1. 背景与目的该重构项目对京东的运营数据集的用户购买行为进行分析，研究用户过程中的行为特点、购物偏好、以及在购物过程中的转化率和流失情况，为精准营销提供高质量的目标群体。2. 分析思路用户行为分析目的（根据目的拆解）：促进用户购买商品、精准营销。根据第3节数据集特点，从以下五个角度分析： 1） 京东用户整体行为信息 2） 用户行为漏斗分析 3） 留存分析 4） 用户购物行为偏好 5） 用户价值分
转载
2023-12-20 20:42:17
487阅读
https://mp...com/s/8KSRiOiY75i9ocxWm7-50gR:最近一次下单距离现在的时间 F：分析时间段内的下单次数（本例按天汇总，统计下单的天数） M:分析时间段内的下单总金额步骤： 首先，根据RFM值打分得到r_score,f_score,m_score。打分方式有多种选择，这里用了三种： 第一种是直接使用rfm作为分数，但需要注意后面对r值的处理，越大
转载
2024-05-16 06:21:50
73阅读
一、项目目的及数据来源 该项目基于现代电商行业---以淘宝作为分析标的，多维度分析用户行为。数据来源于https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=46&userId=1。二、分析维度 基于现有的数据以及分析方法，分为四个维度进行分析： 1.时间维度分析 以淘宝用户发生行为的时间，由大到小细化：月份--星期--日--小时，
# 基于Flink的电商用户行为数据分析
## 1. 概述
在电商领域，用户行为数据的分析对于提升用户体验和增加销售额至关重要。Flink是一个强大的流式处理引擎，可以用于实时分析和处理大规模的数据。本文将介绍基于Flink的电商用户行为数据分析的整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 流程概述
下表展示了基于Flink的电商用户行为数据分析的整个流程。
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-28 12:27:25
296阅读
近期，comSysto公司分享了该公司研发团队利用Spark平台解决Kaggle竞赛问题的经历，为Spark等平台应用于数据科学领域提供了借鉴。主办方提供了一个包含5万个匿名驾驶员线路的数据集，竞赛的目的是根据路线研发出一个驾驶类型的算法类签名，来表征驾驶员的特征。例如，驾驶员是否长距离驾驶?短距离驾驶?高速驾驶?回头路?是否从某些站点急剧加速?是否高速转弯?所有这些问题的答案形成了表征驾驶员特征
转载
2024-09-08 08:14:39
63阅读
# 基于Flink的电商用户行为数据分析系统
随着电商行业的快速发展，用户行为数据的分析变得尤为重要。Apache Flink是一个强大的流处理框架，非常适合用于实时数据分析。本文将指导你如何实现一个基于Flink的电商用户行为数据分析系统，适合刚入行的小白。
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现这一系统的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
大数据技术之电商用户行为分析 第1章 项目整体介绍1.1 电商的用户行为电商平台中的用户行为频繁且较复杂，系统上线运行一段时间后，可以收集到大量的用户行为数据，进而利用大数据技术进行深入挖掘和分析，得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。电商用户行为数据多样，整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长
转载
2024-01-09 22:57:52
13阅读
##数据集介绍:数据集下载地址: 阿里云天池： User Behavior Data from Taobao for Recommendation介绍 UserBehavior 是阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集文件名称说明包含特征UserBehavior.csv包含所有的用户行为数据用户 ID，商品 ID，商品类目 ID，行为类型，时间戳UserBehavior.csv 数据集包含了 201
## 如何实现基于flink的电商用户行为数据分析
### 1. 流程图
```mermaid
gantt
title 实现基于flink的电商用户行为数据分析流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 数据收集
收集数据 :a1, 2022-01-01, 1d
section 数据清洗
清洗数据
原创
2024-03-26 07:38:49
69阅读
一、以淘宝等为主的用户分析场景以淘宝、京东和拼多多为典型的用户+商品消费场景，是国内用户量最多的业务场景，也是产生利润最多的业务场景。在这其中，客户拥有最大的自主权，如何有效地加以利用或辨别客户在行为之下产生的大量数据，成为了电商能否实现经济利益最大化的挑战之一。二、通过用户行为预测解决问题一份好的用户画像，可以极大地帮助解决问题。例如，可以从用户浏览不同商品个数的基尼指数、用户浏览最多的品牌的转
转载
2022-10-20 15:36:20
162阅读
文章目录集群模型和角色资源和资源组分布式缓存故障恢复和重启策略故障恢复fullregion重启策略Exactly-once过程窗口和时间窗口时间反压问题反压指标反压处理数据倾斜GC代码本身数据倾斜原因两阶段聚合解决 KeyBy 热点解决方案GroupBy + Aggregation 分组聚合热点问题解决方案Flink 消费 Kafka 上下游并行度不一致导致的数据倾斜解决方案Flink 维表关联
转载
2023-07-23 20:43:17
231阅读
任务：依据电子商务平平台上真实的用户行为记录，利用机器学习相关技术，建立稳健的电商用户购买行为预测模型，预测用户下一个可能会购买的商品。数据简介 数据整理自一家中等化妆品在线商店公布的网上公开数据集，为该化妆品商店真实的用户交易信息，数据集中每一行表示一个事件，所有的事件都与商品和用户相关，并且用户的点击行为之间是有时间顺序的。数据集中包含了商品和用户的多个属性，例如商品编号、商品类别、用户编号、
转载
2024-08-05 20:52:37
126阅读
本文是上篇用户路径分析的实操案例部分。文章很长，所以分为上下两篇。01分析背景电商行业经过十几年的发展，已经步入成熟发展阶段。作为电商头部企业，淘宝、京东、拼多多3家企业已经呈现分庭抗礼的状态，现阶段的用户获客成本很高。实现用户增长，购买转化率提升已经不能再单纯依赖于电商行业红利，从粗狂化运营到精细化运营是必然趋势。从各个维度对用户数据进行细化分析，降低颗粒度，在业务中指导方向具有很大的意义。本文
# 基于Java的电商用户行为分析
随着电子商务的快速发展，用户行为分析在提高用户体验、优化营销策略和提升销售性能方面变得愈加重要。本文将探讨如何使用Java进行电商用户行为分析，并提供相关代码示例。
## 什么是用户行为分析？
用户行为分析是通过跟踪和分析用户在电商平台上的行为（如浏览商品、添加到购物车、购买等）来获取用户喜好的过程。这可以帮助商家制定更具针对性的销售策略，从而提高转化率。
原创
2024-10-12 06:57:37
52阅读
本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 7 篇文章，为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之页面广告分析的内容。通过本期内容，我们可以实现页面广告点击量统计和黑名单过滤的功能。页面广告分析 电商网站的市场营销商业指标中，除了自身的APP推广，还会考虑到页面上的广告投放（包括自己经营的产品和其它网站的广告
原创
2022-01-24 15:48:39
260阅读
电商生命周期分析！
转载
2021-06-23 10:42:43
1091阅读
点击天进步一点点！
原创
2022-09-28 13:57:02
70阅读
本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 7 篇文章，为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之页面广告分析的内容。通过本期内容，我们可以实现页面广告点击量统计和黑名单过滤的功能。页面广告分析 电商网站的市场营销商业指标中，除了自身的APP推广，还会考虑到页面上的广告投放（包括自己经营的产品和其它网站的广告
原创
2021-06-01 14:14:40
351阅读
1
项目背景
项目对京东电商运营数据集进行指标分析以了解用户购物行为特征，为运营决策提供支持建议。本文采用了MySQL和Python两种代码进行指标计算以适应不同的数据分析开发环境。
2
数据集介绍
本数据集为京东竞赛数据集，详细介绍请访问链接：
https://jdata.jd.com/html/detail.html?id=8
数据集共有五个文件，包含了'2018-02-0
转载
2021-06-28 10:55:19
1601阅读
