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基于大数据的消费者行为分析系统的设计

TOC\o1-2\h\u32737第1章引言 3

14571.1研究背景 3

245521.2研究目的与意义 4

124811.3国内外研究现状 4

30826第2章大数据技术概述 4

104322.1大数据概念与特征 4

81842.1.1大数据定义 4

18092.1.2大数据特征 4

315432.2大数据存储与处理技术 5

131572.2.1分布式存储技术 5

230802.2.2分布式计算技术 5

42032.2.3云计算技术 5

257682.3大数据挖掘与分析技术 5

242722.3.1数据挖掘技术 5

143212.3.2机器学习技术 5

44042.3.3深度学习技术 5

258942.3.4数据可视化技术 6

248522.3.5大数据分析平台 6

298第3章消费者行为分析理论 6

132383.1消费者行为概述 6

144243.1.1消费者行为的基本概念 6

60273.1.2消费者行为的影响因素 6

114803.2消费者行为分析模型 6

96493.2.1消费者决策过程 7

237063.2.2消费者购买行为类型 7

124063.2.3消费者行为分析框架 7

297673.3消费者行为分析的关键因素 7

120503.3.1数据来源 8

242353.3.2分析方法 8

61173.3.3分析技术 8

72583.3.4应用场景 8

9730第4章系统需求分析 8

34934.1功能需求 8

112234.1.1数据采集与处理 8

269114.1.2数据存储与管理 9

256344.1.3消费者行为分析 9

110594.1.4报表与可视化 9

316494.1.5系统管理与维护 9

285824.2非功能需求 9

84694.2.1功能需求 9

276464.2.2可用性需求 9

57804.2.3可扩展性需求 9

148684.2.4安全性需求 9

220804.3系统可行性分析 10

236564.3.1技术可行性 10

117384.3.2经济可行性 10

291714.3.3操作可行性 10

40454.3.4法律可行性 10

32125第5章系统架构设计 10

34895.1总体架构设计 10

12285.1.1系统模块划分 10

202145.1.2系统技术选型 11

118145.2数据采集与预处理模块设计 11

126685.2.1数据采集 11

304565.2.2数据预处理 11

249605.3数据存储与管理模块设计 11

134725.3.1数据存储 12

307255.3.2数据管理 12

22707第6章数据挖掘与分析算法 12

211256.1数据挖掘算法概述 12

317896.2消费者行为预测算法 12

147926.2.1决策树算法 12

44666.2.2支持向量机（SVM）算法 12

226476.2.3神经网络算法 12

233066.3消费者群体分析算法 13

182686.3.1Kmeans聚类算法 13

300716.3.2层次聚类算法 13

256986.3.3密度聚类算法 13

29856第7章系统核心功能模块设计 13

48197.1用户画像构建模块 13

229467.1.1用户基本信息采集 13

139377.1.2用户行为数据采集 13

30707.1.3用户标签体系构建 13

21337.1.4用户画像 14

65387.2消费者行为分析模块 14

70927.2.1消费行为数据挖掘 14

231757.2.2消费行为关联分析 14

230477.2.3消费行为预测 14

173567.2.4消费者满意度分析 14

146247.3消费趋势预测模块 14

161047.3.1市场趋势分析 14

172017.3.2产品趋势预测 14

247397.3.3消费群体趋势预测 14

20087.3.4消费场景趋势预测 14

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