电商大促用户行为数据清洗系统产品系统

面向对象与问题解决：





目标用户：电商平台数据分析团队
核心痛点：解决大促期间产生的用户行为数据中存在23.7%的脏数据问题，包括：
• 爬虫产生的虚假点击流
• 支付失败但记录成功的异常订单
• 设备信息缺失的无效用户
差异化优势： √ 智能分级清洗：根据用户价值分层处理（RFM模型），VIP用户数据采用更保守的清洗策略
√ 流批一体处理：同时支持实时Kafka流数据清洗和离线T+1批处理
√ 动态阈值调整：通过Box-Cox变换自动适应数据分布变化
√ 可视化报告：自动生成数据质量热力图和清洗影响评估
技术架构： • 预处理层：原始数据校验（CRC32校验）
• 核心层：分布式清洗引擎（PySpark+Dask）
• 输出层：Parquet列式存储+数据质量报告