SessionAnalytics是一个基于互联网用户Session会话的用户路径分析和挖掘系统，综合利用OLAP、数据挖掘、数据可视化等前沿技术，在互联网业务的用户流量和路径分析中，为产品、运营、商业化等企业数据用户提供强大和友好的数据洞察功能。在数据治理、数据分析、数据挖掘等场景，大幅提升数据科学家和工程师的工作效率。
项目特点一：覆盖挖掘/治理/洞察的全链路
智能数据挖掘
支持Kmeans、DTW、中心性分析等多种机器学习算法，为用户提供一站式建模及可视化体验，适用于多种业务场景，助力用户挖掘数据价值；
标准数据治理
实现了数据治理方法论和产品功能的结合，自动进行数据质量校验，解决原始数据脏、乱、差的问题，助力用户沉淀高质量的数据资产；
丰富的可视化
深度定制和优化桑基图、漏斗图、和弦图、树状图等多种可视化图表，灵活应对各种分析场景；
项目特点二：灵活高效的交互和操作
一站式数据操作
打通了数据上传、数据处理、数据建模、数据分析全链路，提供全能型数据分析解决方案，轻松应对复杂的用户路径全链路分析需求；
多样化数据交互
支持路径层级、路径节点、Session数量等多种维度，用户可自主筛选，探索式分析数据；
多种数据源连接
支持MySQL、Clickhouse等多种数据源，打通数据孤岛，保障数据查询效率，让更多数据应用于数据分析和数据管控；
项目特点三：优化的计算和查询性能
查询高性能
数据库设计采用了读写分离、分库分表和冷热分离的方式，并引入了多级缓存架构；同时支持多种数据引擎，实现亿级数据毫秒级响应；
系统高可用
基础设施层采用了多IDC 异地多活部署方式；同时针对服务治理，设计了超时、熔断、降级、限流等措施，能在最大程度上保障系统可用性；
支持高并发
采用分布式架构设计，并在应用层引入多线程和异步操作方式，保证系统高并发调用；
未来规划
算法提升
结合chatGPT等LLM大语言模型的推理能力，基于数据治理模块生成的高质量真实数据，应用业界领先的机器学习算法，不断提升系统的智能化程度；
性能优化
支持多种高性能数据引擎，不断提升数据计算和查询效率；
功能迭代
引入更多数据挖掘模型和功能模块，不断提升数据科学家、数据工程师等数据用户的工作效率；
项目开源地址
github：https://github.com/Tencent/SessionAnalytics
