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如何进行clickhouse数据模型的session分析，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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什么是session，Session即会话，是指在指定的时间段内在您的网站/H5/小程序/APP上发生的一系列用户行为的集合。例如，一次会话可以包含多个页面浏览、交互事件等。
Session 是具备时间属性的，根据不同的切割规则，可以生成不同长度的 Session; 可见，Session统计与上述智能路径检测的场景有相似之处，都需要寻找用户行为链的边界进行处理；session分析主要包含两部分：
session切割；例如，用户访问您的网站，打开了一个网页，有事离开了电脑。几个小时候回来后继续访问，用户的session访问次数应该算作几次? 又比如，用户在pc端添加了购物车，在手机端完成了支付，又应该算作几次。
session指标统计；session分析常见的分析指标有，session访问次数，访问深度、访问时长、跳出率等等。
案例一
以30分钟为超时时间，按天统计所有用户的Session总数（跨天的Session也会被切割）
SELECT ts_date, sum(length(session_gaps)) AS session_cnt #计算会话次数FROM ( WITH arraySort(groupArray(toUnixTimestamp(time))) AS times, arrayDifference(times) AS times_diff #求解相邻事件的时间差 SELECT toDate(time) as ts_date, arrayFilter(x -> x > 1800, times_diff) AS session_gaps #设置切割点 FROM app.scene_tracker WHERE toDate(time) >= '2020-09-06' AND toDate(time) <= '2020-09-07' GROUP BY ts_date,user_id)GROUP BY ts_date
案例二
以30分钟或指定事件为【会员支付成功】做为切割点，统计每天session平均访问深度(相邻相同事件只计算一次)
SELECT ts_date, count(1) session_cnt, sum(length(event_chain)) AS event_cnt, round(event_cnt/session_cnt)FROM ( WITH arraySort(groupArray(( toUnixTimestamp(time), act ))) AS sorted_events, arrayEnumerate(sorted_events) AS event_idxs, arrayFilter( (x,y,z) -> y>1800 or z.2='会员支付成功', event_idxs, arrayDifference(sorted_events.1), sorted_events ) as gap_index , arrayMap(x->x+1, gap_index) as gap_index_ , arrayMap(x -> if(has(gap_index_, x), 1, 0), event_idxs) as gap_marks , arraySplit((x,y) -> y, sorted_events, gap_marks) as session_chain SELECT toDate(time) as ts_date, u_i as user_id, arrayJoin(session_chain) event_chain_, arrayCompact(x->x.2, event_chain_) event_chain FROM app.scene_tracker WHERE toDate(time) >= '2020-09-06' AND toDate(time) <= '2020-09-07' GROUP BY ts_date,user_id)GROUP BY ts_date
关于如何进行clickhouse数据模型的session分析问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
