65、实时分析平台之天活跃用户分析流程讲解

youfanedu 2023-01-16 14:11:22

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第1章项目概述电商分析平台是对用户访问电商平台的行为进行分析。 1.1 项目简介本项目主要讲解一个大型电商网站后台的企业级大数据统计分析平台，该平台以 Spark 为主，对电商网站的流量进行离线和实时的分析。该大数据分析平台对电商网站的各类用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据，辅助公司中的 PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的状况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数...

【摘要】本研究设计并实现了一个基于Spark的微博活跃用户数据统计分析平台。通过Python模拟生成用户数据，利用Spark-Core进行数据清洗预处理，结合Hive进行多维数据分析，最终采用Echarts实现可视化展示。系统创新性地运用机器学习算法构建用户活跃度检测模型，并通过皮尔森相关系数计算用户行为关联性。实验证明，该平台能高效处理海量微博数据，精准识别用户行为模式，为社交媒体运营、精准营销和学术研究提供数据支持。技术路线涵盖数据采集、分布式计算、机器学习建模及可视化全流程，具有显著的应用价值和推广前

关于昨天的送书活动，已经在截止时间进行了截图(请直接拉到文末)，以下点赞top5的同学请加我微信哈(后台输入“好友”即可获取方式)，若明天中午前未添加好友就会顺位下一位朋友哈～导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真...

随着电商行业的快速发展，用户行为数据呈指数级增长（日均百万级日志），传统关系型数据库已难以满足实时分析需求。离线分析：处理历史行为数据，计算用户活跃度、转化率、留存率等核心指标实时监控：实时追踪用户访问流量，检测突发流量波动用户分群：基于RFM模型对用户进行价值分层，辅助精准营销数据可视化：通过图表直观展示分析结果，支持业务决策技术原理：Spark核心组件在电商场景中的应用算法实现：用户分群算法与实时流量计算模型实战指南：从环境搭建到完整代码实现的全流程应用落地。

【提醒：公众号推送规则变了，如果您想及时收到推送，麻烦右下角点个在看，或者把本号置顶】正文开始文章作者：赵宏田资深大数据技术专家内容来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实...

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