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大数据用户画像解决方案2019新

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  • TA的每日心情
    慵懒
    2019-2-13 23:43
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    [LV.1]小吧新人

    发表于 2019-2-13 23:44:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
    ) O  m; d8 U* L
    课程名称:
    ' r+ a6 Y  P9 _用户画像解决方案( t4 h& l4 \8 v+ i6 V+ [$ G
    & k/ I8 e  }: q6 i+ k7 J
    课程特色:( p3 @( d. G) }; a& v
    规划全面:内容涵盖用户标签指标体系、数据分析、数据开发、ETL、搭建开发环境、kafka和hbase等常用大数据组件的介绍、画像的产品形态、打通数据服务层、以及如何应用用户标签和效果评估;: L+ T% t5 _8 B' }5 @

    ) M$ o3 p. X# g  \) W) y实操性强:每章案例都进行详细的分析和开发过程讲解,附有相应的分析报告、文档以及代码。通过在搭建的虚拟机环境中执行任务,帮助学习者更好地理解工程上的实现方式和实现细节
    + j6 V5 d4 P+ E% M
    7 l7 J; o& s' p9 f8 W2 O* b2 |课程大纲:
    ( ?9 a& g" G5 t第一章:用户画像基础知识7 V& }! H/ G1 Z; [" X
    1、开发用户画像需要掌握的能力
    $ L9 M! A8 w1 t2、实际案例-用户画像及其应用规划说明
    8 y8 e- |5 P3 W0 ?. h3、实际案例-用户标签应用实施方案说明( m+ M6 W7 l1 D  a4 m+ h
    4、实际案例-工程开发代码8 X4 A1 C' F$ ~+ ~" \. p- F
    5、需要开发的表及表结构设计
    5 ]! K- r  Q+ `7 m
    6 `: V0 A5 C) z" _, t- A第二章:用户标签指标体系
      u. w* Y1 B& O  }6 {, S6 {1、用户属性维度指标体系' B3 P# J5 m! |
    2、用户行为维度指标体系
    ( D. [- h) Z- \7 y6 }3、用户消费维度指标体系
    8 ]  N" k2 f: Z6 ~' e# R4、用户风控维度指标体系$ P2 k) K2 Q' q2 N3 a2 }. j
    5、标签口径及数据调研分析
    " V0 m. i4 `# K6、标签命名方式小结" }, s) `; Y, T" d/ ?* Q
    4 B' q4 z; y- z+ {$ \0 Q8 ~! q% d
    第三章: 搭建开发环境  h+ f% K1 P5 V( y& T& ~4 O! F% B
    1、搭建虚拟机开发环境及节点间互信/ C4 r' l% R, _: B$ `# f
    2、HDFS的安装及应用场景( s) X( v3 u$ w1 {
    3、zookeeper的安装及应用场景& M& m3 ~  w5 L; S( z" {
    4、yarn的安装及应用场景
    1 S. H  k2 z6 x/ K. {# s6 @5、Hbase的安装及应用场景6 U0 Z, y, w* y& t4 T- v7 Q, c! L
    6、MySQL的安装及应用场景
    & \/ p( g; E! {" w5 N& ?; \7、sqoop的安装及应用场景+ W; z- h; N) W; _
    8、kafka的安装及应用场景8 Q1 @7 v% Y, O$ _, i. I# I1 q2 X
    9、Spark的安装及应用场景
    + \! i3 f8 }- s2 c/ }7 V0 L' F5 A7 g( {8 x) i. Q# O
    第四章:标签数据存储
    % `  n( Q7 @* l( n8 M1、Hive存储及应用特点
    3 [$ A+ G, R3 N& W. w2、MySQL存储及应用特点
    & m, L6 Y: x+ I' d3、Hbase存储数据及应用特点' `" I! e' u; X3 k6 a( B8 A
    4、为什么用不同数据库存储标签数据5 s7 Y" y% W7 W9 C6 U
    ' ~2 C) I* Y  L) R
    第五章:标签数据开发# ?+ s0 T9 w1 n6 w  u1 Q3 e
    1、数据仓库基础知识5 e: A6 A3 U) y6 b
    2、统计类标签开发案例
    + e: l9 B; x, w- k0 ^" O3、规则类别标签开发案例
    ) ~% }1 X- `: ?" {8 C2 ?7 O4、挖掘类别标签开发案例0 v- y! E7 M3 V0 Z: R+ q$ F0 W# o
    5、流式计算标签开发(1)-kafka介绍
    : ^; I, J* F* }  [0 I/ X6、流式计算标签开发(2)-streaming的Receiver模式与Direct模式3 V/ _6 e) A3 D; S
    7、流式计算标签开发(4)-记录消费的offset
    . N$ d" c/ G3 O9 T8、流式计算标签开发(5)-Spark Streaming上线工程化
    " t  Z: a2 w6 d6 Y' P; D
    / A: \( ^0 o' D8 Y第六章:开发性能调优
    6 ~$ B6 t+ h2 w; V1、数据倾斜调优  t. H" H. n4 N5 @! s, \9 }
    2、Hive合并小文件1 ?0 H- k) A4 ~- O+ P$ G3 X  w8 @
    3、使用Spark缓存(cache、persist、checkpoint)
    % F0 b5 M  X3 ?. j8 K4、开发中间表
    8 G9 F/ D6 h0 y6 J! Z; \+ R- o# U
    第七章:作业流程调度! }( O8 r) K" i
    1、crontab命令调度( M% @9 |, ?7 m/ g3 f% p6 c6 C! A
    2、airflow调度-基础概念
    % [2 K6 ?5 [3 R, y9 k' ~/ g3、airflow调度-安装& u2 P. m1 d' N* s
    4、airflow调度-主要功能模块6 G, i  t" g0 Q
    5、airflow调度-工作流调度
    0 k( c9 f& u; V( ]6、airflow调度-工程案例- C% ~2 ^( F; ~: T3 {7 o
    7、标签数据监控预警(Hive、MySQL、Hbase)
    0 q3 u' B" X2 E- I! L6 V0 k  M- _8、ETL异常问题排查及解决方案; o- ?/ y5 ~6 b. O9 C
    0 k& _% q$ x' k8 I4 u' ?
    第八章: 用户画像产品化
    6 U6 v3 K, B. Z1 m4 m9 p' O1、标签视图与标签查询  c& s7 V2 C1 I5 @6 Z5 j
    2、标签编辑管理+ ^5 Y4 S  b) x4 V  Z" L  ?7 Y
    3、自定义查询与人群圈定1 t* t- d0 P7 I' [/ g4 h0 I) N# o
    4、维透视分析功能
    # \5 O/ G/ [* }1 p2 B
    ; A0 |0 b) c. K$ Q2 m第九章:用户画像应用
    6 p6 }% V$ A$ ~# B) j1、业务数据分析1 G2 u2 J- P2 s3 |) u  v
    2、精准营销(短信、邮件)
    # [1 f$ _6 e' D( x7 Y$ J5 F, p3、推荐系统中应用0 a$ t3 B, j: ~3 L9 B! C
    6 a* N; _! D( c
    下载地址:iqml31
    . M# T3 V) @' s  y  A9 R+ s
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    发表于 2019-2-14 11:21:05 | 显示全部楼层
    第九章:用户画像应用! c% G9 H9 a' ]- R7 o) Z
    $ T' s. j" {$ ]1、业务数据分析
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  • TA的每日心情

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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2019-2-14 11:46:34 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    慵懒
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    [LV.9]铁杆吧粉

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  • TA的每日心情
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