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文档简介

大数据分析技术实操课程讲义2.交互式可视化：Tableau用户行为Dashboard场景：用Tableau整合用户行为数据，制作“流量-转化-留存”的交互式看板。操作流程：数据导入：连接MySQL/HDFS数据源，处理维度（时间、渠道）和度量（UV、PV、转化率）；可视化设计：用“折线图”展示UV趋势，“漏斗图”展示转化流程，“热力图”展示用户地域分布；交互设置：添加“时间筛选器”“渠道筛选器”，实现钻取（如从“渠道”钻取到“子渠道”）。四、工具与环境搭建指南（一）本地开发环境（Windows/macOS）1.Anaconda环境配置：激活环境：`condaactivatebigdata`安装依赖：`pipinstallpandasnumpyscikit-learnpysparkpyecharts`2.IDE选择：Python开发：PyCharm（配置Anaconda环境）或JupyterNotebook（`condainstalljupyter`）；大数据框架：IDEA（安装Scala插件，配置SparkSDK）。（二）集群环境搭建（Linux）1.Hadoop伪分布式集群：安装JavaJDK（`sudoaptinstallopenjdk-8-jdk`），配置`JAVA_HOME`；修改配置文件（`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`等），格式化HDFS（`hdfsnamenode-format`），启动集群（`start-all.sh`）。2.SparkonYARN：配置`SPARK_HOME`，提交作业：`spark-submit--masteryarn--deploy-modeclientyour_script.py`五、案例实战：电商用户生命周期分析（一）项目背景某跨境电商平台需分析用户从“首次访问”到“复购/流失”的全周期行为，优化运营策略。（二）实施流程1.数据采集层用户行为日志：用Flume采集Nginx日志，解析出“访问时间、用户ID、行为类型（浏览/加购/下单）、商品ID”；商品与订单数据：用Sqoop从MySQL同步“商品表、订单表”到HDFS；用户画像数据：用Python爬虫补充用户地域、设备信息。2.数据处理层清洗：用PySpark清洗日志中的脏数据（如时间戳格式错误、用户ID缺失）

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