基于Python的电商用户行为分析系统+文档

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博主介绍:✌全网粉丝3W+,csdn特邀作者、优快云新星计划导师、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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 系统介绍:

详细视频演示

 功能截图:

代码实现:

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 系统介绍:

随着电商行业的蓬勃发展,用户行为分析系统成为提升用户体验和业务决策的关键工具。本文介绍了一个基于Python语言、Django框架和MySQL数据库的电商用户行为分析系统。该系统为管理员提供了全面的管理功能,包括系统首页、个人中心、用户管理、商品信息管理、商品类型管理、购物日志、充值记录、系统管理和订单管理等模块。通过这些功能,管理员可以实时监控和维护整个电商平台的运营状况,确保系统的稳定运行。系统还为用户提供了丰富的交互界面,包括系统首页的商品信息推荐、商品信息展示、公告资讯发布、购物车管理以及个人中心等功能。用户可以方便地浏览商品、查看订单、修改密码、管理地址簿和收藏夹等操作。系统还具备强大的数据分析能力,能够深入挖掘用户行为数据,为商家提供有价值的市场洞察和营销策略建议。通过整合多种技术手段,该系统实现了高效、安全、稳定的数据处理和存储,为电商企业提供了强有力的支持。

详细视频演示

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 功能截图:

代码实现:

#coding:utf-8
__author__ = "ila"
import base64, copy, logging, os, time, xlrd
from django.http import JsonResponse
from django.apps import apps
from django.db.models.aggregates import Count,Sum
from .models import jiaoshi
from util.codes import *
from util.auth import Auth
from util.common import Common
import util.message as mes
from django.db import connection
import random
from django.core.mail import send_mail
from alipay import AliPayConfig, AliPay
from django.conf import settings
from django.shortcuts import redirect

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


        error = jiaoshi.createbyreq(jiaoshi, jiaoshi, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = "用户已存在,请勿重复注册!"
        return JsonResponse(msg)

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

        datas = jiaoshi.getbyparams(jiaoshi, jiaoshi, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)
        try:
            __sfsh__= jiaoshi.__sfsh__
        except:
            __sfsh__=None

        if  __sfsh__=='是':
            if datas[0].get('sfsh')=='否':
                msg['code']=other_code
                msg['msg'] = "账号已锁定,请联系管理员审核!"
                return JsonResponse(msg)
                
        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, jiaoshi, req_dict)


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

        return JsonResponse(msg)


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

        req_dict = request.session.get("req_dict")

        columns=  jiaoshi.getallcolumn( jiaoshi, jiaoshi)

        try:
            __loginUserColumn__= jiaoshi.__loginUserColumn__
        except:
            __loginUserColumn__=None
        username=req_dict.get(list(req_dict.keys())[0])
        if __loginUserColumn__:
            username_str=__loginUserColumn__
        else:
            username_str=username
        if 'mima' in columns:
            password_str='mima'
        else:
            password_str='password'

        init_pwd = '123456'
        recordsParam = {}
        recordsParam[username_str] = req_dict.get("username")
        records=jiaoshi.getbyparams(jiaoshi, jiaoshi, recordsParam)
        if len(records)<1:
            msg['code'] = 400
            msg['msg'] = '用户不存在'
            return JsonResponse(msg)

        eval('''jiaoshi.objects.filter({}='{}').update({}='{}')'''.format(username_str,username,password_str,init_pwd))
        
        return JsonResponse(msg)



def jiaoshi_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']  = jiaoshi.getbyparams(jiaoshi, jiaoshi, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


论文参考:

  

1绪论

1.1课题研究的背景与意义

1.2 国内外研究现状和发展趋势

1.3课题研究的内容

2 关键技术介绍

2.1Python语言简介

2.2Django框架

2.3MYSQL数据库

2.4B/S结构简介

3 需求分析与可行性分析

3.1功能需求分析

3.2性能需求分析

3.3系统设计规则与运行环境

3.4系统流程分析

3.5系统非功能需求分析

4 系统设计

4.1软件功能模块设计

4.2登录注册模块

4.3数据库设计

5系统实现

5.1管理员功能模块

5.2教师功能模块

5.3学生功能模块

6 系统测试

6.1测试目标

6.2测试步骤

7总结及展望

7.1总结

7.2展望

参考文献

致谢

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  博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 设计和实现电子商务用户行为分析系统 #### 3.1 系统目标与需求分析 为了构建有效的电商用户行为分析系统,需先明确该系统的具体目标。此系统旨在通过收集并解析用户的在线购物活动数据来提供个性化的推荐服务,从而提升用户体验和销售转化率。这不仅涉及对消费者浏览历史、购买记录等静态信息的理解,还包括实时跟踪其动态交互模式的能力。 #### 3.2 数据采集模块 在设计阶段,首要考虑的是如何高效地获取所需的数据源。对于电商平台而言,可以利用API接口直接读取订单详情、商品评价等内容;同时也可以借助JavaScript脚本监控页面上的点击流事件,以此捕捉更细致的行为特征[^3]。 ```python import requests def fetch_user_data(api_url, params=None): response = requests.get(url=api_url, params=params) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"Failed to retrieve data with status code {response.status_code}") ``` #### 3.3 用户画像建模 接下来是对所获得的信息进行处理,建立详细的用户档案。这里会运用机器学习算法挖掘潜在的兴趣偏好,并据此划分不同类型的顾客群体。例如,可以通过聚类技术识别出具有相似消费习惯的人群,进而制定针对性更强的商品推广策略。 ```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 假设X是一个n_samples * n_features的矩阵表示用户特征向量 kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(X) labels = kmeans.labels_ centroids = kmeans.cluster_centers_ print("Cluster labels:", labels) print("Centroid locations:\n", centroids) ``` #### 3.4 推荐引擎开发 最后,在完成了前期准备工作之后,则可着手于核心组件——即智能推荐机制的设计上。考虑到实际应用场景中的复杂性和多样性,建议采用混合型架构融合多种预测模型的优点。比如结合协同过滤法与内容基础的方法,既能够充分利用已有反馈又不会忽视新奇物品的可能性。 ```python class HybridRecommenderSystem: def __init__(self, collaborative_filtering_model, content_based_model): self.cf_model = collaborative_filtering_model self.cb_model = content_based_model def recommend(self, user_id, top_n=10): cf_recommendations = set(self.cf_model.recommend(user_id)[:top_n]) cb_recommendations = set(self.cb_model.recommend(user_id)[:top_n]) final_recommendations = list(cf_recommendations.union(cb_recommendations))[:top_n] return final_recommendations ``` #### 3.5 后端框架选择 针对上述各个部分的具体实现方式,可以选择Django作为Web应用程序的基础平台。它遵循MVT(Model-View-Template)设计理念,非常适合用来搭建具备良好扩展性的大型网站项目。当接收到客户端发起的HTTP请求时,服务器端将调用相应的视图函数完成业务逻辑运算,并最终返回渲染后的HTML文档给前端展示[^2]。 ```python from django.shortcuts import render from .models import ProductRecommendation def show_recommended_products(request): recommended_items = ProductRecommendation.objects.filter(user=request.user.id) context = { 'recommended_items': recommended_items, } return render(request, 'recommendations.html', context=context) ```
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