国家开放大学专科大数据技术专业的论文实践报告

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国家开放大学专科《大数据技术》专业实践报告

题目：基于Spark的零售业用户行为分析与精准营销实践——以某连锁超市顾客数据挖掘为例

一、实践背景与目标

行业背景 新零售时代，某连锁超市（化名“惠民超市”）日均产生10万+交易数据，但传统报表无法支撑精细化运营决策。 

实践目标 运用Hadoop+Spark技术栈，构建用户画像，实现商品推荐与促销精准投放，验证大数据技术商业价值。 

二、数据采集与处理流程

数据源说明（2023年1-6月数据）

结构化数据： 交易流水表（订单ID、用户ID、商品SKU、金额、时间） 

会员信息表（性别、年龄、注册渠道） 

非结构化数据： 线上APP点击日志（JSON格式，含页面停留时长、搜索关键词） 

数据处理工具链

数据清洗：Python+Pandas处理缺失值与异常值（如负金额订单） 

存储架构：HDFS分布式存储原始数据，Hive数仓分层建模（ODS→DWD→DWS） 

计算引擎：Spark SQL进行用户分群统计，MLlib构建协同过滤推荐模型 

三、分析模型与可视化应用

用户价值分层（RFM模型）

维度定义： R（Recency）：最近消费间隔 

F（Frequency）：消费频次 

M（Monetary）：消费金额 

聚类结果（K-Means算法）： 高价值客户（占比8%）：定向推送高端商品与会员权益 

流失风险客户（占比15%）：触发短信唤醒优惠券 

关联规则挖掘（Apriori算法）

发现强关联商品组合： {啤酒, 尿布} → 薯片（支持度12%，置信度68%） 

优化货架陈列，设计组合促销套餐 

可视化大屏（Echarts+Superset）

实时展示： 区域热销商品TOP10 

时段客流预测曲线 

促销活动ROI分析 

四、实践成果与总结

业务效益 试点门店转化率提升23%，促销成本降低15%，验证大数据分析对零售业的赋能价值。 

技术验证 完成从数据采集→清洗→建模→应用的全流程实践，掌握企业级大数据项目落地方法。 

改进方向 引入实时流计算（Flink）优化库存预警系统 

探索隐私计算技术保障用户数据安全 

参考文献

李智慧.《大数据技术架构：核心原理与应用实践》. 电子工业出版社, 2020. 

《中国零售业数字化转型白皮书》. 艾瑞咨询, 2023. 

Zaharia M, et al. Apache Spark: A Unified Engine for Big Data Processing. Communications of the ACM, 2016. 

说明与建议：

可根据实际数据规模调整技术方案（如小数据集可用Pandas替代Spark）； 

需附《企业数据使用授权书》证明数据来源合法性； 

国家开放大学实践报告需包含指导教师评语页，建议突出“理论联系实际”能力。 

如需更换行业场景（如交通、医疗等）或技术工具（如Flink、HBase），可提供需求进一步定制！

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