【运行截图请往下看】编程语言：Android、iOS、C#、Asp/Asp.net、Java、Vb、Php、Jsp、C++等
【专业优势】18年功力源码技术大神，坐阵亲临指导，远程协助包100%成功运行！
开发技术：Hadoop + Spark + Hive + Sqoop + Servlet + Mysql + Echart
项目实现流程：数据集上传Hadoop（hdfs）--> hive数据分析--> 通过sqoop将hive分析好的内容导入到mysql --> JAVA语言Jsp(Servlet)+echarts实现可视化。
随着各大电商平台的发展，电商平台的获客成本也在不断增加。在此情况下，基于用户数据分析来为企业经营提供决策、了解各个渠道的转化率是很有必要的。在⼤数据的不断发展下，⼤数据成为了⼀个热门的⾏业，应⽤在各个领域。⽤户⾏为分析就是其中的⼀个应⽤⽅向。另外智能设备的快速发展，⼈们的⽣活已经离不开智能设备了。⼈们花费在智能设备的⼤部分时间在购物平台上⾯，⽽我们在购物平台上浏览信息会产⽣不同的信息来反应我们的⾏为。
⽤户⾏为信息在电商平台⼗分重要，通过⽤户⾏为分析，能够了解⽤户的情况，⽐如：他们不同的⽣活习惯、⽂化背景、⽣活位置等等这些信息都会影响他们的⾏为。而⽤户⾏为信息指的是在获得⽹站或APP等平台访问量基本数据的情况下，对其中的数据进⾏统计、分析，从中发现⽤户访问⽹站或APP等平台的规律来建⽴、进⼀步修正、或者重新指定⽹络营销策略等等进⽽实现精细化运营。
可视化访问地址：http://localhost:8080/ZebraProject01/servlet/ResServlet
测试环境采用我们的大数据环境，然后mysql5.7的数据库，root的密码是123456
照片名称：1基于Hadoop和Hive购物用户行为大数据echart可视化分析项目文件资料
照片名称：2文档资料截图
照片名称：3每小时销量分析
照片名称：4订单数排名分析
照片名称：5用户购买行为分析
照片名称：6用户行为转化率分析
照片名称：7十二月top10分析
照片名称：8hive分析的结果保存到hdfs对应目录
照片名称：9Hive分析过程和迁移结果到mysql的MapReduce任务历史记录
照片名称：10java项目调用查询mysql存储的分析结果
照片名称：11前端用echarts组件可视化展示
照片名称：12存储hive分析结果的mysql数据库表
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