一.針對淘寶app一個月的資料進行流量運營分析，主要包括：
              1.app流量分析
                  (1).pv頁面瀏覽量
                  (2).uv獨立訪客
                  (3).訪問深度
                  (4).每天訪客數和成交量
                  (5).不同時段的訪客數及成交量
                  (6).流失率
              2.使用者行為分析
                  (1).使用者瀏覽活躍時段
                  (2).使用者購買活躍時段
                  (3).使用者瀏覽最多的類目
                  (4).使用者收藏最多的類目
                  (5).使用者加購最多的類目
                  (6).使用者購買最多的類目
                  (7).最近 30 天購買次數
                  (8).最近 7 天的活躍天數
                  (9).復購率
              3.商品分析
                  (1).瀏覽量最多和最少的 TOP5 類目
                  (2).收藏量最多和最少的 TOP5 類目
                  (3).加購量最多和最少的 TOP5 類目
                  (4).購買量最多和最少的 TOP5 類目

 資料集【taobao_persona.csv】來自和鯨社群 https://www.kesci.com/home/dataset/5ef7024363975d002c9235d3，
 記錄了 2014 年 11 月 18 日至 2014 年 12 月 18 日的電商 APP 部分使用者行為記錄，原始資料共 23291027 條，共有 6 個屬性。

      屬性名                 屬性值
      user_id                 使用者 ID,一個 ID 允許觸發多個行為
      item_id                 商品 ID
      behavior_type           使用者行為型別，包括瀏覽=1，收藏=2，加入購物車=3，購買=4
      user_geohash            使用者地理位置
      item_category           商品所屬類目的 ID
      time                    使用者行為發生的日期和時刻，值域為 2014/11/18-2014/12/18

二.利用spark3.0,java1.8對以上資料進行分析與統計，
程式碼：TrafficOperationAnalysis淘寶APP一個月資料的流量運營分析(
 
https://github.com/jiangnanboy/spark_tutorial)