分析日志中的各个平台push点击次数

记录下，根据pushLog.log文件中，查看iphone,android各个设备打开的次数：

1，搜索下面关键词的日志记录，代表用户点开过push

grep "http://sale.taofen8.com/yiyuangou" pushLog.log

2，根据device_token去重复后打开的次数

grep "http://sale.taofen8.com/yiyuangou" pushLog.log | awk -F ',' '{print $11}' | sort|uniq | wc -l

或者：

grep "http://sale.taofen8.com/yiyuangou" pushLog.log |cut -d ',' -f11| sort|uniq | wc -l 

3，查看iphone,android各个平台分别打开的次数

grep "http://sale.taofen8.com/yiyuangou" pushLog.log | awk -F ',' '{a[$2]+=1} END {for(i in a) printf "%s %s\n",i,a[i]}' | sort -k2rn

4，查看iphone,android，去重复各个平台分别打开的次数

grep "http://sale.taofen8.com/yiyuangou" pushLog.log |grep "lp\*t" | cut -d ',' -f11 |sort|uniq | wc -l 

grep "http://sale.taofen8.com/yiyuangou" pushLog.log |grep "p:t\*t" | cut -d ',' -f11 |sort|uniq | wc -l 

5，上面2条命令合并为一条

grep "http://sale.taofen8.com/yiyuangou" pushLog.log |awk -F ',' '!a[$2,$11]++'| awk -F ',' '{a[$2]+=1} END {for(i in a) printf "%s %s \n",i,a[i]}'

运行效果：

p:t*t 3740
lp*t 11183
p*t 14

 

6，统计各个平台各个版本去重后的点击量并且倒序排序：

grep "http://sale.taofen8.com/yiyuangou" pushLog.log.2016-03-16 |awk -F ',' '!a[$2,$11]++'| awk -F ',' '{a[$10]+=1} END {for(i in a) printf "%s %s \n",i,a[i]}' | sort -k2nr

运行效果：

Android_V7.95 4647
IPhone_V7.95 3049
Android_V8.00 2303
Android_V7.92 1066
Android_V7.93 861
Android_V7.50 654
Android_V7.70 498
Android_V7.90 239
Android_V7.81 230
Android_V7.60 196
Android_V7.91 149
IPhone_V7.94 144
IPhone_V7.50 126
IPhone_V7.90 122
IPhone_V7.71 90
IPhone_V7.93 69
Android_V7.10 59
Android_V7.00 43
Android_V7.31 38
Android_V7.41 34
Android_V7.20 32
IPhone_V7.41 32
Android_V7.40 31
IPhone_V7.30 26
IPhone_V7.11 23
Android_V6.61 22
Android_V7.80 18

一目了然，每个版本的点击量，心中都有数了。

 

7，例如昨天15点发送push, 统计发送后，每个小时内的点击次数：

grep "http://sale.taofen8.com/yiyuangou" pushLog.log.2016-03-16 | awk -F ',' '{a[substr($1,0,14)]+=1} END {for(i in a) printf "%s  %s \n",i,a[i]}' | sort -k3nr

运行效果：

2016-03-16 15 6775
2016-03-16 16 3579
2016-03-16 17 1323
2016-03-16 18 934
2016-03-16 19 737
2016-03-16 20 669
2016-03-16 21 599
2016-03-16 22 489
2016-03-16 23 305

很显然，时间越靠后，慢慢递减，说明了，push发送后，刚开始点击的人多，然后随着时间延后，慢慢变少。

 

总结：上面的统计步凑，只是以push统计为例，命令都是一步一步来的，由简单到复杂，熟悉运用这些命令，加以拓展，举一反三，能在工作中给我们带来很多神奇的效果。