大数据用户画像解决方案

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课程特色:

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、以及如何应用用户标签和效果评估

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

课程目录:

第1章: 用户画像基础知识
课时 1 : 用户画像基础知识
课时 2 : 开发用户画像需要用到技术
课时 3 : 用户画像及其应用规划
课时 4 : 用户标签应用实施方案
课时 5 : 工程开发代码案例
课时 6 : 需要开发的表结构设计

第2章: 用户标签指标体系
课时 7 : 用户属性指标体系
课时 8 : 用户行为指标体系
课时 9 : 用户消费指标体系
课时 10 : 用户风控指标体系
课时 11 : 标签口径及数据调研分析
课时 12 : 标签命名方式

第3章: 搭建开发环境
课时 13 : 搭建虚拟机开发环境
课时 14 : HDFS的安装及应用
课时 15 : Zookeeper的安装及应用
课时 16 : Spark的安装及应用
课时 17 : MySQL的安装及应用
课时 18 : Hive的安装及应用
课时 19 : Hbase的安装及应用
课时 20 : sqoop的安装及应用
课时 21 : kafka的安装

第4章: 标签数据存储
课时 22 : Hive存储及应用
课时 23 : Mysql存储及应用
课时 24 : Hbase存储及应用
课时 25 : Elasticsearch存储及应用
课时 26 : 为什么用不同数据库进行存储

第5章: 标签数据开发
课时 27 : 数据仓库基础知识
课时 28 : 统计类标签开发案例
课时 29 : 规则类标签开发案例
课时 30 : 挖掘类标签开发案例
课时 31 : 流式计算标签开发—kafka介绍
课时 32 : 流式计算标签开发-streaming的receiver模式与direct模式

第6章: 开发性能调优
课时 33 : 数据倾斜调优
课时 34 : Hive合并小文件
课时 35 : 使用Spark缓存
课时 36 : 开发中间表

第7章: 作业流程调度
课时 37 : crontab命令调度
课时 38 : Airflow基础概念
课时 39 : Airflow安装
课时 40 : Airflow主要功能模块
课时 41 : Airflow工作流调度
课时 42 : 画像工程化调度方案
课时 43 : 标签数据监控预警
课时 44 : ETL异常问题排查

第8章: 用户画像产品化
课时 45 : 标签视图与标签查询
课时 46 : 标签编辑管理
课时 47 : 用户人群圈定与推送
课时 48 : 多维透视分析

第9章: 用户画像应用
课时 49 : 业务数据分析
课时 50 : AB效果测试
课时 51 : 精准营销
课时 52 : 用户行为分析
课时 53 : 应用效果评估

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