基于python的视频网站用户行为分析系统的设计与实现

可选框架:SSM、MVC、SpringBoot、vue3、spring、springmvc、mybatis、SSH
前端语言:HTML5、Jquery、jsp、JavaScript、jQuery、ajax、vue3
可选语言:java、web、PHP、asp.net、javaweb、C#、android、python
随着信息爆炸与互联网行业兴起时代的来临,伴随信息数量的井喷式增长酿造了一个“大数据时代”,大数据概念的诞生让所有企业都无法忽视这一时代浪潮由此逐渐开始影响包括传媒产业在内的各行各业的经营理念和操作方式。信老师: QQ:884563046 微信:bishe666。在网站视频领域的应用开始无法忽视每天的海量用户观看视频所产生的行为数据,迫切需要从中提取出有价值的信息来为企业带来更大的商业价值。本文基于所采集的某视频网站用户访问行为数据,在大数据环境Hive中建立数据仓库模型,利用python计算引擎来针对学生行为数据从不同维度进行离线、实时分析,通过任务调度及BI工具分析产出动态可视化视图。重点从用户维度的访问时间、访问次数、跳出率、行为操作类型、视频类型喜好等指标进行了深入分析挖掘。发现了隐藏在数据背后的用户访问行为规律,包括浏览量变化的影响因素,用户访问网站的时间规律,转化率与等待时间的相关关系,对视频网站的兴趣程度以及对不同视频类型的偏好等。根据所获取的用户访问习惯,提出了网站改进的相关建议以吸引并留住更多用户,改善其使用体验,促进视频网站的快速发展。

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