京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用R语言统计用户登录信息
#设置统计时间段 格式: yyyy-mm-dd-hh-mm-ss
#如: 2013-09-10-00-00-00
start.time = "2013-09-01-00-00-00"
stop.time = "2013-10-13-00-00-00"
#伪装用户名
fake = T
library(lattice)
file = "login.log"
lines = readLines(con=file)
data = NULL
in.time = NULL
ch2d = function(x=NULL)
{
if(x=="Jan") return(1)
if(x=="Feb") return(2)
if(x=="Mar") return(3)
if(x=="Apr") return(4)
if(x=="May") return(5)
if(x=="Jun") return(6)
if(x=="Jul") return(7)
if(x=="Aug") return(8)
if(x=="Sep") return(9)
if(x=="Oct") return(10)
if(x=="Nov") return(11)
if(x=="Dec") return(12)
}
for( i in lines)
{
if( grepl(pattern="still",x=i)
| grepl(pattern="reboot",x=i)
| grepl(pattern="tty",x=i)
| grepl(pattern="wtmp",x=i)
| grepl(pattern="crash",x=i)
| grepl(pattern="down",x=i)
| i=="")
next
tmp = unlist(strsplit(x=i,split=" "))
tmp = tmp[tmp!=""]
tmp[10] = gsub(pattern="\\(",replacement="",x=tmp[10])
tmp[10] = gsub(pattern="\\)",replacement="",x=tmp[10])
tmp = c(tmp,unlist(strsplit(x=tmp[7],split=":")),unlist(strsplit(x=tmp[9],split=":")))
if(length(unlist(strsplit(x=tmp[10],split="\\+")))==2)
{ http://cda.pinggu.org/view/4496.html
day = unlist(strsplit(x=tmp[10],split="\\+"))[1]
tmp[10] = unlist(strsplit(x=tmp[10],split="\\+"))[2]
} else day = 0
hour = unlist(strsplit(x=tmp[10],split=":"))[1]
min = unlist(strsplit(x=tmp[10],split=":"))[2]
time = as.numeric(day) * 24 * 60 + as.numeric(hour) * 60 + as.numeric(min)
in.time = c(in.time,time)
rm(time)
data = rbind(data,tmp)
}
login.time = ISOdatetime(year=2013,month=lapply(X=data[,5],FUN=ch2d),day=data[,6],hour=data[,11],min=data[,12],sec=0)
rownames(data) = 1:nrow(data)
data = data.frame(data[,c(1,3:6,11,12)],in.time)
colnames(data) = c("user","IP","week","month","day","hour","min","time")
# 筛选统计时间段
start.time = as.numeric(unlist(strsplit(x=start.time,split="-")))
stop.time = as.numeric(unlist(strsplit(x=stop.time,split="-")))
start.time = ISOdatetime(year=start.time[1],month=start.time[2],
day=start.time[3],hour=start.time[4],
min=start.time[5],sec=start.time[6])
stop.time = ISOdatetime(year=stop.time[1],month=stop.time[2],
day=stop.time[3],hour=stop.time[4],
min=stop.time[5],sec=stop.time[6])
data = data[login.time>=start.time&login.time<=stop.time,]
print(paste(nrow(data),"records after filter."),quote=F)
#伪装用户名
if( fake == T )
{
# fake.name = matrix(sample(100:120,length(levels(data$user))*9,replace=T),ncol=9)
# fake.name = apply(fake.name,1,function(x)paste(intToChar(x),collapse=""))
fake.name = rep("",length=nrow(data))
for( i in unique(data$user))
{
fake.name[data$user==i] = paste(intToChar(sample(100:120,9)),collapse="")
}
data = cbind(data,fake.name)
data = data[,c(9,2:8)]
}
colnames(data) = c("user","IP","week","month","day","hour","min","time")
#统计每个用户登录时间数
time.per.user = data.frame(user=character(),time=numeric())
for( i in unique(data$user))
{
time.per.user = rbind(time.per.user,data.frame(user=i,time=sum(in.time[data$user==i])))
}
time.per.user = time.per.user[order(time.per.user$time),]
tp1 = barchart(time~user,time.per.user,scale=list(x=list(rot=90)),ylab="Time(minutes)")
#统计局域网外的ip登录数
IP.info = data$IP
IP.info = IP.info[!grepl(pattern="^10",x=IP.info)]
IP.info = IP.info[!grepl(pattern="^192",x=IP.info)]
IP.info = IP.info[!grepl(pattern="cu",x=IP.info)]
IP.info = IP.info[!grepl(pattern="io",x=IP.info)]
IP.info = IP.info[!grepl(pattern=":",x=IP.info)]
print(paste(" IP counts :",length(unique(IP.info))),quote=F)
#统计不同用户使用不同ip登录次数
tp2 = histogram(IP~user,data,scales=list(x=list(rot=90)))
plot(tp1,split=c(1,1,1,2))
plot(tp2,split=c(1,2,1,2),new=F)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16