1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的迅猛发展和互联网技术的广泛应用，网上购物已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
庞大的用户群体和海量的交易数据，为商品购买情况的统计分析提供了丰富的素材，也对数据挖掘和信息提取技术提出了更高的要求。
在此背景下，开展基于JavaWeb的商品购买情况统计分析研究，具有重要的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
商品购买情况统计分析作为电子商务领域的重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注。
国内研究现状:国内学者在商品购买情况统计分析方面做了大量研究工作，主要集中在以下几个方面：
数据挖掘算法应用:研究者将关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等数据挖掘算法应用于商品购买数据分析，例如，利用Apriori算法发现商品之间的关联关系，利用K-means算法对用户进行聚类，利用决策树算法预测商品销量等。
个性化推荐系统:研究者利用协同过滤、内容过滤等技术，根据用户的购买历史、浏览记录等信息，为用户推荐感兴趣的商品，提高用户体验和商品销量。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.数据采集与预处理:研究如何从电商平台、数据库、日志文件等多个数据源获取商品购买相关数据，并对数据进行清洗、转换、去重、缺失值处理等预处理操作，提高数据的质量和一致性，为后续的数据分析奠定基础。
2.数据仓库构建:研究如何将预处理后的数据整合到数据仓库中，建立统一的数据模型，方便数据的存储、管理和查询。
3.数据分析与挖掘:研究应用数据挖掘和统计分析方法，对商品购买数据进行深入分析，挖掘用户购买行为模式、商品销售趋势、市场竞争格局等有价值的信息。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤，以确保研究工作的顺利进行：
1.文献调研与需求分析阶段:
深入研究国内外关于商品购买情况统计分析、数据挖掘、JavaWeb开发等相关领域的文献资料，了解最新的研究动态、技术发展趋势以及现有的解决方案。
对目标用户进行调研，了解他们的需求、痛点和期望，收集相关数据，为系统的设计和开发提供依据。
2.系统设计与开发阶段:
根据需求分析的结果，设计系统的架构、功能模块、数据库结构以及用户界面，并选择合适的开发技术和工具。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.多源数据融合:针对商品购买数据分散在电商平台、数据库、日志文件等多个数据源的问题，研究如何高效地整合多源异构数据，构建统一的数据仓库，为后续的数据分析提供全面、准确的数据支持。
2.个性化分析模型:针对不同用户群体、不同商品类型，研究如何构建个性化的数据分析模型，例如，针对新用户和老用户采用不同的推荐算法，针对不同类别的商品采用不同的销售预测模型，以提高数据分析的精准性和有效性。
3.可视化分析平台:研究如何利用数据可视化技术，将复杂的商品购买数据以直观、易懂的图表形式展示出来，例如，利用热地图展示商品的点击率分布，利用折线图展示商品的销售趋势，利用饼图展示用户的年龄分布等，帮助用户更好地理解数据、发现问题、制定决策。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张孝峰,李超.基于SSM框架的高校固定资产管理系统设计与实现[J].电脑知识与技术,2020,16(23):185-188.
[2] 刘海峰.基于JavaWeb的企业人事管理系统的设计与实现[J].信息技术与信息化,2019(12):133-135.
[3] 陈刚. 基于Java Web的高校实验教学平台的设计与实现[J]. 计算机产品与流通,2022,46(07):20-22.
