摘要： 本章节聚焦Spark Core 3.5.8版本，采用Python实现，强调其作为Spark生态基础组件的重要性。Apache Spark凭借内存计算优势超越MapReduce，2025年仍主导大数据领域，日处理数据超100EB。RDD（弹性分布式数据集）是Spark核心抽象，具备五大特性（分区列表、分区计算函数、依赖关系、分区器、首选位置）和五大特点（分布式、容错性、不可变性、并行处理、多

文章摘要 本文基于电商平台**商城的用户购买行为数据，设计了完整的数据分析方案。通过构建用户信息表、订单事实表和订单明细表的数据模型，实现了五大核心分析需求：1) 用户购买行为指标计算，包括订单数、消费金额等；2) 识别连续3天及以上购买的用户及其最大连续购买天数；3) 商品类目销售分析，统计订单数、用户数等关键指标；4) 用户品类偏好分析；5) 品类复购率计算。文中提供了详细的SQL实现代码和预

摘要 **商城电商平台基于用户行为数据（活跃度、订单、行为日志）进行深度分析：1) 计算用户30天内活跃天数及变化率，划分活跃/普通/沉默/流失用户；2) 采用RFM模型评估用户价值（最近购买、频次、金额），按权重计算综合得分并分层（高价值/潜力/一般/低价值）。分析结果将支持精准营销与用户留存策略，SQL查询按关键指标排序输出。

摘要 **商城电商平台基于用户行为数据（活跃度、订单、行为日志）进行深度分析：1) 计算用户30天内活跃天数及变化率，划分活跃/普通/沉默/流失用户；2) 采用RFM模型评估用户价值（最近购买、频次、金额），按权重计算综合得分并分层（高价值/潜力/一般/低价值）。分析结果将支持精准营销与用户留存策略，SQL查询按关键指标排序输出。

文章摘要 本文基于电商平台**商城的用户购买行为数据，设计了完整的数据分析方案。通过构建用户信息表、订单事实表和订单明细表的数据模型，实现了五大核心分析需求：1) 用户购买行为指标计算，包括订单数、消费金额等；2) 识别连续3天及以上购买的用户及其最大连续购买天数；3) 商品类目销售分析，统计订单数、用户数等关键指标；4) 用户品类偏好分析；5) 品类复购率计算。文中提供了详细的SQL实现代码和预

摘要 **商城电商平台基于用户行为数据（活跃度、订单、行为日志）进行深度分析：1) 计算用户30天内活跃天数及变化率，划分活跃/普通/沉默/流失用户；2) 采用RFM模型评估用户价值（最近购买、频次、金额），按权重计算综合得分并分层（高价值/潜力/一般/低价值）。分析结果将支持精准营销与用户留存策略，SQL查询按关键指标排序输出。