虚拟经销商

汽车经销商租赁机会数据分析：2021-2025 项目目标: 为汽车经销商构建租赁机会预测模型，并基于观察指标、关键绩效指标(KPI)设计仪表盘。 数据来源: Dataiku_LeaseCosts数据集，涵盖15年数据，包含48个变量。 方法论: CRISP-DM (跨行业数据挖掘标准流程) 技术栈: 数据收集和理解: 访谈、业务流程图、数据字典、Google云端硬盘、Excel 数据准备: Postgres、GCP 建模: Data Science Studio (Dataiku) 部署和评估: BigQuery、Tableau、Celonis、Odoo 项目成果: 交互式仪表盘 分析报告 基于CRISP-DM的数据挖掘流程，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段。

配置网络 设置 UseDNS 为 no 关闭防火墙 关闭 SELinux 同步系统时间

电子商务系统是一个涵盖商品展示、用户注册、购物车管理、订单处理和支付结算等多方面功能的复杂应用程序。每个环节都依赖于广泛的IT知识，包括前端开发（HTML、CSS、JavaScript，React、Vue、Angular等框架）、后端开发（Java、Python、Node.js，Spring Boot、Django、Flask等）、数据库设计（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）、安全性（HTTPS加密、哈希算法存储密码、防止SQL注入和XSS攻击）、购物车功能（实时更新商品数量与价格）、支付集成（第三方支付平台如支付宝、微信支付）、订单处理（库存检查、物流跟踪、实时状态更新）以及用户认证与权限管理。

这是一个基于C#编程语言开发的电子商务应用程序，提供一个易于理解和学习的平台，特别适合初学者进行实践与提升。系统的后端采用C#，利用其面向对象特性、高效性能和与.NET Framework的良好集成，为各种功能提供坚实的基础。核心组成部分之一是SQL Server 2008数据库，用于存储和管理网站中的商品信息、用户数据和订单记录等关键数据。ASP作为系统的前端部分，通过处理用户请求，如登录、注册、商品浏览、购物车管理、下单等操作，提供动态交互体验。系统的主要功能包括用户管理、商品展示、购物车、订单处理、支付集成、后台管理以及安全性考虑。

本指南详细介绍了在虚拟机上安装Flume所需的步骤，包括安装流程、注意事项、常见问题和解决方案。

在克隆虚拟机时，请确保克隆虚拟机的网络配置与源虚拟机匹配。这包括 IP 地址、子网掩码、网关和 DNS 服务器。不正确的网络配置会导致克隆虚拟机无法访问网络或与网络上其他设备通信。

配置虚拟机资源： 硬盘：50G 内存：4G CPU：62 或 22 分区： /boot：200M /swap：2G /：全部剩余空间 准备虚拟机： 关闭防火墙： service iptables stop chkconfig iptables off 创建用户 atguigu： useradd usr100 passwd usr100 (密码 111) 创建文件夹： mkdir /opt/software /opt/module chown usr100:usr100 /opt/software /opt/module 将用户 atguigu 添加到 sudoers： sudo vim /etc/sudoers usr100 ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL 修改 hosts 文件： 在文件后追加以下内容： 192.168.1.100 hadoop100 192.168.1.101 hadoop101 192.168.1.102 hadoop102 192.168.1.103 hadoop103 192.168.1.104 hadoop104 192.168.1.105 hadoop105 192.168.1.106 hadoop106 192.168.1.107 hadoop107 192.168.1.108 hadoop108 192.168.1.109 hadoop109

UML网上虚拟商店系统构建 该项目探讨利用UML (统一建模语言)设计和开发网上虚拟商店系统。UML凭借其可视化、规范化的建模能力，为系统分析、设计和实现提供有效支持。 系统核心模块 用户模块：涵盖用户注册、登录、信息管理、订单查询等功能。 商品模块：负责商品信息管理、分类浏览、搜索等功能。 购物车模块：实现商品添加、删除、数量修改等功能。 订单模块：处理订单生成、支付、配送等流程。 支付模块：集成多种支付方式，确保交易安全便捷。 UML应用 用例图：阐明系统功能及参与者交互。 类图：定义系统类、属性和关系，构建系统静态结构。 顺序图：描述系统对象间消息传递，展示动态行为。 状态图：展现系统状态变化及触发事件。 通过UML建模，可清晰呈现系统结构和行为，为开发团队提供指导，确保系统开发符合预期目标。

本项目针对电商平台日志数据展开分析，涵盖从Web资源分析、日志获取到数据处理的全流程。通过对海量日志数据的深度挖掘，揭示用户行为模式，为电商平台运营决策提供数据支持。

该资源提供了一套基于 Spark 框架构建的电商推荐系统源码，可用于学习和实践个性化推荐算法。