对于电商而言,精准的客户分级管理和运营是电商服务的立足点。目前电商运营中的客户分级管理严重依赖于运营团队的经验,客户分级不明确,缺乏可信性,导致用户大量流失,用户粘性降低,引发电商收入大幅度下滑。随着信息技术的进步,电商将所有用户的数据进行收集、处理和分析,以实现精细化运营。然而,数据大量散落在不同服务器中,数据互通困难,导致数据分析结果不准确,用户分级制度粗糙。在这一背景下,迫切需要引入电商客户数据分析系统,为解决数据管理、精细化运营和高效数据分析提供了良好的技术基础。随着数据分析相关技术的发展,电商客户数据分析系统已获得了广泛应用。如何高效的构建系统,如何更好的服务于电商,如何更好对电商所服务的群体进行有效的分类是其中重要的一部分。本文从处理数据分析问题的关键技术出发,将电商数据分析系统分为三大模块进行论述,包括:数据采集模块、数据中心化模块和数据分析模块。数据采集模块以Filebeat和Sqoop分别作为日志采集Agent和数据同步手段;数据中心化模块以Kafka和HDFS为主;数据分析模块以Hive和HBase作为数据库。利用Spark进行运算,Java web作为展示。本文对电商客户对于分类这一问题,利用以上技术构建电商客户数据分析系统,在该平台上使用RFM模型配合K-means进行用户分类,成功的将用户分类。电商客户数据分析系统有效地解决了数据采集、数据存储、数据分析问题。利用Filebeat,使得日志采集变得高效。以Spark作为运算平台,提高了系统的效率。因此,该系统具有一定的实用和推广价值。