目前,我国的电子购物平台竞争日趋激烈。面对竞争如此激烈的电子购物环境,通过行为分析进行获客、提高客户粘度,以及提高公司服务能力、获得客户真实需求将变得尤为重要。本课题设计了一套针对电子购物平台的客户行为分析系统,根据实际需求,分析、设计并实现了客户行为分析模块、页面跳转分析模块、商品热度分析模块和广告流量分析四个模块。在客户行为分析模块中,主要实现了根据条件过滤客户行为数据、统计访问时长和访问步长占比、随机抽取客户行为数据、热门品类分析和获取活跃session等功能,实现随机抽取客户行为数据取功能时,采用了分层抽样算法。在页面跳转分析模块中,实现了页面跳转率计算的功能。在商品热度分析模块中,实现了分区域统计热门品类和热门商品的功能。在广告流量分析模块中,实现了广告流量的相关统计计算功能。基于分组取Top N算法,分别实现了获取活跃session,获取热门品类和热门商品,获取热门广告等功能。最后,经过系统测试,确定系统满足使用需求。基于上述系统,企业产品经理、数据分析师、高管等企业决策人员可以通过对客户的行为分析,了解购物平台的客户满意度、页面转化率、商品热度,广告投放效果等情况从而改进产品设计,调整业务板块,研究发展战略,最终使公司业绩提升,营业额增加,市场占有率上升。