2025 睿抗 CAIP 大数据应用开发赛项决赛样题
2025RAICOM 睿抗机器人开发者大赛大数据应用开发赛项决赛样题 20251009
睿抗CAIP强脑赛道项目背景与介绍
项目背景
在数字化电商时代，用户行为分析平台作为电商系统的核心组件，承担着用户画像分析、行为预测、个性化推荐、流失预警等重要功能。本项目基于国产操作系统环境，采用现代化的大数据技术栈，构建了一个功能完整、性能优异的智能电商分析平台。
项目介绍
本项目是一个基于大数据技术栈开发的电商用户行为分析平台，采用微服务架构设计。系统具备以下核心功能：
- 实时用户行为监控：基于 Kafka 的实时数据流处理、用户行为实时展示。
- 数据分析引擎：基于 Spark 的离线数据处理、Hive 数据仓库分析。
- 智能分析：基于机器学习的用户分群、流失预测、商品推荐。
- 可视化展示：基于 ECharts 的多维度数据可视化、交互式图表。
- Web 服务：基于 FastAPI 的 RESTful API、实时数据推送。
- 前端界面：响应式设计、实时数据更新、用户友好界面。
技术栈
- 大数据平台：Hadoop HDFS + YARN + Spark + Hive + HBase + Kafka。
- 后端开发：FastAPI + Pydantic + Uvicorn + SQLite/MariaDB。
- AI 算法：PyTorch + Scikit-learn + 机器学习预测模型。
- 前端技术：HTML5 + CSS3 + JavaScript + ECharts。
- 开发环境：Python 3.12 + Anaconda + Docker + Ubuntu。
项目结构
ecommerce-user-behavior/├── src/ # 核心源码│ ├── data_models.py # 数据模型定义│ ├── data_generator.py # 实时数据生成器│ ├── data_processor.py # 数据处理器│ └── ml_analyzer.py # 机器学习分析器├── web/ # Web 服务│ ├── app.py # FastAPI 主应用│ └── static/ # 静态文件│ └── index.html # 前端页面├── config/ # 配置文件│ ├── settings.py # 项目配置│ └── config.py # 系统配置├── data/ # 数据存储│ ├── raw/ # 原始数据│ └── processed/ # 处理后数据├── models/ # 模型文件├── scripts/ # 脚本文件│ ├── start_project.sh # 项目启动脚本│ └── stop_project.sh # 项目停止脚本├── logs/ # 日志文件├── requirements.txt # Python 依赖└── README.md # 项目说明实操比赛题目
模块一：大数据平台搭建（20%）
任务一：基于国产操作系统搭建大数据平台
题目 1.1
在国产操作系统环境中，需要配置 Hadoop 环境变量。请完成以下操作：
# 1. 设置 JAVA_HOME 环境变量export JAVA_HOME=____
# 2. 设置 HADOOP_HOME 环境变量export HADOOP_HOME=____
# 3. 设置 HDFS 配置目录export HADOOP_CONF_DIR=____
# 4. 将 Hadoop 命令添加到 PATHexport PATH=$PATH:____/bin:____/sbin答案：____ ____ ____ ____ ____ （每空 1 分，共 5 分）
题目 1.2
在 Hadoop 配置文件中，需要设置正确的 HDFS 配置。请在 hdfs-site.xml 中补充：
<property> <name>dfs.replication</name> <value>____</value></property>
<property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>____</value></property>
<property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>____</value></property>
<property> <name>dfs.namenode.http-address</name> <value>____</value></property>答案：____ ____ ____ ____ （每空 1 分，共 4 分）
任务二：搭建离线处理平台
题目 2.1
在 Spark 配置中，需要设置正确的 Master URL。请在 spark-defaults.conf 中补充：
# Spark 配置spark.master=____spark.app.name=____spark.driver.memory=____spark.executor.memory=____答案：____ ____ ____ ____ （每空 1 分，共 4 分）
题目 2.2
在 Hive 配置中，需要设置正确的元数据存储。请在 hive-site.xml 中补充：
<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:derby:;databaseName=____;create=true</value></property>
<property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>____</value></property>答案：____ ____ （每空 1 分，共 2 分）
任务三：搭建实时处理平台
题目 3.1
在 Kafka 配置中，需要设置正确的 Zookeeper 连接。请在 server.properties 中补充：
# Kafka 配置broker.id=0listeners=____://localhost:9092log.dirs=____zookeeper.connect=____答案：____ ____ ____ （每空 1 分，共 3 分）
题目 3.2
在 Kafka 主题创建中，需要设置正确的分区和副本数。请补充：
# 创建用户行为主题kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic user-behavior --partitions ____ --replication-factor ____答案：____ ____ （每空 1 分，共 2 分）
模块二：数据处理（25%）
任务四：数据抽取
题目 4.1
在数据生成器中，需要修复 JSON 序列化问题。请在 data_generator.py 中补充：
# Kafka 生产者配置self.producer = KafkaProducer( bootstrap_servers=KAFKA_CONFIG['bootstrap_servers'], value_serializer=lambda v: json.dumps(v, ensure_ascii=False, default=____).encode('utf-8'))答案：____ （1 分）
题目 4.2
在用户行为数据生成中，需要添加正确的行为类型权重。请在 data_generator.py 中补充：
def generate_user_behavior(self): user = random.choice(self.users) product = random.choice(self.products) session = self._get_or_create_session(user.user_id)
# 行为类型权重 behavior_weights = { BehaviorType.VIEW: ____, BehaviorType.CLICK: ____, BehaviorType.ADD_TO_CART: ____, BehaviorType.REMOVE_FROM_CART: ____, BehaviorType.SEARCH: ____, BehaviorType.FAVORITE: 0.05, BehaviorType.SHARE: ____, BehaviorType.REVIEW: 0.05 }答案：____ ____ ____ ____ ____ ____ （每空 1 分，共 6 分）
题目 4.3
在订单数据生成中，需要添加正确的订单状态选择。请补充：
def generate_order(self): user = random.choice(self.users) if random.random() > DATA_GENERATION_CONFIG['order_probability']: return None
# 选择 1-5 个商品 num_items = random.randint(1, 5) selected_products = random.sample(self.products, num_items) order_id = str(uuid.uuid4()) order_time = datetime.now()
# 计算订单金额 total_amount = 0 order_items = []
for product in selected_products: quantity = random.randint(1, 3) unit_price = product.price total_price = unit_price * quantity total_amount += total_price
order_item = OrderItem( item_id=str(uuid.uuid4()), order_id=order_id, product_id=product.product_id, quantity=quantity, unit_price=unit_price, total_price=total_price ) order_items.append(order_item)
# 计算优惠和最终金额 discount_amount = total_amount * random.uniform(0, 0.3) shipping_fee = random.uniform(0, 20) if total_amount < ____ else 0 final_amount = total_amount - discount_amount + shipping_fee
order = Order( user_id=user.user_id, order_id=order_id, order_time=order_time, total_amount=round(total_amount, 2), discount_amount=round(discount_amount, 2), final_amount=round(final_amount, 2), status=random.choice(list(____)), payment_method=random.choice(self.payment_methods), shipping_address=f"{random.choice(self.cities)}{random.randint(1, 10)}区{random.randint(1, 100)}号", shipping_fee=round(shipping_fee, 2), coupon_code=random.choice([None, f"COUPON_{random.randint(1000, 9999)}"]), notes=random.choice([None, "请尽快发货", "包装精美", "货到付款"]) ) return order, order_items答案：____ ____ （每空 1 分，共 2 分）
题目 4.4
在数据生成器初始化中，需要添加正确的设备类型列表。请补充：
def __init__(self): ____ self.producer = KafkaProducer( bootstrap_servers=KAFKA_CONFIG['bootstrap_servers'], value_serializer=lambda v: json.dumps(v, ensure_ascii=False, default=str).encode('utf-8') ) ____ # 初始化基础数据 self.cities = ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州', '南京', '成都', '武汉', '西安', '重庆'] self.device_types = ____ self.browsers = ['Chrome', 'Firefox', 'Safari', 'Edge', 'Opera'] self.payment_methods = ['alipay', 'wechat', 'credit_card', 'debit_card', 'bank_transfer'] self._initialize_data()答案：____ ____ ____ （每空 1 分，共 3 分）
任务五：数据清洗
题目 5.1
在数据处理器中，需要添加正确的 Kafka 消费者配置。请在 data_processor.py 中补充：
def __init__(self): self.consumer_behavior = KafkaConsumer( KAFKA_CONFIG['user_behavior_topic'], bootstrap_servers=KAFKA_CONFIG['bootstrap_servers'], auto_offset_reset=____, enable_auto_commit=____, group_id=____, value_deserializer=lambda x: json.loads(x.decode('utf-8')) )答案：____ ____ ____ （每空 1 分，共 3 分）
题目 5.2
在数据清洗中，需要添加正确的异常值处理。请补充：
def process_behavior_message(self, message): try: behavior = UserBehavior(**message.value)
# 数据清洗：去除异常值 if behavior.duration and (behavior.duration < 0 or behavior.duration > ____): return # 跳过异常时长数据
if behavior.properties and behavior.properties.get('time_on_page', 0) < 0: behavior.properties['time_on_page'] = ____
self.behavior_data.append(behavior.model_dump())
# 保存到 CSV df = pd.DataFrame([behavior.model_dump(mode='json')]) df.to_csv(self.processed_data_path, mode=____, header=False, index=False) except Exception as e: print(f"Error processing behavior message: {e}")答案：____ ____ ____ （每空 1 分，共 3 分）
题目 5.3
在数据分析中，需要添加正确的聚合统计。请补充：
def _perform_analysis(self): try: df = pd.read_csv(self.processed_data_path) if df.empty: return
# 时间特征提取 df['timestamp'] = pd.____(df['timestamp']) df['hour'] = df['timestamp'].dt.____ df['day_of_week'] = df['timestamp'].dt.____
# 小时行为统计 hourly_behavior = df.groupby('____')['behavior_type'].____().to_dict()
# 设备类型统计 device_distribution = df.groupby('device_type')['behavior_type'].agg( lambda x: x.____[0] if not x.mode().empty else 'unknown' ).to_dict()
# 用户活跃度分析 user_activity = df.groupby('user_id')['behavior_type'].____().to_dict()
analysis_results = { "timestamp": datetime.now().isoformat(), "hourly_behavior": hourly_behavior, "device_distribution": device_distribution, "user_activity": user_activity }
with open(self.analysis_data_path, 'w') as f: json.dump(analysis_results, f, ensure_ascii=False, indent=4) except Exception as e: print(f"Error performing analysis: {e}")答案：____ ____ ____ ____ ____ ____ ____ （每空 1 分，共 7 分）
模块三：数据挖掘（15%）
任务六：特征工程
题目 6.1
在机器学习分析器中，需要添加正确的特征工程。请在 ml_analyzer.py 中补充：
def _get_user_data(self): try: df_behaviors = pd.read_csv(os.path.join(DATA_DIR, 'user_behaviors.csv')) df_orders = pd.read_csv(os.path.join(DATA_DIR, 'order_events.csv')) df_profiles = pd.read_csv(os.path.join(DATA_DIR, 'user_profiles.csv'))
# 转换时间戳 df_behaviors['timestamp'] = pd.to_datetime(df_behaviors['timestamp']) df_orders['order_date'] = pd.to_datetime(df_orders['order_date']) df_profiles['last_active'] = pd.____(df_profiles['last_active'])
# 聚合行为数据 user_activity = df_behaviors.groupby('user_id').agg( total_views=('event_type', lambda x: (x == 'view').sum()), total_clicks=('event_type', lambda x: (x == 'click').sum()), total_add_to_cart=('event_type', lambda x: (x == 'add_to_cart').sum()), total_purchases=('event_type', lambda x: (x == 'purchase').sum()), last_behavior_time=('timestamp', 'max') ).reset_index()
# 聚合订单数据 user_orders = df_orders.groupby('user_id').agg( total_order_count=('order_id', 'count'), total_spent=('total_amount', 'sum'), last_purchase_date=('order_date', 'max') ).reset_index()
# 合并数据 user_data = pd.merge(df_profiles, user_activity, on='user_id', how='left') user_data = pd.merge(user_data, user_orders, on='user_id', how='left') user_data = user_data.fillna(0) # 填充 NaN
# 特征工程 user_data['days_since_last_active'] = (datetime.now() - user_data['last_active']).dt.days user_data['days_since_last_purchase'] = (datetime.now() - user_data['last_purchase_date']).dt.____ user_data['days_since_last_purchase'] = user_data['days_since_last_purchase'].fillna(user_data['days_since_last_active'])
# 定义流失标签 user_data['churn'] = (user_data['days_since_last_active'] > ____).astype(int) return user_data except FileNotFoundError: print("Required data files not found for ML analysis.") return pd.DataFrame() except Exception as e: print(f"Error loading or processing user data for ML: {e}") return pd.DataFrame()答案：____ ____ ____ （每空 1 分，共 3 分）
题目 6.2
在用户分群分析中，需要添加正确的聚类算法。请补充：
def analyze_user_segmentation(self, n_clusters=4): user_data = self._get_user_data() if user_data.empty: return ()
features = user_data[['total_views', 'total_clicks', 'total_purchases', 'total_spent', 'days_since_last_active']]
if self.scaler is None: self.scaler = StandardScaler() features_scaled = self.scaler.____(features) else: features_scaled = self.scaler.transform(features)
if self.user_segmentation_model is None: self.user_segmentation_model = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=____, n_init=10) self.user_segmentation_model.____(features_scaled) else: ____
self._save_models()
user_data['segment'] = self.user_segmentation_model.____(features_scaled) segment_analysis = user_data.groupby('segment').agg( count=('user_id', 'count'), avg_views=('total_views', 'mean'), avg_clicks=('total_clicks', 'mean'), avg_purchases=('total_purchases', 'mean'), avg_spent=('total_spent', 'mean'), avg_days_inactive=('days_since_last_active', 'mean') ).to_dict('index')
return user_data[['user_id', 'segment']].to_dict('records'), segment_analysis答案：____ ____ ____ ____ （每空 1 分，共 4 分）
任务七：模型训练
题目 7.1
在流失预测模型训练中，需要添加正确的数据分割。请补充：
def train_churn_prediction_model(self): user_data = self._get_user_data() if user_data.empty or 'churn' not in user_data.columns or len(user_data['churn'].unique()) < 2: print("Not enough data or churn labels for training churn prediction model.") return False
features = user_data[['total_views', 'total_clicks', 'total_purchases', 'total_spent', 'days_since_last_active', 'days_since_last_purchase']] labels = user_data['churn']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( features, labels, test_size=____, random_state=____ )
if self.scaler is None: self.scaler = StandardScaler() X_train_scaled = self.scaler.____(X_train) X_test_scaled = self.scaler.transform(X_test) else: X_train_scaled = self.scaler.transform(X_train) X_test_scaled = self.scaler.transform(X_test)
self.churn_prediction_model = RandomForestClassifier( n_estimators=____, random_state=42 ) self.churn_prediction_model.____(X_train_scaled, y_train) y_pred = self.churn_prediction_model.____(X_test_scaled)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Churn prediction model trained with accuracy: {accuracy}") self._save_models() return True答案：____ ____ ____ ____ ____ ____ （每空 1 分，共 6 分）
题目 7.2
在商品推荐算法中，需要添加正确的推荐逻辑。请补充：
def recommend_products(self, user_id: str, num_recommendations: int = 5): user_data = self._get_user_data() user_profile_row = user_data[user_data['user_id'] == user_id]
if user_profile_row.empty: return {"user_id": user_id, "recommendations": [], "message": "User not found"}
try: df_products = pd.read_csv(os.path.join(DATA_DIR, 'product_events.csv')) except FileNotFoundError: print("Product data file not found for recommendations.") return {"user_id": user_id, "recommendations": [], "message": "Product data not available"}
favorite_categories = eval(user_profile_row['favorite_categories'].iloc[0]) recommended_products = [] for category in favorite_categories: category_products = df_products[df_products['category'] == category].nlargest( num_recommendations, '____' ) recommended_products.extend(category_products['product_id'].tolist())
# 如果推荐不足，用高评分商品补充 if len(recommended_products) < num_recommendations: top_products = df_products.nlargest(num_recommendations, '____')['product_id'].tolist() for prod_id in top_products: if prod_id not in recommended_products: recommended_products.append(prod_id) if len(recommended_products) >= num_recommendations: break
return {"user_id": user_id, "recommendations": recommended_products[:num_recommendations]}答案：____ ____ （每空 1 分，共 2 分）
模块四：数据采集与实时计算（20%）
任务八：数据采集
题目 8.1
在 Kafka 主题管理中，需要添加正确的主题创建逻辑。请在 start_project.sh 中补充：
# 检查 Kafka 主题是否存在，如果不存在则创建KAFKA_TOPICS=("user-behavior" "order-events" "product-events" "user-profile")
for TOPIC in "${KAFKA_TOPICS[@]}"; do EXISTS=$(/home/zkpk/bigdata/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list | grep -w "$TOPIC") if [ -z "$EXISTS" ]; then echo "创建 Kafka 主题: $TOPIC" /home/zkpk/bigdata/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic "$TOPIC" --partitions ____ --replication-factor ____ else echo "Kafka 主题 '$TOPIC' 已存在。" fidone答案：____ ____ （每空 1 分，共 2 分）
题目 8.2
在数据生成器启动中，需要添加正确的环境变量设置。请补充：
# 启动数据生成器echo "启动用户行为数据生成器..."____ "$PROJECT_HOME/src/data_generator.py" > "$LOGS_DIR/data_generator.log" 2>&1 &echo $! > "$PID_DIR/____"答案：____ ____ （每空 1 分，共 2 分）
任务九：数据处理
题目 9.1
在 Web 应用中，需要添加正确的 Kafka 消费者线程。请在 app.py 中补充：
def consume_kafka_messages(): global realtime_metrics consumer_behavior = KafkaConsumer( KAFKA_CONFIG['____'], bootstrap_servers=KAFKA_CONFIG['bootstrap_servers'], auto_offset_reset='____', enable_auto_commit=____, group_id='fastapi-behavior-consumer', value_deserializer=lambda x: json.loads(x.decode('utf-8')) ) print("开始消费 Kafka 数据...")
for message in consumer_behavior.poll(timeout_ms=100).values(): try: for msg in message: behavior = UserBehavior(**msg.value) realtime_behaviors.append(behavior.model_dump())
# 更新实时指标 realtime_metrics["behavior_distribution"][behavior.event_type] += 1 realtime_metrics["device_distribution"][behavior.device_type] += 1 realtime_metrics["hourly_activity"][behavior.timestamp.hour] += 1
if behavior.event_type == 'view': realtime_metrics["total_views"] += 1 elif behavior.event_type == 'click': realtime_metrics["total_clicks"] += 1 elif behavior.event_type == 'add_to_cart': realtime_metrics["total_add_to_cart"] += 1 elif behavior.event_type == 'purchase': realtime_metrics["total_purchases"] += 1 except Exception as e: print(f"Error processing behavior message in FastAPI: {e}, Message: {msg.value}")答案：____ ____ ____ （每空 1 分，共 3 分）
题目 9.2
在实时数据 API 中，需要添加正确的数据返回格式。请补充：
@app.get("/api/realtime_metrics")async def get_realtime_metrics(): # 确保小时活动覆盖所有 24 小时 full_hourly_activity = ((h, realtime_metrics["hourly_activity"].get(h, 0)) for h in range(____))
return { "total_views": realtime_metrics["____"], "total_clicks": realtime_metrics["total_clicks"], "total_add_to_cart": realtime_metrics["total_add_to_cart"], "total_purchases": realtime_metrics["____"], "total_orders": realtime_metrics["total_orders"], "total_revenue": round(realtime_metrics["total_revenue"], 2), "behavior_distribution": dict(realtime_metrics["behavior_distribution"]), "category_distribution": dict(realtime_metrics["category_distribution"]), "device_distribution": dict(realtime_metrics["device_distribution"]), "hourly_activity": dict(sorted(____)) }答案：____ ____ ____ ____ （4 分）
题目 9.3
在机器学习分析 API 中，需要添加正确的用户分群接口。请补充：
@app.get("/api/user_segmentation")async def get_user_segmentation(): try: user_segments, segment_summary = ml_analyzer.____() return {"user_segments": user_segments, "segment_summary": segment_summary} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=f"User segmentation failed: {e}")
@app.get("/api/churn_prediction/{user_id}")async def get_churn_prediction(user_id: str): try: churn_risk = ml_analyzer.____(user_id) return churn_risk except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Churn prediction failed for user {user_id}: {e}")
@app.get("/api/product_recommendations/{user_id}")async def get_product_recommendations(user_id: str): try: recommendations = ml_analyzer.____(user_id) return recommendations except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Product recommendations failed for user {user_id}: {e}")答案：____ ____ ____ （每空 1 分，共 3 分）
题目 9.4
在数据流处理中，需要添加正确的实时统计更新。请补充：
def update_traffic_stats(data): global realtime_metrics ____ behavior_type = data.get('behavior_type', "unknown") realtime_metrics["behavior_distribution"][behavior_type] += 1
# 更新设备分布统计 device_type = data.get('device_type', "unknown") realtime_metrics["device_distribution"][device_type] += 1
# 更新小时活跃度统计 timestamp = data.get('timestamp', datetime.now()) if isinstance(timestamp, str): timestamp = datetime.____(timestamp)
hour = timestamp.____ realtime_metrics["hourly_activity"][hour] += 1
# 更新总计数 if behavior_type == 'view': realtime_metrics["total_views"] += 1 elif behavior_type == 'click': realtime_metrics["total_clicks"] += 1 elif behavior_type == 'add_to_cart': realtime_metrics["total_add_to_cart"] += 1 elif behavior_type == 'purchase': realtime_metrics["total_purchases"] += 1 realtime_metrics["total_orders"] += 1 realtime_metrics["total_revenue"] += data.get('total_amount', 0)答案：____ ____ ____ （3 分）
题目 9.5
在数据持久化中，需要添加正确的数据保存逻辑。请补充：
def save_data_periodically(self): if self.behavior_data: df_behavior = pd.DataFrame(self.behavior_data) df_behavior['timestamp'] = pd.to_datetime(df_behavior['timestamp']) df_behavior.to_csv( os.path.join(DATA_DIR, 'user_behaviors.csv'), mode=____, header=not os.path.exists(os.path.join(DATA_DIR, 'user_behaviors.csv')), index=False ) self.behavior_data = [] # 清空数据
if self.order_data: df_orders = pd.DataFrame(self.order_data) df_orders['order_date'] = pd.to_datetime(df_orders['order_date']) df_orders.to_csv( os.path.join(DATA_DIR, 'order_events.csv'), mode=____, header=not os.path.exists(os.path.join(DATA_DIR, 'order_events.csv')), index=False ) self.order_data = [] # 清空数据
if self.user_profile_data: df_user_profiles = pd.DataFrame(list(self.user_profile_data.values())) df_user_profiles['last_active'] = pd.to_datetime(df_user_profiles['last_active']) df_user_profiles.to_csv( os.path.join(DATA_DIR, 'user_profiles.csv'), mode=____, index=False ) # 覆盖保存最新状态答案：____ ____ ____ （每空 1 分，共 3 分）
模块五：数据可视化（10%）
任务十：制作图表
题目 10.1
在前端 JavaScript 中，需要添加正确的图表初始化。请在 index.html 中补充：
// 初始化图表function initCharts() { charts.behaviorDistribution = echarts.init(document.getElementById('behaviorDistributionChart')); charts.deviceDistribution = echarts.____(document.getElementById('deviceDistributionChart')); charts.hourlyActivity = echarts.init(document.getElementById('hourlyActivityChart')); charts.userSegmentation = echarts.init(document.getElementById('userSegmentationChart'));
// 响应式调整 window.addEventListener('resize', function() { Object.values(charts).forEach(chart => chart.____()); });}答案：____ ____ （每空 1 分，共 2 分）
题目 10.2
在用户 behavior 分布图表中，需要添加正确的饼图配置。请补充：
// 更新用户行为分布图表function updateBehaviorChart(data) { const behaviorData = Object.entries(data.behavior_distribution).map(([name, value]) => ({ name: name === 'view' ? '预览' : name === 'click' ? '点击' : name === 'add_to_cart' ? '加购物车' : name === 'purchase' ? '购买' : name === 'favorite' ? '收藏' : '分享', value: ____ }));
charts.behaviorDistribution.setOption({ title: { text: '用户行为分布', left: 'center', show: false }, tooltip: { trigger: 'item' }, legend: { orient: 'vertical', left: 'left' }, series: [{ name: '行为类型', type: '____', radius: '____', data: behaviorData, emphasis: { itemStyle: { shadowBlur: 10, shadowOffsetX: 0, shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)' } } }] });}答案：____ ____ ____ （每空 1 分，共 3 分）
题目 10.3
在 24 小时活跃度趋势图表中，需要添加正确的时间序列配置。请补充：
// 更新 24 小时活跃度趋势图表function updateHourlyActivityChart(data) { const hours = Object.keys(data.hourly_activity).map(hour => `${hour}:00`); const activityData = Object.values(data.hourly_activity);
charts.hourlyActivity.setOption({ title: { text: '24小时活跃度趋势', left: 'center', show: false }, tooltip: { trigger: 'axis' }, xAxis: { type: 'category', data: hours }, yAxis: { type: 'value', name: '活跃度' }, series: [{ name: '活跃度', type: '____', data: activityData, smooth: ____, itemStyle: { color: '#91cc75' } }] });}答案：____ ____ （每空 1 分，共 2 分）
任务十一：分析数据
题目 11.1
在实时监控功能中，需要添加正确的定时更新逻辑。请补充：
// 开始实时监控function startRealTime() { if (realTimeInterval) clearInterval(realTimeInterval);
realTimeInterval = setInterval(async () => { try { const response = await fetch('____'); const data = await response.json();
if (data.____ === 'success') { updateBehaviorChart(data); updateDeviceChart(data); updateHourlyActivityChart(data);
// 更新指标显示 document.getElementById('totalViews').innerText = data.total_views; document.getElementById('totalClicks').innerText = data.total_clicks; document.getElementById('totalPurchases').innerText = data.total_purchases; document.getElementById('totalRevenue').innerText = data.total_revenue.toFixed(2);
document.getElementById('status').textContent = '状态:实时监控中 - ' + new Date().toLocaleTimeString(); } } catch (error) { console.error('实时监控出错:', error); } }, ____); // 每 3 秒更新一次
document.getElementById('startBtn').disabled = true; document.getElementById('stopBtn').disabled = false; document.getElementById('status').textContent = '状态:实时监控已启动';}答案：____ ____ ____ （每空 1 分，共 3 分）
模块六：综合分析任务（5%）
任务十二：分析数据
题目 12.1
在系统健康检查中，需要添加正确的服务状态监控。请在 app.py 中补充：
@app.get("/api/health")async def health_check(): kafka_status = "healthy" try: # 尝试列出主题来检查 Kafka 连接 ____ except Exception: kafka_status = "unhealthy"
ml_model_status = "healthy" if ml_analyzer.user_segmentation_model and ml_analyzer.churn_prediction_model else "uninitialized"
return { "status": "ok", "kafka_status": kafka_status, "ml_models": ml_model_status, "timestamp": datetime.now() }答案：____ （1 分）
题目 12.2
在数据分析 API 中，需要添加正确的统计计算。请补充：
@app.get("/api/behavior/analysis")async def get_behavior_analysis(): try: return { "status": "____", "data": { "behavior_distribution": realtime_metrics["behavior_distribution"], "device_distribution": realtime_metrics["behavior_distribution"], "hourly_activity": [ { "hour": f"{i}:00", "activity": realtime_metrics["hourly_activity"].get(i, 0) } for i in range(____) ] } } except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))答案：____ ____ （每空 1 分，共 2 分）
任务十三：提出方案
题目 13.1
在项目启动脚本中，需要添加正确的服务启动顺序。请在 start_project.sh 中补充：
#!/bin/bash
PROJECT_HOME="/home/zkpk/projects/ecommerce-user-behavior"PYTHON_ENV="/home/zkpk/Anaconda3/bin/python"KAFKA_HOME="/home/zkpk/bigdata/kafka"
echo "启动电商用户行为分析平台..."
# 1. 检查大数据环境状态echo "检查大数据环境状态..."/home/zkpk/bigdata/check-bigdata.shif [ $? -ne 0 ]; then echo "大数据环境检查失败，请确保所有组件已正确启动。" exit ____fi
# 2. 检查并创建 Kafka 主题echo "检查 Kafka 主题..."export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin____
# 3. 启动数据生成器echo "启动用户行为数据生成器..."nohup $PYTHON_ENV $PROJECT_HOME/src/data_generator.py > $PROJECT_HOME/logs/data_generator.log 2>&1 &echo $! > $PROJECT_HOME/pids/data_generator.pidsleep 2
# 4. 启动数据处理器echo "启动数据处理器..."nohup $PYTHON_ENV $PROJECT_HOME/src/data_processor.py > $PROJECT_HOME/logs/data_processor.log 2>&1 &echo $! > $PROJECT_HOME/pids/data_processor.pidsleep 2
# 5. 启动 Web 服务echo "启动 Web 服务..."export PYTHONPATH=$PROJECT_HOME:$PYTHONPATHnohup $PYTHON_ENV -m uvicorn web.app:app --host 0.0.0.0 --port 8080 > $PROJECT_HOME/logs/web_service.log 2>&1 &echo $! > $PROJECT_HOME/pids/web_service.pidsleep 5
echo "平台启动完成!"echo "Web 界面: http://localhost:8080"echo "使用 $PROJECT_HOME/stop_project.sh 停止所有服务"答案：____ ____ （每空 1 分，共 2 分）