一．项目目的

1.深入了解服务：用户的浏览路径、购买频率、商品评价等数据，能够精准地刻画用户画像。了解用户的年龄、性别、地域等基本信息，以及他们的兴趣爱好、消费习惯等更深入的特征，从而为个性化的营销和服务提供依据。

2.优化用户体验：通过分析用户在页面之间的跳转时间、购物车的使用情况等，找出可能存在的流程不畅或设计不合理的地方。

3.提高运营效率：对商品销售数据、库存数据等进行关联分析，有助于合理安排库存和采购计划。通过分析用户购买行为和商品销售趋势，可以准确预测商品的需求，避免库存积压或缺货情况的发生。

4.提升销售效果：基于用户行为数据的分析，能够对用户进行精准细分，针对不同类型的用户制定不同的营销策略。

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二．项目意义

1.增强竞争力：在竞争激烈的电商市场中，通过该系统准确把握用户需求和行为，提供更好的产品和服务，能使企业在众多竞争对手中脱颖而出。

2.增加收益与促进创新：优化运营效率、提高用户购买转化率以及提升用户的购买频率和消费金额等，都直接关系到企业的经济效益。精准的营销活动可以降低营销成本，同时提高销售额。用户行为数据中可能蕴含着新的商业机会和产品创新方向。通过分析用户的反馈和需求变化，企业可以开发出更符合市场需求的新产品或服务。

3.提供更好的购物体验：用户能够在电商平台上更快速地找到自己感兴趣的商品，享受更便捷的购物流程和更优质的服务。

4.增强用户参与感：如果电商平台重视用户的反馈和行为数据，用户会感觉自己的意见得到重视，从而增强对平台的认同感和参与感。

5.推动行业数据化转型：电商用户行为数据分析与可视化系统的应用，为整个电商行业树立了数据驱动的典范，促使更多电商企业重视数据的价值，推动行业整体向数字化、智能化方向发展。

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三．实现流程与环境介绍

1.三台虚拟机（尚硅谷）它集成了多种大数据技术和工具，以实现用户行为数据的采集、存储、分析和可视化展示。根据您提供的信息，该系统主要使用了Zookeeper、Kafka、Flume、Hadoop、Hive、Spark等技术，并分为ODS（Operational Data Store）、DWD（Data Warehouse Detail）、DWS（Data Warehouse Summary）、ADS（Application Data Store）四层数据架构。数据仓库四层表结构，均随机选取的莫些表。

2.数据采集层：Zookeeper：作为分布式协调服务，Zookeeper在系统中主要用于Kafka集群的管理和协调，确保Kafka集群的稳定性和可靠性。Kafka：一个高吞吐量的分布式消息系统，用于实时数据的传输。在电商用户行为分析系统中，Kafka负责接收Flume采集的用户行为日志数据，并将其分发给下游的数据处理系统。
Flume：一个分布式、可靠且可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。在电商场景中，Flume用于实时采集用户在电商平台上的行为数据，如点击、浏览、购买等，并将这些数据发送至Kafka。

3.数据存储层Hadoop：作为分布式存储系统，Hadoop（特别是其HDFS组件）用于存储海量的用户行为数据。Hadoop提供了高可靠性和可扩展性的存储解决方案，支持PB级数据的存储。Hive：建立在Hadoop之上的数据仓库工具，提供了类似SQL的查询语言（HiveQL），使得用户可以方便地对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析。在电商用户行为分析系统中，Hive不仅用于数据存储，还用于数据分析，支持复杂的查询操作。

上图是hdfs上面的数据格式

4.ODS层（Operational Data Store）

ODS层是操作数据存储层，直接存储从数据源（如Flume采集的用户行为日志）获取的原始数据。这些数据未经任何处理，保持原始状态，为后续的数据处理和分析提供基础。

--活动信息表

字段（里面是json格式）	解释
common	公共信息
Page	页面信息
actions	动作信息
displays	曝光信息
start	启动信息
err	错误信息
ts	时间戳

5.DWD层是明细数据层，对ODS层的数据进行清洗和转换，去除噪声数据，纠正错误数据，并将数据转换为适合分析的格式。在电商用户行为分析系统中，DWD层的数据可能包括用户ID、行为类型、时间戳等详细信息。

交易域下单事务事实表

字段	解释
Id	编号
Order_id	订单id
User_id	用户id
Sku_id	商品id
Province_id	省份id
Activity_id	参与活动id
activity_rule_id	参与活动规则id
coupon_id`	使用优惠劵id
date_id	下单日期id
create_time	下单时间
sku_num	商品数量
split_original_amount	原始价格
split_activity_amount	活动优惠分摊
split_coupon_amount	优惠卷优惠分摊
split_total_amount	最终价格分摊

6.DWS层是汇总数据层，在DWD层的基础上对数据进行进一步的汇总和聚合。例如，可以计算每个用户的日访问量、周访问量、月访问量等指标，或者统计某个商品在一定时间内的点击量、购买量等。DWS层的数据更加精炼，便于后续的数据分析和可视化展示。

ADS层（Application Data Store）

流量域会话粒度页面浏览最近1日汇总表

字段	解释
Session_id	会话id
Mid_id	设备id
Brand	手机品牌
model	手机型号
Operate_system	操作系统
Version_code	APP版本号
channel	渠道
During_time_1d	最近一日浏览时长
Page_count_1d	最近一日浏览页面数

7.ADS层是应用数据存储层，存储最终的分析结果和报表数据。这些数据可以直接用于电商平台的业务决策、用户画像、精准营销等场景。在电商用户行为可视化大屏系统中，ADS层的数据将被展示在大屏上，供管理层和决策者实时查看。

活动效果分析表

字段	说明
dt	日期
user_id	用户id
total_order_original	总下单原始金额
total_activity_reduction	总活动优惠金额
total_coupon_reduction	总优惠卷金额
total_final_amount	总下单最终金额

用户下单频率分析

字段	解释
dt	时间
User_id	用户id
Order_count	下单次数
Oreder_frequency	下单频率

每日各省份页面浏览统计

字段	解释
Dt	日期
Province_id	省份id
Page_view_count	页面浏览数
Total_during_time	总浏览时长

数据分析层（ads）莫些表hql语句（hive数据库）

--. 用户购买偏好分析
DROP TABLE IF EXISTS ads_user_purchase_preference;
CREATE TABLE ads_user_purchase_preference
(
    `dt`                  STRING COMMENT '日期',
    `user_id`             STRING COMMENT '用户ID',
    `total_order_num`     BIGINT COMMENT '总购买商品件数',
    `total_spent`         DECIMAL(16, 2) COMMENT '总消费金额',
    `purchase_preference` STRING COMMENT '购买倾向'
) COMMENT '用户购买偏好分析表'

---渠道页面浏览统计
DROP TABLE IF EXISTS ads_channel_page_view;
CREATE TABLE ads_channel_page_view
(
    `dt`                 STRING COMMENT '日期',
    `channel`            STRING COMMENT '渠道',
    `page_view_count`    BIGINT COMMENT '页面浏览次数',
    `total_during_time`  BIGINT COMMENT '总浏览时长（毫秒）'
) COMMENT '营销渠道页面浏览统计表';

注：其他层建表语句比较长，省略了

例子：完整的分析流程

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四．数据可视化大屏

可视化大屏是电商用户行为分析系统的前端展示部分，通过图表、地图、仪表盘等多种形式直观地展示用户行为数据和分析结果。大屏上的数据来源于ADS层，可以实时更新。