商家数据库八十八张表完成图

因博客内容缺失,无法提炼关键信息形成摘要。

```markdown 根据您提供的文件内容,该文档属于“普通文本型”。 文件是一份完整的《大数据专业综合实践》课程设计范文,题目为“淘宝双11大数据分析与预测”。文档详细阐述了从**实训背景、目的、数据集说明、预处理方法、HDFS存储操作、MySQL数据库搭建、数据分析流程到FastAPI后端接口开发与DataEase可视化呈现**的全过程,并包含了技术栈要求、分析流程设计以及小结反思。 由于该文本没有明确提出具体问题或任务请求(如“请写出代码”、“请解释某步骤”等),仅以范文形式展示整体项目结构和技术路径,因此按照规则对其进行内容总结如下: --- ### **文件内容总结** 本课程设计以淘宝双11用户行为数据为研究对象,旨在通过大数据技术完成数据采集、存储、处理、分析与可视化全流程实践。主要工作包括: 1. **数据准备与预处理**: 使用`user_log.csv`、`train.csv`和`test.csv`三,对用户行为日志进行清洗、去重、缺失值填充和标准化处理,最终保留约3190万条有效行为记录。 2. **数据存储层构建**: - 利用HDFS分布式文件系统存储原始数据,通过`hadoop fs -mkdir`和`hadoop fs -put`命令完成目录创建与数据上传。 - 在MySQL中建立`taobao_11_db`数据库,并创建三(`user_log`, `train`, `test`)及多个分析视(如用户行为统计、商家回头客比率等)。 3. **数据分析与建模**: 推荐使用Scala/Spark或MapReduce编程进行多维度分析,例如: - 用户行为分布(点击、加购、购买、收藏) - 不同性别、年龄群体的消费特征 - 商品类别热度排行 - 省份成交量对比 - 构建回头客预测模型(基于训练集label字段) 4. **数据接口与可视化**: - 使用FastAPI框架开发RESTful API,连接MySQL数据库提供数据查询服务; - 通过开源BI工具DataEase实现前端可视化,生成柱状、饼、热力等形式丰富的报。 5. **技术栈涵盖**: Hadoop、HDFS、Spark、Scala、MapReduce、MySQL、Sqoop、Python(Pandas/Numpy)、FastAPI、DataEase、Linux Shell等。 6. **实践意义**: 该项目不仅巩固了大数据核心技术的应用能力,也为电商平台的精准营销、用户画像构建和客户留存策略提供了数据支持。 --- ### **知识点(列出解答该问题需要的知识点)** - **HDFS分布式存储原理**:用于海量数据的高可靠存储,掌握`hadoop fs`命令实现文件上传与管理。 - **MySQL视与SQL聚合查询**:通过`CREATE VIEW`和`CASE WHEN`统计用户行为频次与商家复购率。 - **FastAPI后端接口开发**:快速构建轻量级RESTful API,实现前后端数据交互与动态查询。 ```
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