大数据实例：网站用户行为分析
大数据分析案例分享
大数据分析案例分享大数据分析案例分享近年来随着数据技术的发展，大数据时代已经到来。
在这个时代中，人们拥有了实现采集、存储和处理数据的能力，从而将数据转化为有价值的信息。
大数据分析作为信息化技术的一个核心领域，正逐渐成为企业实现商业决策和发展的重要手段。
本文将通过分享几个大数据分析的案例，来介绍大数据分析的基本原理和应用场景。
1. 案例一：基于社交媒体数据的情感分析随着社交媒体的飞速发展，人们在社交平台上分享自己的情感体验已经成为了一种常见现象。
通过对这些社交媒体数据的情感分析，可以了解用户的情感需求和反馈，从而帮助公司优化产品和服务。
比如某公司的一款智能手机的销售情况不佳，经过对社交媒体数据的分析，发现用户普遍反映该手机的电量较短、屏幕过小、连接速度慢等问题。
在这个案例中，大数据分析的主要步骤包括数据采集和清洗、情感分析、结果呈现等环节。
2. 案例二：电商平台的用户画像分析电商平台是一个典型的大数据应用场景，通过对用户的购买、浏览、搜索等行为进行数据分析，可以形成用户画像，从而更好地了解用户诉求和购买意愿。
通过用户画像分析，电商平台可以进行精准营销和个性化推荐，提高销售额和用户满意度。
例如，某电商平台通过用户画像分析，发现用户对于价格较低的商品更加敏感，因此加大了低价商品的推荐力度，提升了销售额。
在这个案例中，大数据分析的主要步骤包括数据采集和清洗、用户行为分析、用户画像建立、结果呈现等环节。
3. 案例三：交通流量预测分析交通流量预测是大数据分析在智慧城市中的一个重要应用。
通过对历史交通流量数据、气象数据、节假日等因素的分析，可以预测未来的交通流量和拥堵情况，从而为城市交通管理提供参考依据。
例如，在某城市中，通过交通流量预测分析，定制了一套交通拥堵预警系统，当预测到拥堵情况时，系统会自动调整交通信号，降低交通压力。
在这个案例中，大数据的主要步骤包括数据采集和清洗、交通流量预测建模、系统优化和结果呈现等环节。
基于大数据的网络用户行为分析与预测
基于大数据的网络用户行为分析与预测随着互联网技术的飞速发展，越来越多的人开始进入网络世界。
在这个信息爆炸的时代，我们每个人的行为都会留下许多痕迹，这些痕迹包含了我们的喜好、兴趣、习惯等要素，这就是网络用户行为。
为了更好地了解网络用户行为，基于大数据的网络用户行为分析与预测应运而生。
一、基于大数据的网络用户行为的意义大数据是指规模巨大、来源复杂、类型繁多、变化迅速的数据集合，其中包括网络用户行为。
通过分析这些数据，可以获取巨大的商业利益，并为企业提供数据支持和决策依据。
在网络经济中，企业只有准确地了解用户需求，才能提供更优质的服务，从而获得更多的用户和利润。
因此，基于大数据的网络用户行为分析和预测可以帮助企业把握用户需求，提高用户满意度，增加收入。
同时，政府也可以利用大数据技术分析用户行为，为政府决策提供数据支持。
以城市交通为例，政府可以通过分析用户出行方式、交通拥堵情况等，制定更有效的交通规划和政策。
二、基于大数据的网络用户行为分析的方法网络用户行为分析通常包括三个环节：数据采集、数据分析和信息挖掘。
1、数据采集数据采集是分析用户行为的前置条件。
网络用户行为数据来源广泛，包括搜索、浏览、购物、社交媒体等，数据的形式也多种多样。
因此，数据采集需要借助网络爬虫、API接口等技术手段。
同时，由于数据来源繁多，需要经过数据清洗、去重等处理，以保证数据的准确性和完整性。
2、数据分析数据分析是网络用户行为分析的核心环节。
数据分析可以通过多种方式进行，包括数据挖掘、关联分析、聚类分析等。
这些分析手段可以发现数据中的隐藏规律、群体特征等信息。
例如，对于电商网站，可以通过分析用户的购买行为，找出用户的偏好，从而提供更符合用户需求的商品推荐服务。
3、信息挖掘信息挖掘是将数据分析所得的信息转化为可操作的结果的过程。
这个过程通常包括分类、预测、建模等环节。
例如，通过数据挖掘技术，可以预测用户的下一步行为，为商家提供更好的产品展示与营销策略。
电子商务中的大数据分析方法与案例分享
电子商务中的大数据分析方法与案例分享随着互联网的快速发展和数字化转型的推动，电子商务行业迎来了爆发式的增长。
大数据分析作为电子商务中强大的工具，帮助企业更好地理解消费者需求、优化运营、提供个性化的服务和增强市场竞争力。
本文将分享电子商务中常用的大数据分析方法和相关案例，旨在为读者提供深入了解电子商务领域中利用大数据分析的实践经验和思路。
一、基于大数据的用户行为分析用户行为分析是电子商务中最重要的大数据应用之一。
通过跟踪和分析用户在电子商务平台上的行为，可以了解用户喜好、购物偏好和消费习惯，从而进行个性化的推荐、精细化的广告投放和精确的市场定位。
为了实现用户行为分析，常用的方法包括：1. 用户画像分析：通过对用户的基本信息、兴趣爱好和购买历史进行综合分析，生成用户画像。
这可以帮助企业更好地了解不同用户群体的特点和需求，从而进行个性化的推荐和定制化的服务。
2. 用户购物路径分析：通过跟踪用户在购物过程中的行为轨迹，包括搜索关键词、点击商品、加入购物车等行为，来分析用户的购物路径和购买决策过程。
这有助于优化网站布局、提高用户体验和购买转化率。
3. 用户情感分析：通过自然语言处理和情感分析技术，分析用户在评论和评分中表达的情感倾向。
这可以帮助企业了解用户对产品和服务的满意度和不满意度，并及时针对问题进行改进。
案例分享：某电商平台通过用户行为分析，发现购买实用家居产品的用户往往也会对时尚家居感兴趣。
为了提高用户粘性，该平台开始针对这一用户群体进行个性化的推荐和定制化的服务，并在首页推出专门的时尚家居频道。
这一举措带来了明显的效果，用户购买意愿和订单量都有了显著提升。
二、基于大数据的营销策略优化在电子商务中，通过大数据分析来优化营销策略可以帮助企业更精确地掌握市场需求和竞争动态，从而提高销售额和市场份额。
常用的大数据分析方法有：1. 客户细分分析：通过对用户的消费行为、购买金额和购买频次进行分析，对客户进行细分，并针对不同细分群体提供个性化的优惠和服务，以提高客户满意度和忠诚度。
大数据环境下的用户行为分析
大数据环境下的用户行为分析随着互联网的普及和物联网技术的不断成熟，我们每个人的生活已经与数据紧密相连。
数据已经成为人们生活和商业活动中不可缺少的一环。
而在这个时代背景下，大数据开始在企业决策、城市规划、医疗健康、旅游等方面发挥着极其重要的作用，而用户行为分析是这个生态系统中至关重要的一环。
一、大数据与用户行为分析在过去，企业、政府、医疗机构等等与数据相关的机构或组织，可能只能看到和掌握外表数据，但是在大数据时代，这个局面得到了改变。
因为现在机器能够处理的数据数量已经远超人类的处理能力，大数据技术能够处理包括交易、社交、网络、车联网等各个领域的数据。
例如，通过社交网络，可以了解用户的社交关系，了解他们的兴趣爱好，从而更好地了解用户行为。
而通过电子商务网站的信息，可以为后续营销工作提供准确的财务数据。
随着大数据技术的不断提升，用户行为分析成为了实验室、企业和组织中的重要一环。
利用大数据技术去分析用户行为，可以帮助企业或者组织更好地了解原客户的需求和动机，进而为他们提供更满足他们需求的服务。
二、大数据环境下用户行为分析的四种方法在大数据环境下，经常使用的用户行为分析包括：数据挖掘分析、流程分析、计算机视觉分析和自然语言处理分析，下面对这四种方法进行一些简单的介绍。
1. 数据挖掘分析数据挖掘分析是指从大量数据中提取潜在并有用信息的过程。
使用数据挖掘技术进行用户行为分析，可以帮助企业或组织发现数据隐藏的规律和特征，为推销或者市场活动提供更准确的信息。
2. 流程分析流程分析是指用流程模型来描绘流程，分析过程中不太常见的异常情况，如流程中的瓶颈和瑕疵并帮助企业更好解决业务中出现的问题。
3. 计算机视觉分析计算机视觉分析可以帮助企业获得图片和视频等视觉信息，了解用户行为并对它们进行更深入的研究。
4. 自然语言处理分析自然语言处理分析基于大量文本数据，可以帮助企业了解用户的情感和倾向，并在适当的时候给出相应的反应。
京东数据分析2篇
京东数据分析2篇第一篇：京东用户行为分析京东是中国最大的综合性电商平台之一，旗下包括数百万家商家，为数亿消费者提供全品类、高品质、便捷的网购体验。
作为一家大数据驱动的企业，京东一直在不断地进行数据分析，以更好地了解用户需求，改进用户体验，提高服务水平。
一、用户画像分析用户画像是指将用户的基本信息、行为习惯、消费习惯等多维度数据整合分析后，为企业提供全面、深入的用户认知。
京东通过多种手段获取用户数据，如用户注册信息、购物记录、搜索行为、评价等，将这些数据整合分析后，形成了用户画像。
用户画像包括以下几个方面的内容：1.基本信息：包括性别、年龄、地区等基本信息，为企业提供用户素质信息。
2.购买偏好：包括用户的购物频率、购买时间、购买类型、购买渠道等，为企业提供营销思路。
3.消费行为：包括购物车记录、收藏夹记录、支付记录、客服服务等，为企业提供用户消费行为数据。
4.兴趣偏好：包括用户搜索行为、浏览行为、点赞行为等，为企业提供用户兴趣偏好数据。
根据用户画像，京东可以为用户提供更有针对性的服务和产品，如个性化推荐、差异化定价等。
二、用户转化率分析用户转化率是指用户在经历了一系列消费行为后，最终成为企业的有效客户的比例。
用户转化率分析是电子商务企业经常进行的分析工作，它能够帮助企业了解用户从浏览网页到购买商品的整个过程，帮助企业更好地了解用户需求和购物行为。
具体而言，用户转化率包括以下几个方面的内容：1.页面浏览率：指用户访问企业网站或APP的页面浏览次数。
2.访客转化率：指企业网站或APP的页面被访问后，用户进行了搜索或点击购买等操作的比例。
3.添加购物车转化率：指在用户进行了搜索或浏览操作后，将商品添加到购物车的比例。
4.下单转化率：指用户在添加购物车后，最终完成下单的比例。
5.支付转化率：指用户下单后，最终完成支付的比例。
针对用户转化率分析，京东可以通过优化电商平台的设计、改进商品营销推广、强化售后服务等方面入手，以提高用户转化率，提高企业效益。
淘宝取得成功的原因：利用大数据分析用户行为习惯和趋势,提高商品销售率
淘宝取得成功的原因：利用大数据分析用户行为习惯和趋势，提高商品销售率从成立至今，淘宝已成为全球最大的在线交易平台之一，其成功的原因可以归结于其利用大数据分析用户行为习惯和趋势来提高商品销售率。
在这篇文章中，我们将探讨淘宝如何利用大数据来帮助其实现商业成功，以及大数据如何改变了淘宝的商业模式。
一、淘宝的大数据分析策略淘宝有着强大的数据分析能力，它利用这些数据来帮助商家更好地了解市场，更好地了解用户需求。
淘宝的数据主要来自三个渠道：第一，淘宝系统内部的交易记录和用户行为数据；第二，支付宝系统内部的用户消费和转账数据；第三，淘宝平台外的其他数据源，比如互联网上的搜索引擎数据和社交媒体数据等。
淘宝将所有这些数据汇集起来，并通过大数据算法进行分析和挖掘。
它不仅能够识别出用户的兴趣爱好和购物习惯，还能够跟踪用户在平台上的行为，并通过数据预测和推荐算法来预测用户的购买意愿。
通过这些方法，淘宝能够精准地定位用户需求并为其推荐最符合其需求的商品，从而提高商品的销售率。
二、数据分析对淘宝的商业模式的影响数据分析在淘宝的商业模式中起着非常重要的作用。
淘宝通过数据分析来快速了解用户需求和市场趋势，从而能够及时地调整自己的营销策略和产品定位。
同时，淘宝还能够利用数据来预测未来市场需求，以便提前做好准备。
通过对商品销售数据的分析，淘宝能够及时发现并解决潜在的问题，从而提高用户的满意度。
另外，通过数据分析，淘宝还能够不断改进其交易平台和商品管理系统，提高其效率和精准度。
三、淘宝大数据分析的应用案例1.商品推荐引擎淘宝的商品推荐引擎使用的是基于用户兴趣、行为和历史购买记录等数据的推荐算法。
通过这种方式，淘宝能够推荐最符合用户需求的商品，并将其展现在用户的首页上。
这种个性化推荐有助于提高用户的购买意愿和销售率。
2.店铺经营分析淘宝将店铺的经营状况进行系统化分析，对店铺的销售、商品售出时间、支付等数据进行监测。
针对这些数据，淘宝可以通过数据分析得出更精细化的营销策略，提高店铺的经营效率。
基于大数据的电商平台用户行为分析研究——以京东为例
基于大数据的电商平台用户行为分析研究——以京东为例一、背景介绍近年来，随着互联网的快速发展，电子商务行业迅速崛起。
大数据技术的应用给电商平台带来了巨大的变革，其中用户行为分析成为电商平台研究的重要方向之一。
本文以京东为例，通过对大数据的分析，从多个角度对用户行为进行研究。
二、用户购物偏好分析通过大数据分析，我们可以了解到在京东上进行购物的用户偏好。
例如，用户购买的商品种类、品牌、价格段等。
通过分析用户的购买记录和用户对商品的评价，我们可以得到用户喜好的准确指向，从而为电商平台提供个性化推荐服务。
三、用户浏览行为分析大数据分析不仅可以分析用户的购买行为，还可以追踪用户的浏览行为。
通过对用户在京东平台上的浏览记录的分析，我们可以了解用户对不同商品的关注程度和浏览路径，甚至可以预测用户可能感兴趣的商品类型。
这为电商平台提供了优化商品展示和推荐的依据。
四、用户活跃度分析大数据分析可以帮助电商平台识别出哪些用户是活跃用户，哪些用户是潜在用户，从而制定更精准的运营策略。
通过对用户的登录频率、购买频率、浏览时长等数据进行统计分析，可以识别出活跃用户的特征，进而针对性地进行用户管理和留存策略。
五、用户地域分析京东平台拥有广泛的用户群体，覆盖全国各个地区。
通过大数据的分析，我们可以了解用户来自哪些地区，并对用户的行为进行分析。
通过对不同地域用户购买偏好的了解，可以优化商品的区域供应链，提供更精准的商品定位和服务。
六、用户评论分析京东平台上，用户对购买过的商品可以进行评论和评价。
通过对这些评论的大数据分析，可以了解用户对商品的满意度和需求。
同时，还可以统计不同商品的评论数量和质量，从而分析品牌和商品在用户心目中的声誉，为用户购物提供参考依据。
七、用户投诉分析电商平台上无法避免出现一些用户的投诉和意见反馈。
通过对用户投诉的大数据分析，可以及时发现和解决问题，提升用户的满意度。
比如，针对经常出现问题的商品或者服务，可以进行及时的改进和优化，提高用户的购物体验。
基于大数据分析的电商用户行为分析
基于大数据分析的电商用户行为分析电商行业在过去几年中取得了飞速的发展，实现了从线下实体店到线上电商平台的转变。
随着互联网技术的不断创新和发展，电商平台不仅仅提供了商品购买的便利，更为用户提供了个性化推荐、精准营销等增值服务。
而这一切的实现离不开基于大数据分析的电商用户行为分析。
一、电商用户行为分析的价值电商用户行为分析通过收集、整理和分析用户在电商平台上的行为数据，可以深入了解用户的偏好、需求和消费习惯，为电商平台提供个性化的服务和精准的营销策略。
具体而言，电商用户行为分析的价值主要体现在以下几个方面：1. 个性化推荐：电商平台通过分析用户的购物历史、浏览行为和搜索关键词等信息，可以为用户提供个性化的商品推荐。
这不仅可以提升用户的购物体验，还可以增加用户对平台的粘性和忠诚度。
2. 精准营销：通过分析用户的购买行为和消费偏好，电商平台可以将广告宣传和营销活动精确投放给感兴趣的用户群体，从而提高广告的点击率和转化率。
3. 商品设计和采购决策：分析用户对不同商品的评价和购买行为，可以帮助电商平台了解用户对商品的需求和偏好，从而为商品的设计和采购提供参考依据。
4. 用户留存和流失预测：通过对用户行为数据的分析，可以预测用户的流失风险，并及时采取措施提升用户的留存率。
同时，还可以分析用户留存的关键因素，为用户留存策略的制定提供参考。
二、电商用户行为分析的方法和工具1. 数据收集和整理：电商平台需要收集和整理用户在平台上的各种行为数据，包括浏览商品、添加购物车、下单购买等。
数据的收集可以通过用户注册、Cookie跟踪和数据采集工具等方式实现。
2. 数据存储和处理：电商平台通常使用数据库和大数据平台来存储和处理用户行为数据。
常用的数据库包括关系型数据库和NoSQL数据库，而大数据平台则包括Hadoop、Spark和Hive等。
3. 数据分析和挖掘：电商平台可以通过数据挖掘算法和统计分析方法来发现用户行为数据中的规律和潜在模式。
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山西大学研究生项目设计报告（2015 ---- 2016学年第1学期）学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：软件工程(专硕)课程名称：大数据处理论文题目：网站用户行为分析授课教师（职称）：杜亮研究生姓名：温杰年级：2016级学号：201622405011成绩：评阅日期：山西大学研究生学院2016年12月20日大数据实例：网站用户行为分析大数据实例：网站用户行为分析 (2)一、案例简介 (4)二、案例目的 (4)三、软件工具 (4)四、案例任务 (4)五、实验步骤 (5)5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5)5.1.1、linux系统的安装 (5)5.1.2、Hadoop的安装 (6)5.1.3、MySQL的安装 (6)5.1.4、HBase的安装 (8)5.1.5、Hive的安装 (8)5.1.6、Sqoop的安装 (10)5.1.7、Eclipse安装 (12)5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12)5.2.1、实验数据集的下载 (12)5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12)5.2.3、数据集的预处理 (13)5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15)5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19)5.4.1、Hive预操作 (19)5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20)5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21)5.5、实验步骤五：利用R进行数据可视化分析 (22)5.5.1、R安装 (22)5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)一、案例简介本案例涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等数据处理全流程所涉及的各种典型操作，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系统和软件的安装和使用方法。
二、案例目的1、熟悉Linux系统、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系统和软件的安装和使用；2、了解大数据处理的基本流程；3、熟悉数据预处理方法；4、熟悉在不同类型数据库之间进行数据相互导入导出；5、熟悉使用R语言进行可视化分析；6、熟悉使用Elipse编写Java程序操作HBase数据库。
三、软件工具图1、软件总体概览图四、案例任务1、安装Linux操作系统2、安装关系型数据库MySQL3、安装大数据处理框架Hadoop4、安装列族数据库HBase5、安装数据仓库Hive6、安装Sqoop7、安装R8、安装Eclipse9、对文本文件形式的原始数据集进行预处理10、把文本文件的数据集导入到数据仓库Hive中11、对数据仓库Hive中的数据进行查询分析12、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL13、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase14、使用R对MySQL中的数据进行可视化分析图2、案例所涉及操作总体概览图五、实验步骤5.1、实验步骤一：实验环境准备5.1.1、linux系统的安装该部分内容略去。
5.1.2、Hadoop的安装该部分内容详见另一篇参考文档：《Ubuntu伪分布式安装Hadoop详细步骤》.5.1.3、MySQL的安装⒈使用如下命令进行安装MySQL:2.启动MySQL服务器：3.确认是否成功：4.进入MySQL Shell界面：5.解决利用Sqoop导入MySQL中文乱码的问题导致导入时中文乱码的原因是character_set_server默认设置为latin1,可以单个设置修改编码方式set character_set_server=utf8；但是重启后会失效，建议使用以下方式修改编码方式。
如下图：重启MySQL服务：service mysql restart；登录MySQL后查看MySQL设置的编码。
如下图所示：5.1.4、HBase的安装该部分内容略去。
5.1.5、Hive的安装1.下载并解压Hive源程序：Hive下载链接2.使用如下命令进入到解压到的目录，重命名解压目录为Hive-1.2.1，修改Hive-1.2.1目录所有者为wenjie.cd /usr/local/sudo mv apache-hive-1.2.1-bin Hive-1.2.1sudo chown wenjie Hive-1.2.1 –R3.配置环境变量为了方便使用，我们把hive命令加入到环境变量中去，命令：gedit ~/.bashrc 文件，在其中加入代码：export HIVE_HOME=/usr/local/Hive-1.2.1export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin保存退出后，命令source ~/.bashrc，使配置生效。
4.修改/usr/local/Hive-1.2.1/conf下的hive-site.xml将hive-default.xml.template重命名为hive-default.xml；新建一个文件touch hive-site.xml，并在hive-site.xml中粘贴如下配置信息。
5.安装并配置MySQL这里我们采用MySQL数据库保存Hive的元数据，而不是采用Hive自带的derby来存储元数据。
下载MySQL JDBC包：下载链接下载好安装包后将mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz解压后放入/usr/local/Hive-1.2.1/lib目录下：6.启动并登陆MySQL Shell命令如下：service mysql startmysql –u wenjie –p新建wenjie_db数据库：配置MySQL，允许hive接入：命令如下：grant all on *.* to wenjie@localhost identified by ‘wj5810831’;#将所有数据库的所有表的所有权限赋给wenjie用户，后面的wj5810831是hive-site.xml中配置的链接密码flush priviledges; #刷新MySQL系统权限关系表启动hive：启动hive之前，先启动hadoop集群命令如下：start-all.sh #启动hadoop集群Hive #启动hive启动hive成功后，即hive配置成功！5.1.6、Sqoop的安装1.下载并解压sqoop 1.4.6：Sqoop下载链接点击下载链接地址下载sqoop安装文件sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz。
下载完成后，执行下面命令：2.修改配置文件sqoop-env.sh命令如下：cd Sqoop-1.4.6/confcat sqoop-env-template.sh >> sqoop-env.shgedit sqoop-env.sh3.配置环境变量打开当前用户的环境变量配置文件，在配置文件中加入SQOOP_HOME变量，并将Sqoop-1.4.6目录下的bin目录加入到PATH变量中。
如图所示：执行命令source ~/.bashrc，使配置文件生效。
4.将上一步骤中下载的mysql驱动包拷贝到Sqoop-1.4.6目录下的lib目录。
5.测试与MySQL的链接首先请确保mysql服务已经启动，使用如下命令测试Sqoop与MySQL之间的连接是否成功：Sqoop list-databases –connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ --username wenjie –p执行正确后效果图如下，罗列出MySQL数据服务器中的数据库：5.1.7、Eclipse安装直接在Ubuntu软件中心中查找Eclipse后，点击安装即可。
5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive5.2.1、实验数据集的下载本案例采用的数据集为user.zip，包含了一个大规模数据集raw_user.csv（包含2000万条记录），和一个小数据集small_user.csv（只包含30万条记录）。
小数据集small_user.csv是从大规模数据集raw_user.csv中抽取的一小部分数据。
本实验中我们使用的就是小数据集进行测试。
点击进行数据集下载：数据集下载链接5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录我们执行下面命令取出前面10条记录查看一下:可以看出，每行记录都包含5个字段，数据集中的字段及其含义如下：user_id（用户id）item_id(商品id)behaviour_type（包括浏览、收藏、加购物车、购买，对应取值分别是1、2、3、4）user_geohash(用户地理位置哈希值，有些记录中没有这个字段值，所以后面我们会用脚本做数据预处理时把这个字段全部删除)item_category（商品分类）time（该记录产生时间）5.2.3、数据集的预处理1.删除文件的第一行记录，即字段名称raw_user.csv和small_user.csv中的第一行都是字段名称，我们在文件中的数据导入到数据仓库Hive中时，不需要第一行字段名称，因此，这里我们在做数据预处理时，将第一行删除。
命令如下：sed –i ‘1d’raw_user//1d表示删除第1行，同理，3d表示删除//第3行，nd表示删除第n行sed –i ‘1d’small_user//删除small_user中的第一行2.对字段进行预处理下面对数据集进行一些预处理，包括为每一行记录增加一个id字段（让记录具有唯一性），增加一个省份字段（后续为其进行可视化分析），并且丢弃user_geohash字段（后续没有用到该字段）。
下面建一个pre_deal.sh脚本文件，将脚本文件放在测试数据文件目录下。
使用gedid pre_deal.sh，输入如下代码：下面就可以在脚本文件所在的目录中执行脚本，对small_user.csv进行数据预处理，命令如下：bash ./pre_deal.sh small_user.csv user_table.txt执行后，使用head命令查看生成的user_table.txt，不要直接打开3.导入数据库下面要把user_table.txt中的数据最终导入到数据仓库Hive中。
为了完成这个操作，我们首先将user_table.txt上传到分布式文件系统HDFS中，然后在Hive中创建一个外部表，完成数据的导入。
首先，启动hadoop集群。
命令如下：start-all.sh./hdfs dfs –mkdir /user/root/InputFloder/HiveDatabase_UserData./hdfs dfs –put /home/wenjie/下载/TestData/user_table.txt /user/root/InputFloder/HiveDatabase_UserData下面可以使用Web页面查看是否上传成功，如图所示：接下来，启动MySQL和Hive，在Hive中创建数据库wenjie_db;命令如下：create database wenjie_db;在数据库wenjie_db中创建表hive_database_user;显示创建表hive_database_user的信息：5.3、实验步骤三：Hive数据分析查看前10位用户对商品的行为：查询前20位用户购买商品时的时间和商品的种类：用聚合函数count( )计算出表内记录数目在函数内部加上distinct，查出uid不重复的数据记录个数查询2014年12月10日到2014年12月13日有多少人浏览了商品以月的第n天为统计单位，依次显示第n天网站卖出去的商品的个数查询一件商品在某天的购买比例和浏览比例给定购买商品的数量范围，查询某一天在该网站的购买该数量商品的用户id某个地区的用户当天浏览网站的次数首先创建数据表，使用命令如下：Create table scan(province string,scan int) comment ‘this is the search of bigdataday’ row format delimited fields terminated by ‘\t’ stored as textfile;向数据表中插入抽取的数据，命令如下：查看表中的数据：5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导5.4.1、Hive预操作1.创建临时表user_action首先，启动MySQL服务、hadoop集群、Hive.然后，在Hive中创建临时表user_action这个命令执行完之后，Hive会自动在HDFS文件系统中创建对应的数据文件“/user /hive/warehouse/hive_database.db/user_action”,这个数据文件，在我们后面的使用HBase Java API把数据从本地导入到HBase中会使用到。