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前言

  本论文尝试构建一个依托 Hadoop 的电商用户数据行为分析与可视化平台，通过对海量电商用户数据进行采集、处理、分析及可视化展示，意图为电商企业提供洞察用户行为的有效工具，助力企业优化营销策略、改善用户体验并提升运营效率。文中对平台所涉及的关键技术，如 Hadoop、Spring Boot、MySQL、ECharts 等进行了较为详细的介绍，并深入开展了需求分析、平台设计、实现及测试等相关工作。

一、项目介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍

本次系统所涉及到的有关的功能，都是用功能结构图来简洁和清晰的表示出来，功能结构图就是能系统首页：为管理员提供简洁直观的操作界面，展示平台关键信息与常用功能入口，实现快速导航。​
电商数据：管理员可以在此对商品信息进行增、删、改操作，涵盖商品名称、价格、库存、描述及图片等。​
行为类型预测：平台自动采集用户浏览、点击、购买等行为数据并存入数据库，管理员通过此功能对数据进行分析，挖掘用户行为模式与潜在需求，预测用户行为类型，包括用户活跃度、购买偏好、留存等分析。​
个人中心：方便管理员管理个人设置，设置系统参数、查看系统日志。

部分代码：


def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)

三 数据库参考



--
-- Current Database: `django41g1sj06`
--

/*!40000 DROP DATABASE IF EXISTS `django41g1sj06`*/;

CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/ `django41g1sj06` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 */;

USE `django41g1sj06`;

--
-- Table structure for table `config`
--

DROP TABLE IF EXISTS `config`;
/*!40101 SET @saved_cs_client     = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `config` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '配置参数名称',
  `value` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '配置参数值',
  `url` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT 'url',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='配置文件';
/*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--
-- Dumping data for table `config`
--

LOCK TABLES `config` WRITE;
/*!40000 ALTER TABLE `config` DISABLE KEYS */;
INSERT INTO `config` VALUES (1,'picture1','upload/picture1.jpg',NULL),(2,'picture2','upload/picture2.jpg',NULL),(3,'picture3','upload/picture3.jpg',NULL);
/*!40000 ALTER TABLE `config` ENABLE KEYS */;
UNLOCK TABLES;

--
-- Table structure for table `ecommercedata`
--

DROP TABLE IF EXISTS `ecommercedata`;
/*!40101 SET @saved_cs_client     = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `ecommercedata` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `addtime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `number` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '编号',
  `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  `gender` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  `geographicallocationcity` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '地理位置（城市）',
  `membershiplevel` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '会员等级',
  `userlabel` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '用户标签',
  `productcategoryname` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '商品类别名称',
  `productbrand` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '商品品牌',
  `commodityprice` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '商品价格',
  `productevaluationscore` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '商品评价得分',
  `productsalesvolume` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '商品销量',
  `behaviortype` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '行为类型',
  `behaviortimestamp` datetime DEFAULT NULL COMMENT '行为时间戳',
  `behavioroccurrencepage` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '行为发生页面',
  `referrer` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '访问来源',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='电商数据';
/*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--
-- Dumping data for table `ecommercedata`
--

LOCK TABLES `ecommercedata` WRITE;
/*!40000 ALTER TABLE `ecommercedata` DISABLE KEYS */;
INSERT INTO `ecommercedata` VALUES (1,'2025-03-13 05:16:09','20',1,'男','地理位置（城市）1','会员等级1','用户标签1','商品类别名称1','商品品牌1','商品价格1','商品评价得分1','商品销量1','行为类型1','2025-03-13 13:16:09','行为发生页面1','访问来源1'),(2,'2025-03-13 05:16:09','20',2,'男','地理位置（城市）2','会员等级2','用户标签2','商品类别名称2','商品品牌2','商品价格2','商品评价得分2','商品销量2','行为类型2','2025-03-13 13:16:09','行为发生页面2','访问来源2'),(3,'2025-03-13 05:16:09','20',3,'男','地理位置（城市）3','会员等级3','用户标签3','商品类别名称3','商品品牌3','商品价格3','商品评价得分3','商品销量3','行为类型3','2025-03-13 13:16:09','行为发生页面3','访问来源3'),(4,'2025-03-13 05:16:09','20',4,'男','地理位置（城市）4','会员等级4','用户标签4','商品类别名称4','商品品牌4','商品价格4','商品评价得分4','商品销量4','行为类型4','2025-03-13 13:16:09','行为发生页面4','访问来源4'),(5,'2025-03-13 05:16:09','20',5,'男','地理位置（城市）5','会员等级5','用户标签5','商品类别名称5','商品品牌5','商品价格5','商品评价得分5','商品销量5','行为类型5','2025-03-13 13:16:09','行为发生页面5','访问来源5'),(6,'2025-03-13 05:16:09','20',6,'男','地理位置（城市）6','会员等级6','用户标签6','商品类别名称6','商品品牌6','商品价格6','商品评价得分6','商品销量6','行为类型6','2025-03-13 13:16:09','行为发生页面6','访问来源6'),(7,'2025-03-13 05:16:09','20',7,'男','地理位置（城市）7','会员等级7','用户标签7','商品类别名称7','商品品牌7','商品价格7','商品评价得分7','商品销量7','行为类型7','2025-03-13 13:16:09','行为发生页面7','访问来源7'),(8,'2025-03-13 05:16:09','20',8,'男','地理位置（城市）8','会员等级8','用户标签8','商品类别名称8','商品品牌8','商品价格8','商品评价得分8','商品销量8','行为类型8','2025-03-13 13:16:09','行为发生页面8','访问来源8');
/*!40000 ALTER TABLE `ecommercedata` ENABLE KEYS */;
UNLOCK TABLES;

--
-- Table structure for table `ecommercedataforecast`
--

DROP TABLE IF EXISTS `ecommercedataforecast`;
/*!40101 SET @saved_cs_client     = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `ecommercedataforecast` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `addtime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `number` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '编号',
  `productcategoryname` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '商品类别名称',
  `productbrand` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '商品品牌',
  `commodityprice` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '商品价格',
  `productsalesvolume` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '商品销量',
  `behaviortype` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '行为类型',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='行为类型预测';
/*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--
-- Dumping data for table `ecommercedataforecast`
--

LOCK TABLES `ecommercedataforecast` WRITE;
/*!40000 ALTER TABLE `ecommercedataforecast` DISABLE KEYS */;
INSERT INTO `ecommercedataforecast` VALUES (1,'2025-03-13 05:16:09','20','商品类别名称1','商品品牌1','商品价格1','商品销量1','行为类型1'),(2,'2025-03-13 05:16:09','20','商品类别名称2','商品品牌2','商品价格2','商品销量2','行为类型2'),(3,'2025-03-13 05:16:09','20','商品类别名称3','商品品牌3','商品价格3','商品销量3','行为类型3'),(4,'2025-03-13 05:16:09','20','商品类别名称4','商品品牌4','商品价格4','商品销量4','行为类型4'),(5,'2025-03-13 05:16:09','20','商品类别名称5','商品品牌5','商品价格5','商品销量5','行为类型5'),(6,'2025-03-13 05:16:09','20','商品类别名称6','商品品牌6','商品价格6','商品销量6','行为类型6'),(7,'2025-03-13 05:16:09','20','商品类别名称7','商品品牌7','商品价格7','商品销量7','行为类型7'),(8,'2025-03-13 05:16:09','20','商品类别名称8','商品品牌8','商品价格8','商品销量8','行为类型8');
/*!40000 ALTER TABLE `ecommercedataforecast` ENABLE KEYS */;
UNLOCK TABLES;

--
-- Table structure for table `users`
--

DROP TABLE IF EXISTS `users`;
/*!40101 SET @saved_cs_client     = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `users` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `username` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户名',
  `password` varchar(100) NOT NULL COMMENT '密码',
  `image` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '头像',
  `role` varchar(100) DEFAULT '管理员' COMMENT '角色',
  `addtime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '新增时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='管理员表';
/*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

四、效果图

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五、文章目录

目 录
摘　要 1
Abstract 2
第1章　绪　论 5
1.1研究背景 5
1.2研究的目的 5
1.3国内外研究现状 6
1.4 课题研究的主要内容 6
第2章 相关技术 7
2.1 Python语言 7
2.2 Django框架 7
2.3 MySQL数据库 7
2.4 VUE技术 8
2.5 Hadoop介绍 9
2.6 推荐算法介绍 9
2.7系统运行环境 9
2.8本章小结 10
第3章　系统分析 11
3.1系统可行性分析 11
3.1.1经济可行性分析 11
3.1.2技术可行性分析 11
3.1.3操作可行性分析 11
3.2系统现状分析 12
3.3系统用例分析 12
3.4系统流程分析 14
3.5本章小结 15
第4章　系统设计 16
4.1系统功能结构设计图 16
4.2数据库设计 16
4.3本章小结 30
第5章　系统实现 31
5.1系统功能实现 31
5.1.1前台首页页面实现 31
5.1.2个人中心页面实现 32
5.2 后台模块实现 33
5.2.1管理员模块实现 33
5.2.2服务人员模块实现 38
5.3本章小结 38
第6章　系统测试 39
6.1系统测试目的 39
6.2系统功能测试 39
6.3系统测试结论 40
6.4本章小结 40
结　论 41
参考文献 42
致　谢 43

# hadoop # spark # django
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