用户行为分析（页面鼠标跟踪行为示例），运行Test.html

题目2: 电子商务网站用户行为分析及服务推荐 随着互联网和信息技术的快速发展，用户想要从海量信息中快速准确地寻找到自己感兴趣的信息已经变得越来越困难，在电子商务领域这点显得更加突出。 推荐系统无需用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为，从而主动向用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。在电商领域，推荐技术可以起到以下作用：1)帮助用户发现其感兴趣的物品，节省用户时间、提升用户体验；2)提高用户对电商网站的忠诚度，建立稳定的企业忠实客户群。

使用阿里天池里面淘宝用户的一些数据进行用户行为分析，包含有箱型图、漏斗图、RFM模型的使用以及ARPU、ARPPU分析和一些常用数据分析的方法。

智能家居是利用先进的技术，融合个性需求，将与家居生 新功能，就能开拓新市场，实现产品的智能化。根据家居 的智能化，分析客户行为，识别不同客户群的特征、加深 对客户的理解等。（以热水器为例，分析客户行为） 针对不同的客户群提供个性化产品、改进新产品的智能化 的研发和制定相应的营销策略。 初步分析： 热水器在状态发生改变或者有水流状态时，每2秒会采集—条流水数据 。因为用户行为不仅仅只有洗浴还存在其他的用水事件：比如洗手、洗 菜等，所以热水器采集的数据来自各种不同的用水事件。 基于热水器采集的数据，根据水流量和停顿时间间佃划分为不同大小的 时间区间，每个区间是—个可理解的—次完整用水事件，并以热水器— 次完整用水事件作为—个基本事件。 从独立的用水事件中识别出其中属于洗浴的事件。

基于云计算的移动互联网大数据用户行为分析引擎设计.pdf

数据挖掘在特教学院图书馆用户行为分析中的应用——以浙江特殊教育职业学院图书馆为例.pdf

上百节课详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程介绍： 讲解一个真实的、复杂的大型企业级大数据项目，是Spark的大型项目实战课程。 通过本套课程的学习，可以积累大量Spark项目经验，迈入Spark高级开发行列。 课程特色： 1、项目中全面覆盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架几乎全部的初级和高级的技术点和知识点， 让学员学以致用，通过一套课程，即掌握如何将Spark所有的技术点和知识点应用在真实的项目中，来实现业务需求！ 2、项目中的4个功能横块，全郃是实际企业项目中提取出来的，并进行技术整合和改良过的功能模块.全都是企业级的复杂和真实的需求，业务模块非常之复杂，绝对不是市面上的Dem级别的大数据项目能够想比拟的，学习过后，真正帮助学员增加实际 企业级项目的实战经验。 3、项目中通过实际的功能模块和业务场景，以及讲师曾经开发过的处理十亿、甚至百亿以上数据级别的SparK作业的经验积累，贯穿讲解了大量的高级复杂的性能调优技术和知识、troubleshooting解决线上报错和故障的经验、高端的全方位数据倾斜处理和解决方案.真正帮助学员掌握高精尖的Spark技术！ 4、项目中采用完全还原企业大数据项目开发场景的方式来讲解，每一个业务模块的讲解都包括了需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、功能测试、性能调优等环节，真实还原企业级大数据项目开发场景。 模块简介： 1、用户访问session分析,该模块主要是对用户访问session进行统计分析.包括session的聚合指标计算、 按时间比例随机抽取session、获取每天点击、下单和购买排名前10的品类、并获取top10品类的点击量排名前10的session.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层形象地看到各种条件下的具体用户行为以及统计指标.从而对公司的产品设计以及业务发展战略做出调整.主要使用Spark Core实现. 2、页面单跳转化率统计,该模块主要是计算关键页面之间的单步跳转转化率，涉及到页面切片算法以及页面流匹配算法.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层看到各个关键页面之间的转化率.从而对网页布局，进行更好的优化设计。主要使用Spark Core实现. 3、热门商品离线统计,该模块主要实现每天统计出各个区域的top3热门商品.然后使用Oozie进行离线统计任务的定时调度，使用Zeppeline进行数据可视化的报表展示.该模块可以让企业管理层看到公司售卖的 商品的整体情况，从而对公司的商品相关的战略进行调螫.主要使用Spark SQL实现。 4、广告流量实时统计.该模块负责实时统计公司的广告流量.包括广告展现流量和广告点击流量，实现动态黑名单机制以及黑名单过滤,实现滑动窗口内的各城市的广告展现流立和广告点击流直的统计，实现 每个区域诲个广告的点击流置实时统计，实现每个区域top3点击量的广告的统计,主要使用Spark Streaming实现.

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）

家用电器用户行为分析与事件识别-附件资源

本文的主要工作如下： 研究幵发高速网络数据包捕获系统。 研究幵发大数据环境下的分布式存储系统。 研究数据包的重组方法。对数据包进行重组，进而提取应用层内容。 设计并实现了基于的用户行为分析算法，并将该算法运用于用户行为分析中，实现海量数据的离线分析。 通过语言建立分析可视化平台。展现了用户行为分析及分类的结果，包括用户流量统计、用户分布、网站排行、关注热点等等，图表化的方法使得表现展现形式更为丰富直观。