随着互联网的发展，电商行业日益繁荣。为了更好地了解用户需求和提高用户体验，越来越多的电商平台开始采用大数据分析技术来分析用户行为。本文介绍了一种基于Spark的电商用户行为分析系统，该系统可以快速地处理海量数据，并能够从多个维度对用户行为进行分析和挖掘。通过该系统，电商平台可以更好地了解用户的购买偏好、浏览习惯等信息，从而为用户提供更加个性化的服务和推荐商品。还可以帮助电商平台发现潜在的商机和市场趋势，为企业决策提供有力的支持。该系统以springboot架构技术为基础，采用Java语言和mysql数据库进行开发设计，通过对电商用户行为分析业务流程的分析，分析了其功能性和非功能性需求，设计了电商用户行为分析系统，该系统包括个人管理员和用户两部分。使得用户能够及时地找到合适自己的电商信息。个人用户在使用本系统时，可以手机、系统公告等；管理员在使用本系统时，可以通过后台管理员界面管理用户的信息，也可以发布系统公告，让用户及时了解电商信息。
关键词：电商；springboot；mysql数据库；Java
目录
前 言 I
第1章 概 述 3
1.1 系统研究背景及研究意义 3
1.2 国内外研究现状和发展趋势 3
1.3 本文主要研究的内容 4
第2章 关键技术介绍 5
2.1 Hadoop介绍 5
2.2 Scrapy介绍 5
2.3 Java技术 6
2.4 MySQL数据库 6
2.5 springboot框架 6
2.6 B/S架构 7
2.7 本章小结 7
第3章 系统分析 8
3.1 需求分析 8
3.2 系统可行性分析 8
3.2.1 技术可行性 8
3.2.2 操作可行性 8
3.2.3 经济可行性 9
3.3系统性能需求分析 9
3.4 系统流程分析 9
3.4.1 用户登录流程 9
3.4.2 添加信息流程 10
3.4.3 修改信息流程 11
3.4.4 删除信息流程 11
3.5 本章小结 12
第4章 系统设计 13
4.1 系统基本结构设计 13
4.2 数据库设计 13
4.2.1 数据库E-R图设计 13
4.2.2 数据库表设计 14
4.3 本章小结 19
第5章 系统实现 20
5.1系统前台实现 20
5.2管理员功能实现 21
第6章 系统测试 25
6.1测试环境 25
6.2功能测试 25
6.3 本章小结 27
结 论 28
参考文献 29
致 谢 30
