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项目主要模块 基于对电商用户行为数据的基本分类,我们可以发现主要有以下三个分析方向: 1. 热门统计 利用用户的点击浏览行为,进行流量统计、近期热门商品统计等。 2. 偏好统计 利用用户的偏好行为,比如收藏、喜欢、评分等,进行用户画像分析,给出个 性化的商品推荐列表。 3. 风险控制 利用用户的常规业务行为,比如登录、下单、支付等,分析数据,对异常情况 进行报警提示。
电商用户行为分析大数据平台
实现了一整套电商数仓的搭建,包括数据采集平台的搭建,将用户的行为数据分为四层分别分层搭建,并实现业务数据库的分层搭建,针对数据仓库中的数据进行,留存、转化率、复购率、GMV、活跃等报表分析,使用当下主流程数的框架,这个项目采用Apache版本的框架实现,后续会上传CDH版本的框架实现,并实现最终的数据可视化。
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贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request,其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。