开发一个基于大数据爬虫、数据挖掘和Python技术的网络用户购物行为分析与可视化平台是一个非常有挑战性的项目。以下是创建此平台的一些关键步骤和技术建议：

1. 数据收集

• Web爬虫：使用Scrapy或Beautiful Soup来构建定制的Web爬虫，从购物网站或社交媒体平台上抓取用户行为数据。
• API：如果目标网站提供API，可以使用请求库调用API接口获取结构化数据。
• 数据存储：将收集的数据存入数据库，比如MySQL、MongoDB或者Elasticsearch。

2. 数据预处理

• 清洗数据：处理缺失值、异常值和重复数据。可以使用Pandas库来清洗和转换数据。
• 数据格式化：将数据转换为易于分析的格式。可使用正则表达式和字符串操作来清理文本数据。

3. 数据挖掘

• 用户行为模式识别：通过聚类算法（例如K-Means）、相关分析或频繁模式挖掘（如Apriori算法）识别用户购物行为的共性和差异。
• 预测分析：使用机器学习算法（如决策树、随机森林或神经网络）预测用户的购买倾向。

4. 数据可视化

• 可视化工具：使用Matplotlib、Seaborn或Plotly创建交互式可视化。例如，展示用户购买趋势、产品关联和用户画像等。
• 仪表盘：借助Dash或Flask构建实时仪表盘，整合上述分析和可视化结果，提供直观的用户界面。

5. 平台架构

• 前端开发：利用HTML、CSS、JavaScript（可选框架：React或Vue.js）创建用户友好的界面。
• 后端开发：使用Flask或Django作为后端框架，以处理数据请求和业务逻辑。
• 数据安全：确保数据的隐私与安全，遵循相关法律法规（如GDPR）。

6. 持续优化

• 用户反馈：收集用户反馈并进行持续改进。
• 性能优化：优化爬虫效率和平台响应速度。
• 模型更新：定期更新和训练数据模型，以提升预测精度。

工具与库

• 用于爬虫：Scrapy, Beautiful Soup
• 数据处理：Pandas, NumPy
• 机器学习：scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• 数据可视化：Matplotlib, Seaborn, Plotly
• Web框架：Flask, Django

通过合理的需求分析和技术选型，你可以创建一个强大的平台来分析和可视化用户购物行为，为业务决策提供有力的支持。