【摘 要】
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随着信息化程度的不断加深,国内诞生了许多的超级APP从而促使了小程序的火热。软件开发方往往不再拘泥于开发APP端,而是多平台的投放应用。且如今大数据已经渗透到了各行各业,利用大数据对于用户数据的分析在竞争激烈的当下已经不可或缺,精准营销也不再是老生常谈的问题。如何帮助甚至是Severless架构的程序开发方快速的实现多端多平台的用户数据汇总分析,助其盈利是重中之重。本文通过对比如今数据处理现状、大
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随着信息化程度的不断加深,国内诞生了许多的超级APP从而促使了小程序的火热。软件开发方往往不再拘泥于开发APP端,而是多平台的投放应用。且如今大数据已经渗透到了各行各业,利用大数据对于用户数据的分析在竞争激烈的当下已经不可或缺,精准营销也不再是老生常谈的问题。如何帮助甚至是Severless架构的程序开发方快速的实现多端多平台的用户数据汇总分析,助其盈利是重中之重。本文通过对比如今数据处理现状、大数据平台现状、用户分析系统现状,取其精华设计了一套在当下解决上述问题的基于大数据生态并且包含户标签挖掘服务的用户分析系统。该系统通过与一套基于Vue的跨端无痕埋点的前端框架配合形成了主要包括数据处理、数据展示、用户标签挖掘三个模块的用户分析系统。其中数据处理模块实现了与前置框架的对接并存储处理数据;数据展示模块从多个维度将用户的分析数据呈现给软件开发方;用户标签挖掘模块是对用户数据挖掘形成标签数据提供给软件开发方使用,助其精准营销;同时接入广告系统助其盈利。系统通过Kafka与Flume配合将数据落地到HDFS中与Hive对应,并使用Spark作为数据操作引擎将数据存储到Mysql中。Web端采用B/S架构,使用Spring+Mybaits配合Mysql组成后端进行业务数据交互。并通过K-means产生聚类标签,TF-IDF产生文本挖掘标签。论文结合软件工程的思想与步骤阐述了基于大数据的用户分析系统的设计与实现。从业务过渡到功能性需求,非功能性需求,并基于此进行模块划分,进而展现了系统架构,数据仓库,数据库的概要设计。并对三个模块中的重要功能进行了详细设计以及过程的介绍。最后是对系统进行功能与性能的测试。目前本系统已经上线使用,并且月活量已经超过8亿。为软件开发方提供了详细的用户数据分析。
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