计算机毕业设计之django基于大数据的电商用户行为分析系统_基于大数据的用户行为分析系统设计

基于大数据的电商用户行为分析系统是利用大数据技术对电商平台上用户的浏览、购买、评价等行为数据进行深入挖掘和分析的系统。通过对这些数据的分析，电商企业可以更好地了解用户需求，优化商品推荐，提高用户体验，从而提升销售额和用户满意度。

本文的主要内容包括：基于大数据的电商用户行为分析系统，为用户提供了直观、易用的操作界面。利用MySQL、Hadoop、Hive和Spark等技术，构建了一个高效处理大规模用户数据的分布式计算平台。

本文首先探讨了大数据环境下电商用户行为分析的重要性，并分析了电商用户行为数据的特征和挑战。然后，本文介绍了电商用户行为分析系统的架构和主要功能，包括数据采集、数据预处理、特征工程、模型训练和预测等模块。

最后，本文通过实际应用案例展示了电商用户行为分析系统的实际效果和价值。实验结果表明，本文提出的电商用户行为分析系统可以有效提升商品推荐效果，提高用户满意度，为企业带来更高的经济效益。

本文的研究成果可以为电商企业提供有益的参考，推动大数据技术在电商领域的应用和发展。

根据以上的功能需求情况，整体的功能模块包括有前台vue项目模块，后台django后台项目模块和爬虫模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面，数据可视化展示页面，爬虫模块主要用来爬取网站的相关数据信息的，通过使用hadoop进行数据的存储，django后台用来提供前台所用的json数据以及给出推荐的相关的用户行为可视化分析和用户行为信息。其中基于大数据的电商用户行为分析系统平台模块的实现是基于机器学习功能之后的应用阶段。

图4.2系统功能模块图
 

拼多多平台

拼多多平台：通过分析用户在拼多多平台的浏览、加购、拼团等行为数据，结合平台特有的社交电商模式，实现用户群体画像的精准绘制、社交传播效果的评估以及优惠策略的优化。这有助于拼多多更好地理解用户需求，提升用户参与度和平台的销售效率，如图5.5所示。

图5.5拼多多平台模块界面图