电商用户行为分析与可视化平台产品系统Vibe Coding

基于电商用户行为数据，构建批流一体的数据分析平台，实现流量分析、商品分析、地域分析及个性化推荐，并通过FineBI进行可视化展示，支撑业务决策
分析模型等等

本项目为电商用户行为分析与可视化平台，核心功能模块如下：
1.数据采集模块：通过 Flume 采集 APP 埋点日志，结合 Kafka 实现实时数据缓冲，支持历史数据批量导入与实时数据流接入。
2.数据分层模块：基于 Hive 构建 ODS→DWD→ADS 三层数据仓库，完成数据清洗、维度建模与指标汇总，支持多粒度时间 / 地域 / 商品分析。
3.计算分析模块：使用 Spark 实现批流一体计算，离线统计流量、商品、设备等核心指标，实时处理地域销售数据，并通过 ALS 协同过滤算法构建个性化推荐系统。
4.可视化模块：集成 Apache Doris 作为 OLAP 查询引擎，通过 FineBI 制作多维度报表与实时大屏，支持按日期、城市、商品等维度下钻分析，直观展示业务洞察

我在项目中负责全链路核心开发：
主导数据仓库设计，完成 ODS/DWD/ADS 层表结构设计与数据清洗逻辑开发；
实现 Spark 批处理与 Structured Streaming 流处理程序，完成流量、商品、地域等多场景分析；
构建 ALS 推荐模型，基于用户行为生成个性化推荐列表；
完成 Doris 与 Hive 的集成配置，以及 FineBI 可视化报表的开发与优化。
项目采用 Flume+Kafka+Spark+Hive+Doris+FineBI 技术栈，实现批流一体的大数据分析架构。核心亮点包括：
基于 RFM 模型实现用户分层，精准识别高价值客户；
通过 Doris 优化查询性能，支撑秒级交互式分析；
实时地域分析模块实现 5 分钟级数据更新，满足业务监控需求