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深圳地铁大数据客流分析系统🚇🚄🌟
大数据平台数据服务框架。实现了Kafka实时数据过滤、清洗、转换、消费,实现了Spark SQL对Redis、MongoDB等非关系型数据库的数据的读写;集成了规则引擎,可基于规则引擎实现客户标签、画像等相关功能。
DataBand(数据帮),快速采集清洗,任务管理,实时流和批处理数据分析,数据可视化展现,快速数据模板开发,ETL工具集、数据科学等。是轻量级的一站式的大数据平台。
采用Nginx+Flume+kafka实现日志收集,Flink进行实时流处理。兼容神策埋点SDK、友盟埋点SDK和其他终端埋点包,完整产品模块包括用户行为分析、用户画像、智能营销和智能推荐。
项目主要模块 基于对电商用户行为数据的基本分类,我们可以发现主要有以下三个分析方向: 1. 热门统计 利用用户的点击浏览行为,进行流量统计、近期热门商品统计等。 2. 偏好统计 利用用户的偏好行为,比如收藏、喜欢、评分等,进行用户画像分析,给出个 性化的商品推荐列表。 3. 风险控制 利用用户的常规业务行为,比如登录、下单、支付等,分析数据,对异常情况 进行报警提示。
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贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request,其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。