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基于Spark电商用户行为分析系统
摘要
随着国民生活水平的提高，以及社会基础建设的不断完善，网上购物已经成为国民购物的主要形式。网上购物突破了时间和空间的限制，人们可以在随时随地进行购物。在此背景下，产生了海量的电商数据集。通过对数据集分析，确定用户偏好、购物人群地区分布等信息对于电商企业发展有着至关重要的作用。
在此背景下，后端结合Hadoop大数据分析平台和Spark计算框架对用户在电商网站中产生的行为数据进行分析，前端基于SSM框架和Java编程语言搭建可视化平台，以图表的形式对分析结果进行可视化展示。后端实现了数据采集，清洗，用户终端类型、网站每天访问量、访问量监控、地区访问人数、用户行为、商品销量、性别比例等功能分析，前端实现了包括性别比例、用户行为、每日访问量等以柱状图、饼图、地图、折线图进行可视化展示。有助于电商网站运营人员更加直观、全面的掌握用户行为，帮助电商企业健康发展。
关键词：访问量；电商用户行为；Spark
SparkBasedE-commerceUserBehaviorAnalysisSystem
Abstract
Withtheimprovementofpeopleslivingstandardsandthecontinuousimprovementofsocialinfrastructure,onlineshoppinghasbecomeamajorformofnationalshopping.Onlineshoppingbreaksthroughthelimitationoftimeandspace,peoplecandoshoppinganytimeandanywhere.Inthiscontext,massivee-commercedatasetsaregenerated.Throughdatasetanalysis,informationsuchasuserpreferenceandregionaldistributionofshoppingcrowdcanbedeterminedtoplayavitalroleinthedevelopmentofe-commerceenterprises.
Inthiscontext,thispapercombinestheHadoopbigdataanalysisplatformandSparkcomputingframeworktoanalyzethebehavioraldatageneratedbyusersine-commercewebsites.AvisualplatformwasbuiltbasedonSSMframeworkandJavaprogramminglanguage,andtheanalysisresultswerevisualizedintheformofcharts.Thewebsiteuserlogbehaviordataanalysissystemhasdesignedandimplementedfunctionssuchasuserterminaltype,dailyvisitstothewebsite,visitmonitoring,regionalnumberofvisitors,userbehavior,commoditysales,genderratio,etc.,whicharevisuallydisplayedbybarchart,piechart,map,linechart,etc.Thestudyofthispaperishelpfulfortheoperatorsofe-commercewebsitestograspuserbehaviormoreintuitivelyandcomprehensively,andhelpthehealthydevelopmentofe-commerceenterprises.
Keyword:thenumberofvisits;e-commerceuserbehavior;spark
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