大数据时代个人网购订单分析及预测平台

    通过大数据对网购订单的分析，能够实现电子商务时代的网络购物的研究，首先，要了解本课题主要研究数据分析及预测，所以根据毕业设计的课题的背景、目标、意义从相关资料中了解到常用的逻辑方法有对比法、类比法、综合法、分析法以及推理法等几种方法。
在本课题中将选用比较法、分析法和综合法对不同年龄、不同性别、不同区域、不同收入以及不同工作的用户的网购订单进行分析，进而了解到不同用户网购产品不同的因素有哪些，从而使用户更高效地找到最适合自己需要的产品。
可以根据用户以往的订单分析用户的喜好，从而帮助用户在最短时间内完成购物。
本科题可采用SQLyog、VMware Workstation Pro、SecureCRT、IntelliJ idea、Hadoop技术和MapReduce等进行研究。
个人网购订单中并不一定所有的产品都是给自己买的，也有可能是给家人朋友买的，因此有可能会预测推荐给用户一些适合家人朋友的产品。
1.网购在很多偏远地区还未普及，有很大的发展空间。
2.由于用户有可能是学生、上班族，他们取快递都不方便，容易造成丢件事故，问题如果不能及时解决，其中一部分人可能不会再选择网购。
3.大多数网购都比在实体店购物便宜，因此网购未来将迎来更多的用户。