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    MOVIEPLEX分析系统
     

    MOVIEPLEX大数据分析系统项目介绍


    一、背景

    网络视频行业是一个朝阳的互联网产业,自2005年以来,各种视频网站如雨后春笋般发展起来。2011年后,网络视频发展进入一个成熟期,行业逐步走向升级调整阶段,产业链日趋成熟,分工相对明确。而在大数据时代下,视频网站营销的重点在于海量?#21335;?#36153;者信息?#35797;矗?#25366;掘用户的需求,目的在于在自身盈利模式?#30446;?#26550;内逐步培养用户?#21335;?#36153;习惯。

    二、简介

    “MOVIEPLEX”是罗马尼亚的一个在线视频点播网站,用户可以在该网站上在线浏览观看电影?#35797;础?/span>

    通过MOVIEPLEX大数据分析系统,反映了用户?#21335;?#22909;、消费习惯、需求等相关信息,而这些信息为挖掘大数据价值提供了基础,可以发现哪些用户是优质客户、哪些用户具有潜在的商?#23548;?#20540;,营销策略上可以更为灵活,能够针对于不同的用户或用户群体投放更为精准的营销策略(?#28909;?#24191;告、电影推荐),用户在打开网站时能够看到自已喜欢的视频推荐,是自己?#34892;?#36259;的内容,这样就很容易提高用户的购买率。在观看视频时所接触的广告?#37096;?#20197;根据不同用户或用户群体的自身价值,做出更为精准的营销,既减少了对非目标用户的广告打扰,优化了视频广告服务,又可以吸引更多的企业广告主投放广告,更好的挖掘每个用户身上潜在的商?#23548;?#20540;。

     三、数据来源

    MOVIEPLEX大数据分析系统,是一个大数据离线分析系统,基于甲骨文的真实项目案例,所有数据均来源于甲骨文公司,在经过甲骨文公司对数据进行脱敏处理后,我们拿到了以下几种类型的数据?#35797;矗?/span>

    1、网站现有电影及相关数据?#35797;矗?/span>

    2、电影的票房数据?#35797;矗?/span>

    3、预购电影的数据?#35797;矗?/span>

    4、网站注册用户的信息?#35797;矗?/span>

    5、用户在网站?#31995;?#25628;索记录。

    四、技术架构

    本系统采用Spark+Scala+J2EE。使用Spark+Scala做原始数据标准化及清洗工作, Spark+Scala进行学生数据分析及挖掘,将分析结果存储到MySQL数据库中。J2EE技术对分析结果进行查询?#25925;荊?#20351;用Echarts3.0技术进行数据可视化。

    1、将原始数据文件存入HDFS中;

    2、数据标准化及清洗:使用Spark+Scala对各数据源的数据进行数据清?#30784;?#36716;化、转码等工作,并形成系统标准化的数据格式,为数据分析挖掘做准备;

    3、根据业务模块逻辑建立数据模型,使用Spark+ Scala技术按照数据模?#22270;?#19994;务逻辑进行算法编程;

    4、J2EE技术开发业务?#25925;?#31995;统,使用Echarts3.0技术将各模块算法处理的数据结果进行图表?#25925;盡?/span>

    五、模块介绍

    在整个大数据分析系统中包含了六大模块:

    1、电影画像:

         通过对电影主演、导演、票房、类型等几个维度数据的分析,可以得出该电影画像并形成雷达图,可以对该电影优良程度有一个比?#29616;?#35266;的了解。

    2、热门电影:

               过对电影的票房数据及电影画像的分析,可以得出目前市场关注度较高的五部电影。

    3、电影相关性分析:

                通过对所有电影画像的分析,可以得出决定一部电影优良或受欢迎程度的关键指标。

    4、销售指数:

             通过预购电影的数据及该电影画像的分析,可以得出哪些电影在网站上映后能够得到更多的点击和观注。

    5、客户终身价值:

                通过对注册用户的年龄、国籍、收入、教育程度等几个维度的数据分析,可以得出在哪些用户身上具有较强的潜在商?#23548;?#20540;、具有商?#23548;?#20540;?#30446;?#25143;集中在哪些用户群体当中、不同的用户群体?#24515;?#20123;不一样?#21335;?#22909;。

    6、推荐电影:

                通过对用户的数据分析,可以得出每个用户的不同喜好,针对不同用户的需求,为用户进行精准的、量身的电影推荐及推送。

     


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