《基于Hadoop電商大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)》7700字（論文）

[1][7]，查詢完成之后將數(shù)據(jù)存放于SpringMVC的model作用域內(nèi)，之后在頁面端借助JSTL表達(dá)式和EL表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取，并通過Layui進(jìn)行頁面的渲染和顯示。5.3.2購買數(shù)量最多的商品購買數(shù)量最多的商品可視化步驟：（1）在Eclipse中啟動程序；（2）在網(wǎng)頁中輸入網(wǎng)址進(jìn)入主界面；（3）點擊購買數(shù)量最多的商品模塊，查看購買數(shù)量最多的商品分布，如圖5-12所示。圖5-12購買數(shù)量最多的商品界面由圖5-12可知，在購買數(shù)量最多的商品中編號為“4157431”的商品購買數(shù)量最多，其他top20都以柱狀圖展現(xiàn)出來，整體差距不大。5.3.3加入購物車次數(shù)最多的商品加入購物車次數(shù)最多的商品可視化步驟：（1）在Eclipse中啟動程序；（2）在網(wǎng)頁中輸入網(wǎng)址進(jìn)入主界面；（3）點擊加入購物車次數(shù)最多的商品模塊，查看加入購物車次數(shù)最多的商品分布，如圖5-13所示。圖5-13加入購物車次數(shù)最多的商品界面如圖5-13所示，在加入購物車次數(shù)最多的商品中編號為“2331370”的商品加入購物車次數(shù)最多，其他top20都以柱狀圖展現(xiàn)出來，整體差距不大。實現(xiàn)方面，首先用戶端通過請求后端接口進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取，該接口的借助于SpringMVC進(jìn)行對外暴露的，從網(wǎng)頁獲得key從數(shù)據(jù)庫中查詢符合條件的數(shù)據(jù)，然后把這些國際疫情信息放到list中。后臺程序?qū)唐沸畔⒌膌ist結(jié)合返回給前端頁面，最終這些信息將呈現(xiàn)給用戶。5.3.4瀏覽次數(shù)最多的商品瀏覽次數(shù)最多的商品可視化步驟：（1）在Eclipse中啟動程序；（2）在網(wǎng)頁中輸入網(wǎng)址進(jìn)入主界面；（3）點擊瀏覽次數(shù)最多的商品模塊，查看瀏覽次數(shù)最多的商品分布，如圖5-14所示。圖5-14瀏覽次數(shù)最多的商品界面由圖5-14可知，在瀏覽次數(shù)最多的商品中編號為“812879”的商品，其他top20都以柱狀圖展現(xiàn)出來，商品“812879”擁有絕對優(yōu)勢。5.3.5收藏次數(shù)最多的商品收藏次數(shù)最多的商品可視化步驟：（1）在Eclipse中啟動程序；（2）在網(wǎng)頁中輸入網(wǎng)址進(jìn)入主界面；（3）點擊收藏次數(shù)最多的商品模塊，查看收藏次數(shù)最多的商品分布，如圖5-15所示。圖5-15收藏次數(shù)最多的商品界面由圖5-15可知，在收藏次數(shù)最多的商品中編號為“2279428”的商品，其他top20都以柱狀圖展現(xiàn)出來，商品“2279428”擁有絕對優(yōu)勢。5.3.6一段時間內(nèi)的用戶流量一段時間內(nèi)的用戶流量可視化步驟：（1）在Eclipse中啟動程序；（2）在網(wǎng)頁中輸入網(wǎng)址進(jìn)入主界面；（3）點擊一段時間內(nèi)的用戶流量模塊，查看一段時間內(nèi)的用戶流量分布，如圖5-16所示。圖5-16一段時間內(nèi)的用戶流量界面由圖5-16可知，一段時間內(nèi)的用戶流量分布上面，主要集中在11月27號到12月2號，其他時間段流量較少。5.3.7一天時間內(nèi)的用戶行為一天時間內(nèi)的用戶行為可視化步驟：（1）在Eclipse中啟動程序；（2）在網(wǎng)頁中輸入網(wǎng)址進(jìn)入主界面；（3）點擊一天時間內(nèi)的用戶行為模塊，查看一天時間內(nèi)的用戶行為分布，如圖5-17所示。圖5-17一天時間內(nèi)的用戶行為界面由圖5-17可知，一天時間內(nèi)的用戶行為上面，最高點為5點到6點的時候，在中午的時候迎來低估，下午到晚上的用戶行為逐漸增加。5.3.8用戶總行為漏斗模型用戶總行為漏斗模型可視化步驟：（1）在Eclipse中啟動程序；（2）在網(wǎng)頁中輸入網(wǎng)址進(jìn)入主界面；（3）點擊用戶總行為漏斗模型模塊，查看用戶總行為漏斗模型，如圖5-18所示。圖5-18用戶總行為漏斗模型界面

6總結(jié)本文基于Hadoop實現(xiàn)的電商網(wǎng)站用戶行為分析系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)，本此設(shè)計完成的主要工作有：（1）通過對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的了解，再加上對相關(guān)技術(shù)的進(jìn)一步學(xué)習(xí)，確立的系統(tǒng)的主要需求，完成了系統(tǒng)的流程設(shè)計；（2）使用Java語言和Spring框架實現(xiàn)了前臺的電商網(wǎng)站頁面，能夠完成基本的電商網(wǎng)站瀏覽和購物操作，并產(chǎn)生相應(yīng)的用戶行為數(shù)據(jù)；（3）利用Hadoop實現(xiàn)了對用戶行為的分析，包括獨立訪客漏斗模型、購買數(shù)量最多的商品、加購物車次數(shù)最多的商品、瀏覽次數(shù)最多的商品、收藏次數(shù)最多的商品、一段時間內(nèi)的用戶流量、一天時間內(nèi)的用戶行為以及用戶行為漏斗模型八個部分的功能?；贖adoop實現(xiàn)的電商大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以使電商網(wǎng)站管理者第一時間得到網(wǎng)站的推廣情況，幫助企業(yè)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)營銷策略，減少營銷盲目性。開發(fā)過程中主要應(yīng)用Hadoop平臺、JAVA語言、MySQL數(shù)據(jù)庫、JSP前端開發(fā)技術(shù)等。本文針對電商網(wǎng)站用戶行為分析問題，結(jié)合了前人的工作與自己的創(chuàng)新，取得了一些研究成果，但是受限于本人的能力，本文的研究工作仍有一些不足之處，需要繼續(xù)完善，例如數(shù)據(jù)集有限、數(shù)據(jù)挖掘算法有待提高等等。

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