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基于Hadoop的网上购物行为大数据分析及预测系统【flask+echarts+机器学习】前后端交互
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基于Hadoop的网上购物行为大数据分析及预测系统【flask+echarts+机器学习】前后端交互  源码
运行工具:pycharm 数据库 mysql
本研究基于淘宝用户行为的开源数据展开大数据分析研究,通过Hadoop大数据分析平台对阿里天池公开的开源数据集进行多维度的用户行为分析,为电商销售提供可行性决策。首先我们将大数据集上传到Hadoop中的HDFS存储,之后利用Hadoop的Flume组件,配置好自动加载数据的环境,将数据加载到hive数据库中进行大数据分析。
通过对常见的电商指标:PV、UV、跳失率、复购率等进行统计分析,按照时间维度对用户的行为、活跃度等指标进行多维度透视分析,然后对电商数据中的热销ID及热销商品类别、用户地理位置进行统计分析。将分析出来的结果表,存入到hive数据库中,然后利用sqoop组件,将hive数据库中的结果表自动导出到关系型数据库MySQL中,便于数据的存储和分析展示。

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