用户行为预测

基于Spark的回头客预测模型 利用历史消费数据，构建特征工程，使用Spark机器学习库训练模型，预测用户在双十一期间是否会再次购买。## ECharts数据可视化* 销售额趋势分析： 使用折线图展示双十一期间销售额变化趋势，分析促销活动效果。* 用户行为分析： 通过热力图、词云图等方式展示用户浏览、收藏、购买等行为特征。* 商品类别分析： 使用饼图、柱状图等展示不同商品类别的销售情况和用户关注度。

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

Impala 是个给力的工具，专门为大数据设计的。它能在大规模数据集上进行低延迟的 SQL 查询，适合用来做实时用户行为。如果你有用户行为数据，比如网页点击流、APP 交互之类的，Impala 可以帮你快速查询和这些数据，你做出更快速、精准的业务决策。举个例子，想要实时追踪用户的浏览路径、停留时间，Impala 起来流畅。适合用在需要快速响应的场景，比如优化产品体验或者做个性化营销。嗯，Impala 的查询性能相当高，背后是通过内存计算避免了磁盘 I/O 的延迟，速度相当快。而且它支持 SQL 语法，操作起来和传统数据库差不多，基本不需要额外学习啥新语言，挺方便的。

NetFlow 的数据结构设计蛮巧妙的，用来用户行为，挺高效。 NetFlow 的用户行为挖掘算法，最大的亮点是行为特征建模这块，逻辑清晰，结构也不复杂。你只要搞定流量采集那一步，后面的行为数据库和聚类就能跑起来，思路蛮适合做后台用户画像的。 它里面定义了用户行为距离，可以帮你把不同类型的用户分成一类一类的，用在安全预警或访问异常上还挺靠谱。比如有用户在短时间内频繁访问高敏感端口，这个算法就比较容易标出来。 如果你在做网络安全或用户行为建模，不妨参考一下这套逻辑，聚类方法也好实现，响应也快。 想深入了解类似的算法实现，可以看看这几个：基于数据挖掘的用户行为研究、用户行为平台架构解析。 哦对了，

客户行为预测的 Bayesian 信念网络算法，真的挺好用。用CBN（客户行为 Bayesian 网络）来建模客户行为，不只是理论，还真能落地，适合做一对一营销优化。它的学习算法分成连线和定向两块，复杂度是O(N⁴)的条件相关测试——听起来有点吓人？其实跑起来比你想象中快多了。 在零售行业实际用了一把，效果还不错。构建速度快，预测也准，是比传统的朴素 Bayesian 分类法要靠谱。你要是做精准营销，或者搞用户画像那一块，可以考虑引入这套方法。不一定非得全盘上，可以先从模型训练这块试水。 用法也不复杂，基本逻辑是先通过历史数据学习出 CBN 结构，再算联合概率，给出预测结果。说白了，就是先理解

用户行为分析平台架构解析 本节深入剖析用户行为分析平台的整体架构及运作流程。

挑战：根据玩家前7日的游戏行为，预测其45日内的累计付费金额。 本次竞赛以手机游戏《野蛮时代》为背景，参赛者需要分析超过230万条玩家数据，构建模型预测玩家未来的付费行为。

文件格式：TXT 数据条数：14万 包含用户行为：搜索、点击、下单、支付 其他数据：时间、sessionID、用户ID、页面ID等

IP网络用户行为分析需求多样，不同业务部门的关注点各异。根据用户、业务、流量维度对需求分类整理。分析方法是用户行为分析的关键，可参考数据挖掘学科中的一些方法，如用户特征分析、关联分析、分类与预测、异常分析、TopN分析等。

raw_user.csv 文件包含某网站用户行为分析案例数据，可直接上传至虚拟机用于分析。