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基于SQL数据处理的电商用户行为分析及可视化系统,采用B/S架构。本系统分析的数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有行为的约一百万随机用户的所有行为(行为包括点击、购买、加购、喜欢)。数据集的每一行表示一条用户行为,由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成,并以逗号分隔。通过对数据进行分析,研究淘宝用户在购物流程中各个环节转化流失的情况、用户购物偏好和行为习惯,为未来销量提升提供针对性的建议和指导。使用SQL语句对其进行处理,将结果通过折线图、条形图等统计数据展示在Web页面上。
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