通过编写代码,对存储在文件中的电商服装类用户画像数据进行了彻底的清洗和整理,涉及到数据的去重、格式统一、缺失值处理和异常值检测,确保了数据的质量。使用Spark作为开发语言,完成了一系列复杂的数据处理任务,包括数据的存储管理、数据转化与数据的分析。 采用了多个维度来分析商户画像的销售信息和用户画像的购买信息。通过对销售数据的细致分析,评价商户的销售业绩,分析商户销售的服装类型特点,了解不同用户群体的服装偏好,从而能够为用户推荐更符合其品味的服装,提升用户体验。
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通过编写代码,对存储在文件中的电商服装类用户画像数据进行了彻底的清洗和整理,涉及到数据的去重、格式统一、缺失值处理和异常值检测,确保了数据的质量。使用Spark作为开发语言,完成了一系列复杂的数据处理任务,包括数据的存储管理、数据转化与数据的分析。 采用了多个维度来分析商户画像的销售信息和用户画像的购买信息。通过对销售数据的细致分析,评价商户的销售业绩,分析商户销售的服装类型特点,了解不同用户群体的服装偏好,从而能够为用户推荐更符合其品味的服装,提升用户体验。
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