基于Scala的电商用户分析系统的设计

基于Scala的电商用户分析系统的设计(任务书,开题报告,论文12000字)
研究内容
客户特征分析：对客户的各方面参数进行分析和总结，力求得出自身商业对象的主要特点，从而找准商业定位，更好地服务于自己的主要客户群。
消费倾向分析：对不同特征客户的消费倾向、喜好等进行分析和预测，找准不同客户的需求，为不同的客户提供相应的、个性化的服务。
利润率分析：利润的多少是商家最为关注的问题之一，对不同的客户，交易所产生的利润可能会有相当的差距，因而对不同客户特征、不同商品的综合利润率进行分析，可以找到能产生最大利润的客户群和商品列表，而这将是商家重点关注的问题。
客户忠诚度分析：忠诚度分析主要是为研究不同特征、不同购买行为的客户的忠诚度，以及预测如何提高这些客户的忠诚度的途径。
风险分析：交易是存在风险的，风险分析就是对客户、交易的可靠性进行分析，对交易中潜在的风险进行研究，为商家规避风险起到警示的作用。
潜在客户分析：对潜在客户的分析是目前比较薄弱的环节，但同时却是非常重要的分析目标。通过综合多方面的分析结果，系统地展开分析和预测，以找出最有可能成为自己客户甚至优质客户的群体，进而有目的展开营销宣传，电子商务的客户行为分析。

目  录
1 绪论    2
1.1 课题的背景及意义    2
1.2国内外的研究现状    2
2 相关技术与工具的综述    3
2.1 Scala技术    3
2.2 MySql技术    3
2.3 SpringBoot技术    3
2.3.1 SpringBoot的特点：    4
2.4 Flume技术    4
2.4.1 Flume的优势：    4
2.5 Hive技术    4
2.5.1 Hive的特点    4
2.6 HBase技术    5
2.7 Spark Streaming技术    5
2.8 Kettle工具    5
2.9 IntelliJ IDEA开发工具    6
3 系统的设计    7
3.1系统的整体架构    7
3.2 模块划分    7
3.3主要功能模块的设计    10
3.3.1 注册登录模块    10
3.3.2 用户行为模块    11
3.3.3 商品模块    13
3.3.4 地区模块    14
3.3.5 客户模块    15
3.3.6 信任危机模块    15
3.3.7 离线分析模块    16
3.3.8 数据备份模块    18
3.3.9 实时处理模块    18
4 系统的实现    19
4.1 注册登录模块的实现    19
4.1.1 注册    19
4.1.2 登录    19
4.1.3修改个人信息    20
4.2 用户模块的实现    21
4.3 商品模块的实现    21
4.4地区模块的实现    22
4.5 客户模块的实现    23
4.6 信任危机模块的实现    23
4.7 离线处理模块的实现    24
4.8  数据备份模块的实现    25
4.9  实时处理模块的实现    25
5 系统测试    27
5.1 登录注册模块测试    27
5.2 离线处理模块测试    28
5.3 数据备份模块测试    29
5.4 实时处理模块测试    29
参考文献    30
致  谢    31