电商用户行为分析

【基于Hadoop3.3.6+Spark3.4.3电商用户行为分析】

基于Hadoop3.3.6+Spark3.4.3电商用户行为分析一、摘要二、正文2.1需求分析2.2架构设计2.3实施过程2.3.1系统环境说明2.3.2系统开发思路说明2.3.4代码实现及测试2.3.5
若兰幽竹·2024-09-01 00:09

电商用户行为分析

一.分析背景在互联网整体人口红利消失的背景下，电商平台流量成本不断提升，逐渐由流量思维开始向用户思维转变。本文希望通过对用户在平台上留下的的日常操作数据，进一步来分析用户的消费行为特点。二.理解数据1.数据来源https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649&userId=1本数据集(UserBehavior.csv)包含了2017年
爱笑的HYR·2024-01-26 10:42

电商用户行为分析（一）

一、项目背景介绍：2014年是阿里巴巴集团移动电商业务快速发展的一年，例如2014双11大促中移动端成交占比达到42.6%，超过240亿元。相比PC时代，移动端网络的访问是随时随地的，具有更丰富的场景数据，比如用户的位置信息、用户访问的时间规律等。通过数据分析，能够挖掘数据背后丰富的内涵，为移动用户在合适的时间、合适的地点精准推荐合适的内容。本案例的目标是从该数据进行随机抽样，并用mysql进行分
让数据告诉你·2024-01-22 13:07

学习路线分享给大家！！适合新手的两个 Python 项目，文档都巨详细！！

1、Python双十一电商用户行为分析；2、MySQL智能营销数据分析系统；项目一：Python双十一电商用户行为分析网购已经成为人们生活不可或缺的一部分，该项目基于某平台数据，通过相关指标对用户行为进行分析
查理不是猹·2023-12-29 10:03

电商用户行为分析

一、分析背景与目的此次分析将基于某电商平台2014年11月18日至2014年12月18日之间100多万条用户行为数据，希望更加了解用户的购买行为，挖掘潜在的商机。所以本文通过梳理用户的不同行为（点击、收藏、加购物车、支付），分析和研究不同用户对产品的购买行为来为产品优化、改善销售方案或提升用户价值，给出有用的分析建议。本文重点了解用户的购买转化率、用户行为、高价值用户和高价值商品及商品类目，根据分
风神storm·2023-12-01 13:15

电商用户行为分析__热门商品实时统计

需求：统计一小时的热门商品，每5分钟更新一次热门度用浏览次数(pv)来衡量解题思路：1、创建执行环境，获取数据，筛选出（pv）；2、开1小时，每5分钟输出一次的窗口；3、分组，增量聚合各个商品ID的浏览次数；4、将数据装进集合，进行排序实现代码：》》》》》packageData_textimportorg.apache.flink.api.common.functions.AggregateFun
笨鸟先-森·2023-11-04 13:16

电商用户行为分析__求前3点击量

测试代码packageData_textimportorg.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristicimportorg.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractorimportorg.apache.flink.strea
笨鸟先-森·2023-11-04 13:46

尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析

尚硅谷大数据技术之电商用户行为分析第1章项目整体介绍1.1电商的用户行为电商平台中的用户行为频繁且较复杂，系统上线运行一段时间后，可以收集到大量的用户行为数据，进而利用大数据技术进行深入挖掘和分析，得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制
okbin1991·2023-10-25 16:02

计算机毕设 大数据电商用户行为分析 -python 大数据

文章目录0前言一.背景描述二.项目背景三.数据来源四.提出问题五.理解数据六.数据清洗6.1缺失值处理6.2查看数据6.3一致化处理6.4查看data_user数据集数据类型：6.5数据类型转换6.6异常值处理七.用户行为分析7.1日访问量分析7.2小时访问量分析7.3不同行为类型用户PV分析八.用户消费行为分析8.1用户购买次数情况8.1日ARPPU8.2日ARPU8.3付费率8.4同一时间段用
DanCheng-studio·2023-10-08 02:16

数据分析：利用gpt进行探索性分析，基于电商用户行为分析

promt:帮我生成一份10行左右的电商平台用户行为数据，并给出关于这份数据的探索性分析结果output:我可以为你生成一份模拟的电商平台用户行为数据，并进行简单的探索性分析。数据通常会包括以下几个字段：user_id:用户标识product_id:产品标识action:用户行为（例如，浏览、点击、购买等）timestamp:时间戳price:产品价格首先，让我生成这份数据。mportpandas
佛系人僧·2023-09-15 04:12

python毕业设计 大数据电商用户行为分析及可视化

文章目录1.数据集说明2.数据处理2.1数据导入2.2数据清洗3.数据分析可视化3.1用户流量及购物情况3.2用户行为转换率3.3用户行为习惯3.4基于RFM模型找出有价值的用户3.5商品维度的分析1.数据集说明这是一份来自淘宝的用户行为数据，时间区间为2017-11-25到2017-12-03，总计100,150,807条记录，大小为3.5G，包含5个字段。选题指导，项目分享：https://g
kooerr·2023-06-14 10:43

英国零售电商用户行为分析（MYSQL+Tebleau）

一、项目描述1.1项目背景：该数据集由kaggle提供的，为英国一家在线零售商在2010年12月1日到2011年12月9日的网络交易订单数据，该电商公司主要以销售各类礼品为主，主要客户是批发商。1.2分析工具MYSQL+Tebleau1.3分析步骤分析步骤1.4分析结论从商品销售规律和用户行为特征两个方面对数据集进行了探索性的分析：1）有效订单共19960笔，笔单价为533.17英镑，连带率约为2
Kira_Kira·2023-04-02 18:06

MySQL礼品电商用户行为分析

简介项目介绍：使用Kaggle的E-Commerce数据集。该数据集基于一个英国礼品电商公司13个月的真实交易数据。通过用户消费行为分析，建立RFM模型进行用户分层，针对性维护高价值用户，实现精细化用户运营管理。负责内容：1.使用SQL语法select/alter/update/create等对数据集进行清洗加工，实现缺失值、异常值和重复值处理，日期格式转换与清洗后数据新表建立。使用PowerBI
叉菌·2023-03-18 09:23

【实战】淘宝电商用户行为分析——SQL

目录一、项目背景1.1分析目的1.2分析思路二、数据来源&清洗2.1数据集介绍2.2数据清洗2.2.1检查是否存在重复值2.2.2检查是否存在缺失值2.2.3一致化处理（对timestamp）2.2.4异常值处理（时间不在范围内）三、整体数据分析3.1.UV,PV,UV/PV3.2复购率+跳失率四、用户消费行为转化分析4.1总体行为漏斗分析4.2独立访客UV行为漏斗分析五、时间维度分析用户行为及用
Stella屿·2023-01-15 17:31

毕业设计 大数据电商用户行为分析及可视化

文章目录1.数据集说明2.数据处理2.1数据导入2.2数据清洗3.数据分析可视化3.1用户流量及购物情况3.2用户行为转换率3.3用户行为习惯3.4基于RFM模型找出有价值的用户3.5商品维度的分析4最后选题指导,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/project-sharing-1/blob/master/%E6%AF%95%E8%AE%BE%E6%8C
DanCheng-studio·2022-11-15 22:11

1.Spark大型电商项目-电商用户行为分析简介

目录项目简介项目模块用户访问session分析页面单跳转化率统计热门商品离线统计广告流量实时统计环境搭建项目简介本项目主要用于互联网电商企业中，使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（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情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计
StriveFarrell·2022-07-03 21:30

淘宝⽤户行为分析 in MySQL

如果你擅长使用搜索引擎，会发现淘宝/电商用户行为分析的文章非常多，但是都有几个特点：理论部分逻辑混乱没有给出使用的
·2022-04-03 21:01

数据分析之实战项目——电商用户行为分析【python】

电商用户行为分析1、项目背景和目的2、数据集简介3、数据处理3.1加载数据3.2数据概览3.3数据清洗4、数据分析4.1电商数据分析4.1.1流量分析4.1.1.1总体流量分析4.1.1.2每日流量分析
珞沫·2022-04-01 07:12

每日一书丨手把手教你电商用户行为分析（内附代码）

数据内容包括user_id（用户身份）、item_id（商品）、IDbehavior_type（用户行为类型，包含点击、收藏、加购物车、支付四种行为，分别用数字1、2、3、4表示）、user_geohash（地理位置）、item_category（品类ID，即商品所属的品类）、Time（用户行为发生的时间），其中user_id和item_id因为涉及隐私，做了脱敏处理，显示的是数字编号。下面是具体
每日一书·2022-02-17 09:05

学习路线分享给大家！！适合新手的两个 Python 项目，文档都巨详细！！

1、Python双十一电商用户行为分析；2、MySQL智能营销数据分析系统；项目一：Python双十一电商用户行为分析网购已经成为人们生活不可或缺的一部分，该项目基于某平台数据，通过相关指标对用户行为进行分析
·2022-01-22 18:45

python零基础，适合新手的两个 Python 项目，文档都巨详细

大家好，我是大志，今天给大家介绍两个非常棒的实战项目项目一：Python双十一电商用户行为分析网购已经成为人们生活不可或缺的一部分，该项目基于某平台数据，通过相关指标对用户行为进行分析，从而探索用户相关行为模式
·2021-12-22 15:45

电商用户行为分析

一、数据来源：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231522/introduction二、分析内容（思路）（一）用户的总体情况每日的访客量、浏览量每日的访客量、浏览量的日环比每日收藏、加购和购买人数的趋势变化（二）将数据拆分呈活动数据和日常数据从小时的角度分析双十二这一天的用户行为从小时的角度分析日常的用户活动行为（三）购买率（四）转化
Mandygoon·2021-06-07 18:22

[调度]Oozie～工作流引擎服务器 Hadoop Oozie

工作流引擎服务器HadoopOozie介绍-OPEN开发经验库http://www.open-open.com/lib/view/open1328413117624.htmlSpark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台
葡萄喃喃呓语·2021-03-11 21:23

Flink之DataStream--基于时间和窗口的操作符--ProcessFunction(包含基于电商用户行为分析实战）

ProcessFunctionAPI前面学习的Transformations是无法访问事件的时间戳和水位线信息的，如MapFunction的map转换算子是无法访问时间戳和当前事件的事件时间。基于此，DataStreamAPI提供了一系列的LowLevel转换算子--ProcessFunctionAPI，与高层算子不同，通过这些底层转换算子我们可以访问数据的时间戳，watermark以及注册定时事
Natasha·2020-11-13 11:59

淘宝电商用户行为分析-python

淘宝电商用户行为分析-python1.项目介绍基于阿里云天池某数据集分析电商用户行为，从以下四个角度进行：（数据集来源：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail
l'amour de pois·2020-09-12 09:22

Flink-电商用户行为分析(订单支付实时监控-状态编程实现)

数据链接：https://pan.baidu.com/s/1nSMh3JaNDW1SheQ5I4J0FQ提取码：e49w在电商平台中，最终创造收入和利润的是用户下单购买的环节；更具体一点，是用户真正完成支付动作的时候。用户下单的行为可以表明用户对商品的需求，但在现实中，并不是每次下单都会被用户立刻支付。当拖延一段时间后，用户支付的意愿会降低。所以为了让用户更有紧迫感从而提高支付转化率，同时也为了防
Knight_AL·2020-08-23 02:07

Flink-电商用户行为分析(订单支付实时监控-CEP实现)

数据链接：https://pan.baidu.com/s/1nSMh3JaNDW1SheQ5I4J0FQ提取码：e49w在电商平台中，最终创造收入和利润的是用户下单购买的环节；更具体一点，是用户真正完成支付动作的时候。用户下单的行为可以表明用户对商品的需求，但在现实中，并不是每次下单都会被用户立刻支付。当拖延一段时间后，用户支付的意愿会降低。所以为了让用户更有紧迫感从而提高支付转化率，同时也为了防
Knight_AL·2020-08-23 02:07

Flink-电商用户行为分析(网站独立访客数(UV)的统计)

数据链接：https://pan.baidu.com/s/1InfWoNYUeV1KYyvFS1aXuA提取码：z3p4统计流量的重要指标是网站的独立访客数（UniqueVisitor，UV）。UV指的是一段时间（比如一小时）内访问网站的总人数，1天内同一访客的多次访问只记录为一个访客。通过IP和cookie一般是判断UV值的两种方式。当客户端第一次访问某个网站服务器的时候，网站服务器会给这个客户
Knight_AL·2020-08-21 21:49

Flink-电商用户行为分析(每隔 5 分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品)

数据链接：https://pan.baidu.com/s/1InfWoNYUeV1KYyvFS1aXuA提取码：z3p4程序主体importorg.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentimportorg.apache.flink.api.scala._importorg.apache.flink.streaming.
Knight_AL·2020-08-18 11:58

Flink-电商用户行为分析(所需要的maven包)

flink1.7.2scala2.111.7.22.112.2.0org.apache.flinkflink-scala_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-streaming-scala_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.kafkakafka_$
Knight_AL·2020-08-18 11:28

Flink_大数据技术之电商用户行为分析

大数据技术之电商用户行为分析第1章项目整体介绍1.1电商的用户行为电商平台中的用户行为频繁且较复杂，系统上线运行一段时间后，可以收集到大量的用户行为数据，进而利用大数据技术进行深入挖掘和分析，得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制
weixin_30797027·2020-08-12 13:17

Flink-电商用户行为分析(kafka)

这篇文章是在https://blog.csdn.net/qq_46548855/article/details/107144990基础上改用kafka根据实际的需要，我们还可以将Sink指定为Kafka、ES、Redis或其它实际生产环境中，我们的数据流往往是从Kafka获取到的。如果要让代码更贴近生产实际，我们只需将source更换为Kafka即可：valproperties=newProper
Knight_AL·2020-08-12 12:23

大数据技术之Flink电商用户行为分析系统（用户画像）

文章目录一、主流的批处理和流处理框架二、Flink相关介绍批处理和流处理三、电商用户行为分析指标四、项目环境五、项目主要模块五、数据源解析六、项目地址一、主流的批处理和流处理框架Hadoop中的MapReduce
IronmanJay·2020-08-12 10:15

英国电商用户行为分析

一.数据的获取数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail#数据集简介：英国零售在2010.12.1至2011.12.9发生的交易订单内容：InvoiceNo：发票编号。为每笔订单唯一分配的6位整数。若以字母’C’开头，则表示该订单被取消。StockCode：产品代码。为每个产品唯一分配的编码。Description：产品描述。
阿坤996·2020-08-11 22:43

Flink电商项目第一天-电商用户行为分析及完整图步骤解析-热门商品统计TopN的实现

GitHubhttps://github.com/SmallScorpion/UserBehaviorAnalysis.git批处理批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。可以认为，处理的是用一个固定时间间隔分组的数据点集合。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征：有界：批处理数据集代表数据的有限集合持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中大量：批处理操作通常是处理极
SmallScorpion·2020-08-11 05:54

Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台

课程名称：Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（高端大数据项目实战课程）价值2250元课程目录：一、大数据集群搭建第1讲-课程介绍第2讲-课程环境搭建：CentOS6.4集群搭建第3讲-课程环境搭建
hr868686·2020-08-04 14:37

电商用户行为分析大数据平台相关系列8-数据分析流程

1、离线数据（日志）分析流程离线数据分析是一种非实时数据分析，主要是分析日志、用户操作历史或者对已有历史数据分析。本文将以最常见的日志分析作为介绍，其他类似，只是数据收集方式可能不一样。1.1、数据来源数据来源主要依赖于分析系统服务于哪些业务。如，需要分析用户购物习惯或者分析各个区域热销商品，则需要依赖于购物网站的操作日志或者销售日志。而如果是分析各个地区某一时段通话、上网高峰，则数据来源则是运营
泪鱼·2020-07-30 20:09

电商用户行为分析

用户行为分析电商用户行为数据多样，整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面停留时间以及页面跳转等等，我们可以从中进行流量统计和热门商品的统计，也可以深入挖掘用户的特征；这些数据往往可以从web服务器日志中直接读取到。而业务行为数据就是用户在电商平台中针对每个业务（通常是某个具体商品）所作的操作，我们一般会在业
秋雨ヾ·2020-07-28 23:04

[0.0.0] 大型spark项目实战

参考电商用户行为分析大数据平台-中华石杉DT大数据梦工厂-王家林spark官网文档场景在项目实战中理解：1、sparkcore、sql、streaming以及机器学习与图计算相关的知识点2、性能调优、troubleshooting
彭宇成·2020-07-15 13:03

数据分析实战(六)：英国电商用户行为分析

案例：英国电商用户行为数据分析Part1.数据获取1.1数据集简介https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail#该数据集为英国在线零售商在2010年12月1日至2011年12月9日间发生的所有网络交易订单信息。1.2数据集内容数据集为xlsx格式，文件大小22.6M。数据共计8个字段，541908条。具体字段如下：InvoiceNo：发
南山以南青如山·2020-07-14 20:36

TKDE2018: 早期购买行为的分析和预测建模

研究方向为：推荐系统，深度学习，关注深度学习在推荐模型中的应用，电商用户行为分析建模和应用。本文首发于知乎[RUC智能情报站]，如需转载请告知作者并注明本专栏文章地址论文：Characteri
洋葱ycy·2020-07-12 18:08

数据分析之实战项目——电商用户行为分析

数据分析之实战项目——电商用户行为分析一、分析背景和目的二、分析框架和思路2.1用户维度2.2产品维度2.3用户行为维
天阑之蓝·2020-07-09 22:28

【Flink】基于 Flink 的电商用户行为分析（二）

1、市场营销商业指标统计分析模块创建和数据准备继续在UserBehaviorAnalysis下新建一个mavenmodule作为子项目，命名为MarketAnalysis。这个模块中我们没有现成的数据，所以会用自定义的测试源来产生测试数据流，或者直接用生成测试数据文件。APP市场推广统计随着智能手机的普及，在如今的电商网站中已经有越来越多的用户来自移动端，相比起传统浏览器的登录方式，手机APP成为
魏晓蕾·2020-07-02 01:40

【Flink】基于 Flink 的电商用户行为分析（一）

1、项目整体介绍电商的用户行为电商平台中的用户行为频繁且较复杂，系统上线运行一段时间后，可以收集到大量的用户行为数据，进而利用大数据技术进行深入挖掘和分析，得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。电商用户行为数据多样，整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面停留时间以及页面跳转等等，我们可以从中进行流量统计和
魏晓蕾·2020-07-02 01:39

电商用户行为分析案例--天池数据集User Behavior Data from Taobao

用户行为分析过程说明本次数据分析基于阿里云天池数据集(用户行为数据集)，使用转化漏斗，对常见电商分析指标，包括转化率，PV，UV，复购率等进行分析，分析过程中使用Python进行数据的清洗，清洗后的数据导入MySQL数据库，运用MySQL进行数据提取，使用Excel进行数据可视化。另写了一篇博文，是基于本文入库的数据。在Python环境下，连接MySQL进行取数，并用pyecharts做了一个简单
Daryl_Li·2020-07-01 21:13

电商用户行为分析案例--天池数据集User Behavior Data from Taobao(python环境MySQL操作+Pyecharts可视化)

可以参考上一篇博文：电商用户行为分析案例–天池数据集UserBehaviorDatafromTaobao本文基于上文已经预处理并导入MySQL的数据，在Python环境下，连接数据库进行取数。
Daryl_Li·2020-07-01 21:13

Flink Broadcast State实战案例：电商平台用户行为模式分析

BroadcastState是Flink1.5引入的功能，本文将跟大家分享BroadcastState的潜在使用场景，并使用电商用户行为分析的例子来演示BroadcastState的使用方法。
皮皮鲁同学·2020-07-01 04:17

电商用户行为分析大数据平台

简介对电商用户行为:访问行为购物行为广告点击进行复杂的分析结果辅助PM数据分析师管理分析现有状况改进产品设计调整公司战略业务提升业绩营业额以及市场占有率提升技术简介业务模块用户访问session分析页面单跳转转化率统计热门商品离线统计广告流量实时统计技术Spark离线计算和实时计算业务SparkCoreSparkSQLSparkStreaming功能模块简介用户访问Session分析SparkCo
oifengo·2020-06-28 22:14

spark大型项目实战:电商用户行为分析大数据平台（一）

标签：spark,大数据，电商，用户行为项目介绍：本项目主要用于互联网电商企业中，使用spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（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情况，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，最终达到用大数据技术来帮助提升公司
王者无敌95·2020-06-28 20:15

Spark项目之电商用户行为分析大数据平台之（七）数据调研--基本数据结构介绍...

一、user_visit_action（Hive表）1.1表的结构date：日期，代表这个用户点击行为是在哪一天发生的user_id：代表这个点击行为是哪一个用户执行的session_id：唯一标识了某个用户的一个访问sessionpage_id：点击了某些商品/品类，也可能是搜索了某个关键词，然后进入了某个页面，页面的idaction_time：这个点击行为发生的时间点search_keywor
weixin_34310369·2020-06-28 16:49
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