使用数据挖掘工具 Knime,分析某公司用户使用情况。

  • 首先,打开csv文件数据,看到有以下门类:

时间、track id 歌曲名、用户行为、用户id、日期、snap_id 即歌曲门类

  • 然后,打开Knime,在local下新建一个project。

  • io下选择file Reader

读入 csv文件

  • 选择number to string,选择dateindex,为了后边可以选择string to date

  • 选择string to date

选择dataindex, 格式yyyyMMdd

  • 选择date field extractor,从转换后的date 里面分解开月日年。

  • 根据用户id 和 日期排序,选择 row sorter

  • 选择groupby

groupby listener id

option 里面:

选择 起、始时间,最多动作,多少首歌曲,歌曲共听了多少遍

最后执行,得出表。

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