Spark大数据-基于Hive和Spark的淘宝双11数据分析与预测
项目简介
本项目旨在利用Spark和Hive技术对淘宝双11的交易数据进行深入分析与预测。通过对历史交易数据的处理和分析，我们能够洞察用户行为模式，预测未来的购买趋势，并为电商平台提供有价值的商业洞察。
数据集介绍
本项目使用的数据集包含淘宝2015年双11前6个月（包含双11）的交易数据。数据集包含以下三个文件：
- 用户行为日志文件（user_log.csv）：记录了用户的各种行为，包括点击、加入购物车、购买和关注商品等。
- 回头客训练集（train.csv）：用于训练模型的数据集，包含用户的基本信息和是否为回头客的标签。
- 回头客测试集（test.csv）：用于测试模型的数据集，包含用户的基本信息，需要预测是否为回头客。
数据预处理
在数据分析之前，我们进行了以下预处理步骤：
- 删除字段名称行：删除了数据文件中的第一行，即字段名称行。
- 截取数据：从原始数据中截取了双11前10000条交易数据，生成小数据集（small_user_log.csv）。
- 数据清洗：剔除了训练集和测试集中字段值为空的数据。
数据分析与预测
基于Hive的数据分析
我们使用Hive对数据进行了以下分析：
- 结构查询：查询了数据表的结构和部分字段的值。
- 条数统计分析：统计了数据表中的总行数和不同用户ID的数量。
- 关键字条件查询分析：查询了双11当天的购买用户数量和特定品牌商品的购买数量。
- 用户行为分析：分析了不同性别用户的购买行为和购买频率。
使用Spark进行预测
我们使用Spark对回头客行为进行了预测：
- 数据预处理：对测试集和训练集进行了预处理，剔除了不需要的数据。
- 模型训练与预测：使用预处理后的数据训练模型，并对测试集进行预测。
结果与展望
通过本项目的分析与预测，我们能够更好地理解用户的购买行为，并为电商平台提供有针对性的营销策略。未来，我们将继续优化模型，提高预测的准确性，并探索更多数据分析的可能性。
依赖环境
本项目依赖以下环境和工具：
- Linux: CentOS 7
- MySQL: 5.7.16
- Hadoop: 2.7.1
- Hive: 1.2.1
- Sqoop: 1.4.6
- Spark: 2.1.0
- Eclipse: 3.8
- ECharts: 3.4.0
使用说明
- 数据上传：将数据集上传到Hive中。
- 数据预处理：运行预处理脚本对数据进行清洗和截取。
- 数据分析：使用Hive进行数据分析。
- 模型训练与预测：使用Spark进行模型训练和预测。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，提出问题或建议。
许可证
本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议。