中华石杉 Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台\Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（史上第一套高端大数据项目实战课程）

1.基于Spark开发的平台 2.需要有spark基础 3.有很多高级知识和设计模式 4.电商用户行为分析大数据平台（项目名称） 5.访问行为，购物行为，广告点击行为，对这些行为进行分析，使用大数据技术来帮助公司提升业绩。 6.主要的功能模块有用户session分析，页面单跳转化率统计，热门商品离线统计，广告流量实时统计等4个业务模块。 7.所使用的知识点是spark core，spark SQL，spark streaming等三个技术框架。 8.主要是数据倾斜，线上故障，性能调优，troubleshooting等经验。 9.使用模拟数据,希望达到的效果。 10.需求分析，方案设计，数据设计，编码实现，测试以及性能调优等环节。

为了方便大家学习RFM模型,我做RFM模型的时候发现网上电商用户行为数据都是原始数据,还要进行很麻烦的数据清洗才能使用,所以我上传处理后的数据方便大家学习

模拟电商系统上线运行一段时间后，根据收集到大量的用户行为数据，利用大数据技术（Flink）进行深入挖掘和分析，进而得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。 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，从中进行流量统计和热门商品的统计，并深入挖掘用户的特征；业务行为数据分为两类：一类是能够明显地表现出用户兴趣的行为，比如对商品的收藏、喜欢、评分和评价，对数据进行深入分析，得到用户画像，进而对用户给出个性化的推荐商品列表；另一类则是常规的业务操作，关注异常状况以做好风控，比如登录和订单支付。

大数据技术之电商用户行为数据分析.doc

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