Flink电商用户数据行为分析含源代码Alink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像平台


包含三类：
一、Flink电商用户数据行为分析含源代码



(100多MB电商数据行为分析及源代码)

模拟电商系统上线运行一段时间后，根据收集到大量的用户行为数据，利用大数据技术（Flink）进行深入挖掘和分析，进而得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。 整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面停留时间以及页面跳转等等，从中进行流量统计和热门商品的统计，并深入挖掘用户的特征；业务行为数据分为两类：一类是能够明显地表现出用户兴趣的行为，比如对商品的收藏、喜欢、评分和评价，对数据进行深入分析，得到用户画像，进而对用户给出个性化的推荐商品列表；另一类则是常规的业务操作，关注异常状况以做好风控，比如登录和订单支付。




二、基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像平台



（超2GB）


基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户huaxiangpintai，完整版，提供源代码。本ke采用Flink+ClickHouse技术架构实现我们的画像系统，通过本ke可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。希望本ke对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助，如对我录制的内容有建议请及时交流。项目中采用到的算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等，Flink暂时支持的算法比较少，对于以上算法，本课将带大家用Flink实现，并且结合真实场景。

三、基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统



（超4GB）


基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户[url=]huaxiangxitong[/url]，本ke将带领大家一步一步实现一个强大的实时用户[url=]huaxiangxitong[/url]，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例，具体包含：标签管理（支持动态标签扩展，动态标签指标）、用户预测、用户群体画像、用户行为画像、用户中心、几大内容。
本ke采用全新的大数据技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。