Behavioral Analysis for E-Commerce

Progetto_TAP

Una pipeline basata su architettura TAP (Transazione, Analisi, Presentazione) per l'analisi comportamentale e finanziaria di un E-Commerce.

Obiettivo del Progetto:

Trasformare i dati transazionali grezzi (ordini) in informazioni di valore.
Il seguente progetto utilizza il Machine Learning (K-Means Clustering) per profilare gli utenti in tempo reale in base al loro comportamento di navigazione e acquisto:

• Impulsive Buyer: Acquisto rapido, tempo rapido di decisione.
• Reasoned Buyer: Sessione lunga, acquisto ponderato.

Installazione:

1. Clona la repository:

   git clone https://github.com/FrancescoCapobianco/Progetto_TAP.git
   

Comandi:

docker-compose up -d --build ( REAL-TIME )
      // oppure ( BATCH SYSTEM )
docker-compose up db WordPress fluent-bit kafka kafka-ui topics sparksql sparkmllib
docker-compose down db WordPress fluent-bit sparksql sparkmllib
docker-compose up logstash elasticsearch kibana