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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的消费者信息资源,挖掘用户的需求,目的在于在自身盈利模式的框架内逐步培养用户的消费习惯。

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资源。

通过MOVIEPLEX大数据分析系统,反映了用户的喜好、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业价值,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(比如广告、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,是自己感兴趣的内容,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也可以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业价值。

 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资源:

1、网站现有电影及相关数据资源;

2、电影的票房数据资源;

3、预购电影的数据资源;

4、网站注册用户的信息资源;

5、用户在网站上的搜索记录。

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展示,使用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洗、转化、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技术按照数据模型及业务逻辑进行算法编程;

4、J2EE技术开发业务展示系统,使用Echarts3.0技术将各模块算法处理的数据结果进行图表展示。

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较直观的了解。

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业价值、具有商业价值的客户集中在哪些用户群体当中、不同的用户群体有哪些不一样的喜好。

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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