💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
电商用户行为分析系统介绍
电商用户行为分析系统是一个基于Python+Django+大数据框架构建的综合性数据分析平台，该系统充分利用Hadoop分布式存储和Spark大数据处理能力，对电商平台中的用户行为数据进行深度挖掘与分析。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue+ElementUI构建现代化的用户界面，结合Echarts实现数据可视化展示，后端基于Django框架提供稳定的API服务支撑。系统核心功能涵盖用户管理、商品信息维护、商品类型分类、购物日志记录、充值记录追踪、订单管理等模块，通过Spark SQL对海量用户行为数据进行实时分析处理，结合Pandas和NumPy进行数据清洗与特征提取。系统能够从用户的浏览轨迹、购买偏好、消费习惯等多个维度进行行为模式识别，为电商运营决策提供数据支撑。整个系统架构设计合理，技术选型贴合当前大数据发展趋势，在保证系统稳定性的同时，充分发挥了大数据技术在用户行为分析领域的优势。
电商用户行为分析系统演示视频
电商用户行为分析系统演示图片
电商用户行为分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from django.http import JsonResponse
import pandas as pd
import numpy as np
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
spark = SparkSession.builder.appName("EcommerceUserBehaviorAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
def analyze_user_shopping_behavior(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
user_id = data.get('user_id')
time_range = data.get('time_range', 30)
shopping_logs_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce").option("dbtable", "shopping_logs").option("user", "root").option("password", "123456").load()
filtered_logs = shopping_logs_df.filter(col("user_id") == user_id).filter(col("create_time") >= date_sub(current_date(), time_range))
behavior_stats = filtered_logs.groupBy("product_category").agg(count("*").alias("browse_count"), sum("stay_duration").alias("total_duration"), avg("stay_duration").alias("avg_duration"))
category_preferences = behavior_stats.withColumn("preference_score", col("browse_count") * 0.4 + col("total_duration") * 0.0001 + col("avg_duration") * 0.001)
sorted_preferences = category_preferences.orderBy(col("preference_score").desc())
purchase_frequency = filtered_logs.filter(col("action_type") == "purchase").groupBy("product_id").agg(count("*").alias("purchase_count"))
user_activity_pattern = filtered_logs.groupBy(hour("create_time").alias("hour")).agg(count("*").alias("activity_count"))
peak_hours = user_activity_pattern.orderBy(col("activity_count").desc()).limit(5)
behavior_result = {
'category_preferences': sorted_preferences.collect(),
'purchase_frequency': purchase_frequency.collect(),
'peak_activity_hours': peak_hours.collect(),
'total_sessions': filtered_logs.count()
}
return JsonResponse({'status': 'success', 'data': behavior_result})
@csrf_exempt
def generate_product_recommendations(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
target_user_id = data.get('user_id')
recommendation_count = data.get('count', 10)
user_behavior_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce").option("dbtable", "shopping_logs").option("user", "root").option("password", "123456").load()
product_info_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce").option("dbtable", "product_info").option("user", "root").option("password", "123456").load()
target_user_prefs = user_behavior_df.filter(col("user_id") == target_user_id).groupBy("product_category").agg(count("*").alias("category_interest"))
similar_users = user_behavior_df.join(target_user_prefs, "product_category").groupBy("user_id").agg(sum("category_interest").alias("similarity_score")).filter(col("user_id") != target_user_id).orderBy(col("similarity_score").desc()).limit(50)
collaborative_products = user_behavior_df.join(similar_users, "user_id").filter(col("action_type") == "purchase").groupBy("product_id").agg(count("*").alias("recommend_score"), avg("rating").alias("avg_rating"))
target_user_purchased = user_behavior_df.filter((col("user_id") == target_user_id) & (col("action_type") == "purchase")).select("product_id").distinct()
filtered_recommendations = collaborative_products.join(target_user_purchased, "product_id", "left_anti")
content_based_recs = product_info_df.join(target_user_prefs, product_info_df.category == target_user_prefs.product_category).withColumn("content_score", col("category_interest") * col("rating") * 0.1)
combined_recommendations = filtered_recommendations.join(content_based_recs, "product_id", "left").withColumn("final_score", coalesce(col("recommend_score"), lit(0)) + coalesce(col("content_score"), lit(0)))
top_recommendations = combined_recommendations.join(product_info_df, "product_id").select("product_id", "product_name", "category", "price", "final_score").orderBy(col("final_score").desc()).limit(recommendation_count)
recommendations_list = top_recommendations.collect()
return JsonResponse({'status': 'success', 'recommendations': [row.asDict() for row in recommendations_list]})
@csrf_exempt
def build_user_profile_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
analysis_user_id = data.get('user_id')
user_orders_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce").option("dbtable", "order_management").option("user", "root").option("password", "123456").load()
user_recharge_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce").option("dbtable", "recharge_records").option("user", "root").option("password", "123456").load()
shopping_behavior_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce").option("dbtable", "shopping_logs").option("user", "root").option("password", "123456").load()
user_orders = user_orders_df.filter(col("user_id") == analysis_user_id)
spending_analysis = user_orders.agg(sum("total_amount").alias("total_spending"), avg("total_amount").alias("avg_order_value"), count("*").alias("order_count"))
monthly_spending = user_orders.groupBy(month("order_date").alias("month")).agg(sum("total_amount").alias("monthly_spending"))
category_spending = user_orders.join(shopping_behavior_df, user_orders.order_id == shopping_behavior_df.order_id).groupBy("product_category").agg(sum("total_amount").alias("category_spending"))
recharge_pattern = user_recharge_df.filter(col("user_id") == analysis_user_id).agg(sum("recharge_amount").alias("total_recharge"), avg("recharge_amount").alias("avg_recharge"), count("*").alias("recharge_frequency"))
time_preference = shopping_behavior_df.filter(col("user_id") == analysis_user_id).groupBy(hour("create_time").alias("preferred_hour")).agg(count("*").alias("activity_count")).orderBy(col("activity_count").desc())
device_preference = shopping_behavior_df.filter(col("user_id") == analysis_user_id).groupBy("device_type").agg(count("*").alias("usage_count"))
loyalty_score = spending_analysis.withColumn("loyalty_level", when(col("total_spending") > 10000, "High").when(col("total_spending") > 5000, "Medium").otherwise("Low"))
user_profile = {
'spending_summary': spending_analysis.collect()[0].asDict(),
'monthly_trends': [row.asDict() for row in monthly_spending.collect()],
'category_preferences': [row.asDict() for row in category_spending.collect()],
'recharge_behavior': recharge_pattern.collect()[0].asDict(),
'time_preferences': [row.asDict() for row in time_preference.limit(5).collect()],
'device_usage': [row.asDict() for row in device_preference.collect()],
'loyalty_assessment': loyalty_score.collect()[0].asDict()
}
return JsonResponse({'status': 'success', 'user_profile': user_profile})
电商用户行为分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
