电商客户数据分析系统的研究与开发

发布时间：2023-03-30 00:09

　　对于电商而言,精准的客户分级管理和运营是电商服务的立足点。目前电商运营中的客户分级管理严重依赖于运营团队的经验,客户分级不明确,缺乏可信性,导致用户大量流失,用户粘性降低,引发电商收入大幅度下滑。随着信息技术的进步,电商将所有用户的数据进行收集、处理和分析,以实现精细化运营。然而,数据大量散落在不同服务器中,数据互通困难,导致数据分析结果不准确,用户分级制度粗糙。在这一背景下,迫切需要引入电商客户数据分析系统,为解决数据管理、精细化运营和高效数据分析提供了良好的技术基础。随着数据分析相关技术的发展,电商客户数据分析系统已获得了广泛应用。如何高效的构建系统,如何更好的服务于电商,如何更好对电商所服务的群体进行有效的分类是其中重要的一部分。本文从处理数据分析问题的关键技术出发,将电商数据分析系统分为三大模块进行论述,包括:数据采集模块、数据中心化模块和数据分析模块。数据采集模块以Filebeat和Sqoop分别作为日志采集Agent和数据同步手段;数据中心化模块以Kafka和HDFS为主;数据分析模块以Hive和HBase作为数据库。利用Spark进行运算,Java web作为展示。本文对...

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
        1.1.1 问题的提出
        1.1.2 问题的分析
    1.2 研究的意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 论文主要研究内容及方法
第2章 相关技术概述
    2.1 数据的采集方案研究
        2.1.1 日志采集Filebeat
        2.1.2 数据同步Sqoop
    2.2 数据中心化方案研究
        2.2.1 缓冲队列Kafka
        2.2.2 Kafka技术架构
        2.2.3 Kafka运行机制
        2.2.4 数据存储方案研究
    2.3 RFM模型及K-MEANS
        2.3.1 RFM模型
        2.3.2 K-means
    2.4 本章小结
第3章 电商数据分析系统的需求分析
    3.1 系统概述
        3.1.1 总体业务分析
        3.1.2 用户角色分析
    3.2 功能需求分析
        3.2.1 用户管理需求分析
        3.2.2 数据分析需求分析
        3.2.3 系统模块需求分析
    3.3 非功能性需求分析
    3.4 本章小结
第4章 电商客户数据分析系统的概要设计
    4.1 数据采集模块的设计
    4.2 数据中心化模块设计
    4.3 数据分析模块设计
    4.4 本章小结
第5章 系统具体实现
    5.1 数据采集模块具体实现
        5.1.1 日志采集模块实现
        5.1.2 数据同步模块实现
    5.2 数据中心化模块实现
    5.3 数据分析模块具体实现
        5.3.1 数据展示模块
        5.3.2 RFM模型与K-means结合实现用户分类
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢



本文编号：3774778