基于hadoop的电商用户数据行为分析与可视化
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项目介绍
本论文尝试构建一个依托 Hadoop 的电商用户数据行为分析与可视化平台，通过对海量电商用户数据进行采集、处理、分析及可视化展示，意图为电商企业提供洞察用户行为的有效工具，助力企业优化营销策略、改善用户体验并提升运营效率。文中对平台所涉及的关键技术，如 Hadoop、Spring Boot、MySQL、ECharts 等进行了较为详细的介绍，并深入开展了需求分析、平台设计、实现及测试等相关工作。
系统首页：为管理员提供简洁直观的操作界面，展示平台关键信息与常用功能入口，实现快速导航。
电商数据：管理员可以在此对商品信息进行增、删、改操作，涵盖商品名称、价格、库存、描述及图片等。
行为类型预测：平台自动采集用户浏览、点击、购买等行为数据并存入数据库，管理员通过此功能对数据进行分析，挖掘用户行为模式与潜在需求，预测用户行为类型，包括用户活跃度、购买偏好、留存等分析。
个人中心：方便管理员管理个人设置，设置系统参数、查看系统日志。
系统效果图
源码获取
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