随着电商市场的迅猛发展用户行为数据的重要性日益凸显。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出电商平台需要深入了解用户的购物习惯、偏好以及需求因此开发本款基于逻辑回归的天猫用户忠诚度分析与预测系统。系统是基于B/S架构首先通过Selenium爬虫和Xpath技术实现了对天猫平台商品信息和商品评论信息的自动抓取包括商品的图片、价格、链接地址、评论人账号名等信息然后通过pandas写入到csv文件中再通过hadoop和spark大数据存储和计算保存到mysql数据库管理系统中。用户进入系统可以查看性别统计关键词统计年龄统计商品列表数据等可视化数据并且当用户点击一个商品之后会根据协同过滤算法给出2个相关商品的推荐并通过逻辑回归算法给出未来15天的商品销售预测图。希望通过本系统商家可以更好地理解用户需求同时为商家的市场策略制定提供数据支持。系统程序与模块结构图总的来说系统前台页面使用vue-cli结合Echarts实现主要页面包括注册与登录页面可视化数据主页后台管理页面等。后台项目包括了爬虫程序大数据程序可视化数据展示后台程序和用户登录与注册后台程序所以本质这个项目由五个程序组成。在这五个程序中又需要进行模块化的细分可视化数据包括了性别统计关键词统计年龄统计商品列表数据等模块。首页显示功能实现在用户输入网址后进入系统首页系统的首页需要展示的内容是最多的如下图所示展示的内容包括有性别统计关键词统计年龄统计商品列表数据等可视化数据。可视化页面的展示是通过一个个vue组件封装之后然后引入到主页实现的这样的好处是通过vue组件化的特点可以很好的进行项目的维护和功能的替换具体如下图所示。