本文对基于Spark的电商用户行为分析系统进行了深入研究，探讨了数据采集、预处理、分析以及性能优化等方面的问题。通过利用Spark的并行计算特性，提高了系统的数据处理效率和实时性，实现了对用户行为的全面监控和精细分析。具体包括用户行为数据的特征提取和建模、个性化推荐算法的设计和实现、以及用户流失预测和行为识别等。本文对系统的实现细节和性能指标进行了详细描述，并给出了实验结果和分析。通过系统的应用，可以有效提高电商平台的用户体验和经营效益。