务运营来提高业务转化率，改善公司运营效果。在以后的版本中可能会建立用户画像系统来支持精准画像营销和个性推荐。

2.1.3系统整体结构

在这里插入图片描述
图2.1.3-1系统功能结构图

2.1.4系统各部分组成，与其他部分的关系，各部分的接口等

2.2运行环境

2.2.1设备环境

普通PC机：处理器P4以上，内存1GB以上，支持鼠标键盘工作。

2.2.2硬件环境

普通PC即可。

2.2.3软件环境

无。

2.2.4网络环境

正常的网络连接。

2.2.5操作环境

普通PC浏览器打开本站登录即可。

2.2.6应用环境

2.3条件限制

2.3.1软件开发工作的假定和约束

例如经费限制、开发期限等。

2.3.2软件的最终用户、用户的教育水平和技术专长

用户公司的管理人员针对本软件提供的用户线上访问行为、消费行为、业务操作行为的各种报表进行统计分析以提高业务转化率，改善公司运营效果，要求会看图表，会操作计算机。

2.3.3软件的预期使用频度

因为本软件是分析用户的线上行为来提高公司的运营效果，所以公司的管理人员每日都会关心昨天的用户线上行为，每日都会被使用本软件，但是每日中的使用频次无法估计。

3、数据描述

3.1静态数据

商品信息，订单信息等存储在业务系统数据库

3.2动态数据

App/Web/微信小程序端埋点返回的日志：返回的日志类似于JSON格式文件的结构，其中对象由花括号括起来的逗号分割的成员构成，成员是键值对，如：
{“name”: “John Doe”, “age”: 18, “address”: {“country” : “china”, “zip-code”: “10000”}}
我们接下来以app端日志的某一行来解释数据
{
“eventid”:“addShowEvent”,
“event”:{“adId”:“8”,“pgId”:“599”,“adPosition”:"",“adType”:"",“adTitle”:"",“adSource”:"",“adResourceID”:""},
“user”:{“uid”:“508288”,“account”:"",“email”:"",“phoneNbr”:“18771250825”,“birthday”:"",“isRegistered”:"",“isLogin”:"",“addr”:"",“gender”:"",
“phone”:{“imei”:“9065623596907112”,“mac”:“d1-b8-a5-cb-49-23-68”,“imsi”:“5701516260659471”,“osName”:“windows”,“osVer”:“10.0”,“androidId”:"",“resolution”:“800*600”,“deviceType”:“HUAWEI_RY6”,“deviceId”:“u5L6ES”,“uuid”:“aXhLQEbks0RGc4nS”},
“app”:{“appid”:“com.51doit.mall”,“appVer”:“2.2.8”,“release_ch”:“应用超市”,“promotion_ch”:“10”},
“loc”:{“areacode”:620702400,“longtitude”:100.67998669005996,“latitude”:38.924405643707416,“carrier”:“ISP03”,“netType”:“WIFI”,“cid_sn”:“439981747513”,“ip”:“104.86.115.114”},
“sessionId”:“sid-6b37a9bd-1072-4ee9-a092-eb3ccab3c828”},
“timestamp”:“1575533430000”
}

Key	解释
Eventid	事件id
Event	事件
Pgid	页面id
adPosition	广告位置
adType	广告类型
adTitle	广告标题
adSource	广告源
adResourceID	广告源id
User	用户
uid	用户id
Account	账户
email	邮箱
phoneNbr	电话号码
birthday	出生日期
isRegistered	是否注册
isLogin	是否登陆
addr	地址
gender	性别
phone	电话
imei	国际移动设备识别码
mac	MAC地址
imsi	国际移动用户识别码
osName	操作系统名字
osVer	操作系统版本
androidId	Android设备唯一标识
resolution	屏幕分辨率
deviceType	设备类型
deviceId	设备id
uuid	通用唯一识别码（Universally Unique Identifier）
app	手机软件
appid	软件id
appVer	软件版本
release_ch	发行渠道
promotion_ch	升级渠道
loc	位置
areacode	地区代码
longtitude	经度
latitude	纬度
carrier	运营商
netType	网络类型
cid_sn
ip	网际互连协议（Internet Protocol）
sessionId	会话id
timestamp	时间戳

3.3数据库描述

MySQL ：是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS）。

3.4数据字典

地理位置字典（spark 程序、高德地图 api）、
页面信息字典（爬虫、NLP-自然语言处理技术-分词-关键词抽取算法 TF-IDF）、页面 id，url，标题，频道/栏目/品类，关键词
GUID 字典（spark graphx）

3.5数据采集

系统运行时需要不断对业务系统数据库进行读写操作，并实时读取埋点日志服务器中的日志。

4、功能需求

4.1功能划分

4.1.1系统功能组成

主要功能模块：

1）整体趋势
2）用户分析
3）存留分析
4）渠道分析
5）用户参与度分析
6）终端属性分析

4.1.2功能编号和优先级

编号	名称	优先级	主要发起者
0101	整体趋势	重要	用户
0201	新增用户	重要	用户
0202	活跃用户	重要	用户
0203	启动次数	重要	用户
0204	版本分布	重要	用户
0301	留存用户	重要	用户
0302	用户新鲜度	重要	用户
0303	用户活跃度	重要	用户
0401	渠道列表	重要	用户
0501	使用时长	重要	用户
0502	使用频率	重要	用户
0503	访问页面	重要	用户
0504	使用间隔	重要	用户
0601	设备终端	重要	用户
0602	网络及运营商	重要	用户
0603	地域	重要	用户

4.2功能描述

0101整体趋势：
基础统计数值：包括7日平均新增用户、活跃用户等，一周内、一个月内的统计量总数，总用户数。
指定时间区间内（默认30天内每日）：
新增用户、活跃用户、启动次数、累计用户
折线图，明细数据列表
Top版本环形图：新增用户、活跃用户、累计用户每个版本占比
Top渠道环形图：新增用户、活跃用户、累计用户每个渠道占比
0201新增用户
指定时间段、指定渠道和版本，每日新增用户折线图、明细数据表格
次日存留率折线图、明细
0202活跃用户：
指定时间段、指定渠道和版本下，
活跃趋势、活跃构成、活跃粘度、分时活跃用户、周，月活跃度
0203启动次数：
指定时间段、指定渠道和版本下，每（小时、天、周、月）的启动次数
0204版本分布：
指定时间段、版本下，每天新增用户、活跃用户、启动次数折线图
今日、昨日截至今日版本累计用户(%)，新增用户，活跃用户(%)，启动次数
0301留存用户
指定时间段、指定渠道和版本下，每一个时间段（天、周、月）新用户和活跃用户数在接下来一段时间（天、周、月）的留存数/留存率，以表格形式和折线形式呈现。
0302用户新鲜度：
报表展示每天活跃用户的成分构成，并提供用户成分分析控件做进一步的分析。某日的活跃用户来源于当天新增用户、1天前新增用户…30天前新增用户、30+天前新增用户。
0303用户活跃度：
报表展现每个天级时间点的当日活跃用户的活跃程度。
0401渠道列表：
指定时间段、指定版本，各渠道新增用户、活跃用户、启动次数
0501使用时长：
指定某一天、指定渠道和版本下，单次使用时长分布柱形图，明细表格。
该天每个活跃用户使用时长分布柱形图、明细表格。
0502使用频率：
指定日期，指定版本、渠道，当日、上周、上个月使用次数分布柱形图，明细表格。
0503访问页面：
指定时间段（一天、一周、一个月）、指定渠道和版本下，访问页面分布柱形图，明细表格。
0504使用间隔：
查看任意30天内用户相邻两次启动间隔的分布情况，并可以进行版本、渠道及分群的筛选。以柱形图、明细表格形式展示。
0601设备终端：
指定时间段（一天、一周、一个月）、指定渠道和版本下，top10机型、分辨率、操作系统的新增用户/启动次数柱状图、明细表格。
0602网络及运营商：
指定时间段（一天、一周、一个月）、指定渠道和版本下，各种联网方式的新增用户/启动次数柱状图、明细表格。
0603地域：
指定时间段（一天、一周、一个月）、指定渠道和版本下，各省市的新增用户/活跃用户/启动次数柱状图（top10省）、明细表格（省市）。

5、性能需求

5.1数据精确度

严格验证每个数据的录入保证数据录入的无误，显示用户数据要和原始数据一样无差别。

5.2时间特性

在网络通常的情况下用户点击网页后5s内必须出结果

5.3适应性

网页支持主流浏览器的正常加载显示，控制可视化图表和报表显示正常。

6、运行需求

6.1用户界面

6.1.1界面风格

6.1.2界面描述和样式

6.2硬件接口

6.3软件接口

6.4故障处理

列出可能的软件、硬件故障以及对各项性能而言所产生的后果，对故障处理的要求。

7、其他要求

7.1检测或验收标准

列出故障率、出错率等验收标准。

7.2可用性、可维护性、可靠性、可移植性要求

7.3安全保密性要求

7.4开发要求

posted @ 2020-06-05 16:07 爱做梦的子浩阅读(434) 评论(0) 编辑收藏举报

会员力量，点亮园子希望

刷新页面返回顶部

子浩的博客