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电商用户行为分析系统平台 技术架构 前后端分离+大数据组件+虚拟机 主要使用技术 大数据技术:hadoop、hive、spark、sqoop 后端技术:flask3.1.0 前端技术:vue3、echarts、elementui 开发环境:Python3.11、node.js、mysql 项目介绍 电商用户行为数据通过平台获取并存储到hdfs 利用大数据平台如Hadoop和Hive分析数据得到分析数据进行可视化展示 前后端分离,有工作台,数据大屏。数据管理,菜单管理 具体功能如下 系统首页 数据大屏 数据分析: 用户行为分布分析 折线图,柱状图,横柱状图,饼图,词云图 数据展示 用户转化漏斗分析 折线图,柱状图,横柱状图,饼图,词云图 数据展示 活跃时段区间转化分析 折线图,柱状图,横柱状图,饼图,词云图 数据展示 用户每日行为分析 折线图,柱状图,横柱状图,饼图,词云图 数据展示 用户行为深度分析 折线图,柱状图,横柱状图,饼图,词云图 数据展示 商品浏览排行分析 折线图,柱状图,横柱状图,饼图,词云图 数据展示 RFM用户分群分析 折线图,柱状图,横柱状图,饼图,词云图 数据展示 商品分类分布分析 折线图,柱状图,横柱状图,饼图,词云图 数据展示 登录通知 登陆信息 个人信息 用户基本信息修改 系统管理: 数据管理 数据的增删改查 用户管理 用户的增删改查 权限管理 菜单的可见操作和用户的可见 右上角 个人资料 退出登录 我的点赞 需要算法就可以加入 付费功能 : 算法,AI助手(deepseek),图像识别 项目特点 前后端分离:Vue 3 前端 + Flask 后端 大数据处理:Spark + Hive + HDFS 数据分层:ODS → DWD → ADS-- 数据同步 算法:协同过滤算法 数据同步:Sqoop 实现 MySQL 与 Hive 同步 #电商 #大数据 #计算机毕业设计 #数据大屏 #行为
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