【摘 要】
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电商行业的飞速发展使得用户行为数据规模爆炸式增长,传统的IT架构模式已无法满足持续增长的数据处理需求。针对海量数据处理问题,提出一种基于Hadoop平台的电商用户行为分析模型,通过对Hadoop平台相关技术的研究,设计了包含数据采集、处理、分析及可视化一整套流程的电商用户行为分析系统,并对系统进行功能实现。最后,对该系统进行实际场景测试,结果表明,该系统能够根据不同分析需求快速得到目标数据,实现对用户行为的深度分析与挖掘,为企业调整营销策略,实现精准营销提供数据支撑。
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年骨干国内访学研修项目(gxgnfx2020152),安徽省高校自然科学研究重点项目“基于Spark的电商网站用户行为分析预测系统研究”(KJ2019A1058),安徽省教育厅质量工程项目“OpenStack云平台部署虚拟仿真实训中心”(2019xfzx06),“网站开发与网页设计教学团队”(2018jxtd051),“基于学生画像的精准教学模式生成路径研究与实践”(2020jyx
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电商行业的飞速发展使得用户行为数据规模爆炸式增长,传统的IT架构模式已无法满足持续增长的数据处理需求。针对海量数据处理问题,提出一种基于Hadoop平台的电商用户行为分析模型,通过对Hadoop平台相关技术的研究,设计了包含数据采集、处理、分析及可视化一整套流程的电商用户行为分析系统,并对系统进行功能实现。最后,对该系统进行实际场景测试,结果表明,该系统能够根据不同分析需求快速得到目标数据,实现对用户行为的深度分析与挖掘,为企业调整营销策略,实现精准营销提供数据支撑。
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